Detectie ziekten en plagen aardbeienteelt

Fragaria Innova ontwikkelt een hyperspectraal camerasysteem voor vroegtijdige detectie van ziekten en plagen in de aardbeienteelt om oogstverliezen te verminderen en de sector te versterken.

Subsidie
€ 20.000
2020

Projectdetails

Inleiding

Fragaria Innova is een joint-venture van acht ambitieuze Zuid-Nederlandse aardbeientelers, opgericht in 2019 en gevestigd in het Limburgse Venlo. Fragaria Innova fungeert als gezamenlijk R&D-bedrijf van de deelnemende telers en vertegenwoordigt een productieteeltareaal van circa 70 hectare in Nederland.

Uitdagingen in de Aardbeiensector

Fragaria Innova en de Zuid-Nederlandse aardbeiensector in zijn geheel staan voor grote uitdagingen op het gebied van onder andere:

  • Plantweerbaarheid
  • Arbeid
  • Schaalvergroting
  • Efficiëntie
  • Productkwaliteit
  • Continuïteit
  • Leveringsbetrouwbaarheid
  • Smart farming

Dit alles met het oog op een efficiënte en levensvatbare bedrijfsvoering, zodat deze belangrijke sector binnen de AgroFood goed voorbereid is op de toekomst. Innovatie wordt gezien als hét middel om op bovengenoemde uitdagingen in te spelen en tevens de concurrentiepositie van de telers te versterken.

Vroegtijdige Detectie van Ziekten en Plagen

Binnen het thema plantweerbaarheid staat de vroegtijdige en accurate detectie van ziekten en plagen in het aardbeienveld centraal. Een aardbeiplant is zeer vatbaar voor allerlei (bodem)schimmels en insecten. Ondanks meerdere preventieve maatregelen die door telers worden genomen, is er elk jaar een groot oogstverlies dat te wijten valt aan ziekten en plagen.

Technologische Ontwikkelingen

Tegelijkertijd ziet Fragaria Innova de opkomst van technologieën in de agrarische sector, zoals:

  • Robotisering
  • Autonoom rijdende voertuigen
  • Drones die grote hoeveelheden data verzamelen door middel van vision technologie (camera’s)

Fragaria Innova gelooft dat de timing van dit project nu relevant is vanwege de staat van de relevante technologie.

Projectdoelstellingen

Binnen dit project beoogt Fragaria Innova daarom, binnen een tijdsbestek van 8 maanden, te onderzoeken of het technisch en economisch haalbaar is om (in samenwerking met een externe partij) een multi- of hyperspectraal camerasysteem te ontwikkelen dat specifiek geschikt is voor de aardbeienteelt en dat vroegtijdige detectie van ziekten en plagen mogelijk maakt. Vroegtijdige detectie betekent in deze context 5 tot 10 dagen eerder dan detectie middels het menselijk oog.

Huidige Technologie

De huidige “state of the art” laat zien dat nieuwe en bestaande, zowel grote als kleine partijen, cameratechnieken (gaan/willen) ontwikkelen voor de tuinbouwsector. Deze technieken staan echter nog veelal in de kinderschoenen. Daarnaast zijn deze nieuwe ontwikkelingen niet gericht op aardbeienteelt, maar wel op de wijn- en komkommerteelt. Wat betreft de ontwikkelingen rondom innovatieve cameratechnieken voor het detecteren van ziekten en plagen in de aardbeienteelt, zijn er geen vergelijkbare alternatieven.

Behoefte aan Innovatie

De behoefte voor de beoogde innovatie is groot voor de aardbeientelers, echter de behoefte vanuit de markt en maatschappij is ook groot. Deze telers hebben namelijk primair de behoefte om ziekten en plagen bij hun aardbeienteelt tegen te gaan. Het vroegtijdig kunnen detecteren van deze ziekten en plagen is daarom van cruciaal belang voor de telers.

Economische Winst

De volgende onderdelen worden door Fragaria Innova als economische winst beschouwd:

  1. Productie- en omzetverhoging
  2. Verminderen van bedrijfsrisico’s
  3. Sterk verminderd gebruik van gewasbeschermingsmiddelen

Impact op de Agrisector

De subsidiabele activiteiten van dit haalbaarheidsonderzoek komen ten goede aan Zuid-Nederland. Het vroegtijdig kunnen detecteren van ziekten en plagen in de aardbeienteelt draagt sterk bij aan het versterken van de agrisector in Nederland en stimuleert tevens de Nederlandse economie. De projectactiviteiten sluiten direct aan bij het innovatieprogramma “High Tech en digitale transformatie” van de Topsector Tuinbouw & Uitgangsmaterialen en tevens sluiten de activiteiten aan bij het Topcluster Agrofood en Tuinbouw & Uitgangsmaterialen.

Financiële details & Tijdlijn

Financiële details

Subsidiebedrag€ 20.000

Tijdlijn

StartdatumOnbekend
EinddatumOnbekend
Subsidiejaar2020

Partners & Locaties

Projectpartners

  • Fragaria Innova B.V.penvoerder

Land(en)

Netherlands

Vergelijkbare projecten binnen MIT Haalbaarheid

MIT Haalbaarheid

Natuurbeheer op alternatieve brandstoffen

Rotink onderzoekt de haalbaarheid van duurzame natuurbeheersystemen op alternatieve brandstoffen om te voldoen aan strengere milieuregels en de toenemende vraag naar schone machines.

€ 17.417
MIT Haalbaarheid

Currency Exchange Algorithm

Globadyme ontwikkelt een geïntegreerd platform voor betalingsverwerking om transactiekosten met 50% te verlagen en AI te gebruiken voor efficiënte valutaconversies.

€ 19.950
MIT Haalbaarheid

Unikee

MQD BV onderzoekt een tokenomics-oplossing voor NFT-transacties om de traceerbaarheid van producten te verbeteren en namaak en illegale wederverkoop te bestrijden.

€ 20.000
MIT Haalbaarheid

Active Aerodynamics

Het project onderzoekt de haalbaarheid van actieve aerodynamische systemen voor het F22-model om prestaties te verbeteren en brandstofverbruik te verlagen.

€ 20.000

Vergelijkbare projecten uit andere regelingen

MIT R&D Samenwerking

Tractor Mounted Sensordata and AI Crop Intelligence software integration with Smart Sprayer

Het project ontwikkelt innovatieve technologieën voor precisielandbouw om telers te helpen gewasbescherming te optimaliseren, kosten te verlagen en de productie te verhogen, met positieve economische effecten in Limburg.

€ 312.900
MIT R&D Samenwerking

ForeCasting Zachtfruit

YieldComputer en VBTI ontwikkelen een geavanceerd voorspellingsmodel voor zachtfruit met AI en camerabeelden om telers te helpen hun oogst nauwkeuriger te plannen en omzetverlies te verminderen.

€ 199.197
MIT R&D Samenwerking

Blueberry NOWA

Het project ontwikkelt een autonome gerobotiseerde onkruidbestrijder voor blauwe bessen om arbeidstekorten en hoge kosten te verlagen, en duurzame teelt zonder bestrijdingsmiddelen te bevorderen.

€ 191.051
MIT R&D Samenwerking

Robots@FreshValley

Dit project ontwikkelt een low-cost, low-tech gerobotiseerde verpakkingslijn voor trostomaten om de afhankelijkheid van arbeidsmigranten te verminderen en de tuinbouwsector toekomstbestendig te maken.

€ 350.000