Weet wat er Leeft - Real time monitoring van plagen en bestrijders

Beschrijving

Doelstelling
Het doel van dit project is het ontwikkelen en verbeteren van geautomatiseerde bemonstertechnieken voor het identificeren en kwantificeren van plagen en biologische bestrijders, deze digitaal te koppelen zodat, via een soort digitaal dashboard, inzicht wordt verkregen in de dynamiek van populaties in ruimte en tijd via big dataverwerking.

Projectbeschrijving
Via deep-learning artificial intelligence (AI) wordt gezorgd voor een continue optimalisatie van het resultaat. Hierdoor kan  efficiënter en effectiever de plaagbeheersing in de glastuinbouw gemanaged worden. Het onderzoek wordt uitgevoerd in 4 fasen:

1. Sensoren voor optimale bemonsteringstechniek en toepassing in een detectiemodel. Er wordt gebruik gemaakt van 6 modelsoorten, bestaande uit 3 plagen en 3 biologische bestrijders met verschillende levens strategieën.
2. Bouwen geïntegreerd basisdetectiemodel toegepast op gecontroleerde mixpopulaties onder lab condities.
3. Opschalen naar een geautomatiseerd detectiemodel.
4. Toepassen en optimaliseren van het detectiemodel op verschillende teeltsystemen gericht op model- en niet-modelsoorten.

Er zijn meerdere pilotgewassen: Chrysant, Roos, potorchidee, komkommer. Kennis uit dit project wordt vertaald naar een bredere toepassing in de glastuinbouw, zoals ook de detectie van ziekten in diverse teeltsystemen en de bouw van populatiemodellen om de ontwikkeling te voorspellen van alles wat leeft in het kas ecosysteem.