CropAlert; autonoom waarschuwingssysteem voor gewas stressdetectie

Beschrijving

Doel:
Het doel is om een sensorsysteem te ontwerpen dat autonoom afwijkingen in gewas en kasklimaat detecteert die kritisch zijn voor de teelt.

Projectbeschrijving:
De ambitie van dit programma is om de ogen, neus en oren van de teler aan te vullen met een netwerk van autonome sensoren, die directe informatie verzamelen over de conditie van het gewas evenals de gewasomgeving. Het is een ambitieus programma, waarbij de allernieuwste ontwikkelingen op sensortechnologie en Kunstmatige Intelli-gentie en teeltmanagement worden samengebracht. Het doel is om een sensorsysteem te ontwerpen dat autonoom afwijkingen in gewas en kasklimaat detecteert die kritisch zijn voor de teelt. Het sensorsysteem zal worden afgestemd op de behoeften van telers, om hen tijdig te alarmeren zodat ongewenste condities in hun teelt worden voorkomen. Dit is belangrijk op het moment dat je de grenzen van het energieverbruik opzoekt.

De aanpak is om met het interdisciplinaire consortium de huidige kennisgrenzen te verleggen door fundamenteel verschillende, maar onafscheidelijke componenten te integreren: hardware, software en gewaskennis. In plaats van beperkte sets van sensoren wordt een ongekend aantal sensoren gecombineerd om uiteindelijk optimale combinaties van sensoren te kunnen selecteren. Door deze aanpak worden grote, complete datasets gegeneerd, zodat AI-technieken kunnen worden ingezet (dit vereist grote, veelzijdige data sets, “Big Data”) om vroege waarschuwingssignalen van gewasstress te destilleren. De implementatie van CropAlert wordt gedemonstreerd binnen operationele teeltomgevingen. Het onderzoek wordt uitgevoerd met tomaat als voorbeeldgewas.