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.
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:
- Productie- en omzetverhoging
- Verminderen van bedrijfsrisico’s
- 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
Startdatum | Onbekend |
Einddatum | Onbekend |
Subsidiejaar | 2020 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Fragaria Innova B.V.penvoerder
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT Haalbaarheid
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
Natuurbeheer op alternatieve brandstoffenRotink onderzoekt de haalbaarheid van duurzame natuurbeheersystemen op alternatieve brandstoffen om te voldoen aan strengere milieuregels en de toenemende vraag naar schone machines. | MIT Haalbaarheid | € 17.417 | 2023 | Details |
Currency Exchange AlgorithmGlobadyme ontwikkelt een geïntegreerd platform voor betalingsverwerking om transactiekosten met 50% te verlagen en AI te gebruiken voor efficiënte valutaconversies. | MIT Haalbaarheid | € 19.950 | 2023 | Details |
UnikeeMQD BV onderzoekt een tokenomics-oplossing voor NFT-transacties om de traceerbaarheid van producten te verbeteren en namaak en illegale wederverkoop te bestrijden. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2023 | Details |
Active AerodynamicsHet project onderzoekt de haalbaarheid van actieve aerodynamische systemen voor het F22-model om prestaties te verbeteren en brandstofverbruik te verlagen. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2023 | Details |
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.
Currency Exchange Algorithm
Globadyme ontwikkelt een geïntegreerd platform voor betalingsverwerking om transactiekosten met 50% te verlagen en AI te gebruiken voor efficiënte valutaconversies.
Unikee
MQD BV onderzoekt een tokenomics-oplossing voor NFT-transacties om de traceerbaarheid van producten te verbeteren en namaak en illegale wederverkoop te bestrijden.
Active Aerodynamics
Het project onderzoekt de haalbaarheid van actieve aerodynamische systemen voor het F22-model om prestaties te verbeteren en brandstofverbruik te verlagen.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
Tractor Mounted Sensordata and AI Crop Intelligence software integration with Smart SprayerHet 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. | MIT R&D Samenwerking | € 312.900 | 2022 | Details |
ForeCasting ZachtfruitYieldComputer 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. | MIT R&D Samenwerking | € 199.197 | 2021 | Details |
Blueberry NOWAHet project ontwikkelt een autonome gerobotiseerde onkruidbestrijder voor blauwe bessen om arbeidstekorten en hoge kosten te verlagen, en duurzame teelt zonder bestrijdingsmiddelen te bevorderen. | MIT R&D Samenwerking | € 191.051 | 2019 | Details |
Robots@FreshValleyDit project ontwikkelt een low-cost, low-tech gerobotiseerde verpakkingslijn voor trostomaten om de afhankelijkheid van arbeidsmigranten te verminderen en de tuinbouwsector toekomstbestendig te maken. | MIT R&D Samenwerking | € 350.000 | 2019 | Details |
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.
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.
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.
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.