5G Fieldlab Rural Drenthe : duurzame en autonome onkruidbestrijding

Boeren kijken al een aantal jaren met een schuin oog naar robots om de saaie, herhaaldelijke en soms zware taken van hen over te nemen. Aardappelopslagbestrijding, een relatief simpele maar saaie taak, is één van de taken die boeren graag aan een autonome robot zouden overdragen. Robots om deze taak uit te voeren moesten telkens opgeven omdat het detecteren van aardappelopslagplanten in een suikerbietengewas voor de computer erg lastig bleek. Door state-of-the-art deep learning technologieën toe te passen is WUR er nu wel in geslaagd een robuust detectiealgoritme te bouwen. Vanuit een demo op de kleine Husky robot is gewerkt naar een 3 meter brede, autonome toepassing op de Robotti robot. De rekenintensieve operatie van het herkennen van aardappelopslag- en suikerbietenplanten werd hierbij in de cloud uitgevoerd, waarbij state-of-art 5G verbindingstechnieken gebruikt werden om de te analyseren data snel genoeg in de cloud en terug te kunnen krijgen om tijdig een actuatie te kunnen uitvoeren op de robot. Door nauwe samenwerking tussen KPN en WUR is een herkenningsalgoritme voor aardappel- en suikerbietenplanten ontwikkeld dat in een KPN-cloud omgeving kan draaien. Terwijl de robot met 4km/u over het veld reed werden de foto’s via 5G naar deze cloud gestuurd en werden de analyse-resultaten teruggestuurd naar de robot binnen 0.25 seconde. De spuit-unit met spuitdoppen om de 0.1 m werd daarop door de computer geïnstrueerd welke spuitdop wanneer geactiveerd moest worden om de gedetecteerde aardappelopslagplant te bespuiten. Tijdens toepassing van het algoritme in augustus werden 96% van de aardappelopslagplanten en 3% van de suikerbietenplanten geraakt. Hoewel deze getallen het systeem al zeer dicht richting praktijkintroductie brengen zal het aantal geraakte suikerbieten nog om laag moeten om boeren massaal te overtuigen van de toepasbaarheid van het systeem. Daar waar 5G genoemd wordt in dit verslag betekent dit het gebruik van pré 5G technologie met 5G capaciteit en performance

Application-specific evaluation of a weed-detection algorithm for plant-specific spraying

Robotic plant-specific spraying can reduce herbicide usage in agriculture while minimizing labor costs and maximizing yield. Weed detection is a crucial step in automated weeding. Currently, weed detection algorithms are always evaluated at the image level, using conventional image metrics. However, these metrics do not consider the full pipeline connecting image acquisition to the site-specific operation of the spraying nozzles, which is vital for an accurate evaluation of the system. Therefore, we propose a novel application-specific image-evaluation method, which analyses the weed detections on the plant level and in the light of the spraying decision made by the robot. In this paper, a spraying robot is evaluated on three levels: (1) On image-level, using conventional image metrics, (2) on application-level, using our novel application-specific image-evaluation method, and (3) on field level, in which the weed-detection algorithm is implemented on an autonomous spraying robot and tested in the field. On image level, our detection system achieved a recall of 57% and a precision of 84%, which is a lower performance than detection systems reported in literature. However, integrated on an autonomous volunteer-potato sprayer-system we outperformed the state-of-the-art, effectively controlling 96% of the weeds while terminating only 3% of the crops. Using the application-level evaluation, an accurate indication of the field performance of the weed-detection algorithm prior to the field test was given and the type of errors produced by the spraying system was correctly predicted.</p

Robot navigation in orchards with localization based on Particle filter and Kalman filter

Fruit production in orchards currently relies on high labor inputs. Concerns arising from the increasing labor cost and shortage of labor can be mitigated by the availability of an autonomous orchard robot. A core feature for every mobile orchard robot is autonomous navigation, which depends on sensor-based robot localization in the orchard environment. This research validated the applicability of two probabilistic localization algorithms that used a 2D LIDAR scanner for in-row robot navigation in orchards. The first localization algorithm was a Particle filter (PF) with a laser beam model, and the second was a Kalman filter (KF) with a line-detection algorithm. We evaluated the performance of the two algorithms when autonomously navigating a robot in a commercial Dutch apple orchard. Two experiments were executed to assess the navigation performance of the two algorithms under comparable conditions. The first experiment assessed the navigation accuracy, whereas the second experiment tested the algorithms’ robustness. In the first experiment, when the robot was driven with 0.25 m/s the root mean square error (RMSE) of the lateral deviation was 0.055 m with the PF algorithm and 0.087 m with the KF algorithm. At 0.50 m/s, the RMSE was 0.062 m with the PF algorithm and 0.091 m with the KF algorithm. In addition, with the PF the lateral deviations were equally distributed to both sides of the optimal navigation line, whereas with the KF the robot tended to navigate to the left of the optimal line. The second experiment tested the algorithms’ robustness to cope with missing trees in six different tree row patterns. The PF had a lower RMSE of the lateral deviation in five tree patterns. In three out of the six patterns, navigation with the KF led to lateral deviations that were biased to the left of the optimal line. The angular deviations of the PF and the KF were in the same range in both experiments. From the results, we conclude that a PF with laser beam model is to be preferred over a line-based KF for the in-row navigation of an autonomous orchard robot

Robot navigation in orchards with localization based on Particle filter and Kalman filter

Fruit production in orchards currently relies on high labor inputs. Concerns arising from the increasing labor cost and shortage of labor can be mitigated by the availability of an autonomous orchard robot. A core feature for every mobile orchard robot is autonomous navigation, which depends on sensor-based robot localization in the orchard environment. This research validated the applicability of two probabilistic localization algorithms that used a 2D LIDAR scanner for in-row robot navigation in orchards. The first localization algorithm was a Particle filter (PF) with a laser beam model, and the second was a Kalman filter (KF) with a line-detection algorithm. We evaluated the performance of the two algorithms when autonomously navigating a robot in a commercial Dutch apple orchard. Two experiments were executed to assess the navigation performance of the two algorithms under comparable conditions. The first experiment assessed the navigation accuracy, whereas the second experiment tested the algorithms’ robustness. In the first experiment, when the robot was driven with 0.25 m/s the root mean square error (RMSE) of the lateral deviation was 0.055 m with the PF algorithm and 0.087 m with the KF algorithm. At 0.50 m/s, the RMSE was 0.062 m with the PF algorithm and 0.091 m with the KF algorithm. In addition, with the PF the lateral deviations were equally distributed to both sides of the optimal navigation line, whereas with the KF the robot tended to navigate to the left of the optimal line. The second experiment tested the algorithms’ robustness to cope with missing trees in six different tree row patterns. The PF had a lower RMSE of the lateral deviation in five tree patterns. In three out of the six patterns, navigation with the KF led to lateral deviations that were biased to the left of the optimal line. The angular deviations of the PF and the KF were in the same range in both experiments. From the results, we conclude that a PF with laser beam model is to be preferred over a line-based KF for the in-row navigation of an autonomous orchard robot.</p

Akkerweb and farmmaps: Development of Open Service Platforms for Precision Agriculture

The development of the Akkerweb service platform (https://akkerweb.eu) was started around 2010. It is an open platform in precision farming, providing the maps, services, data, and connections required, in principle, for any smart farming application envisioned. This includes background maps, services for weather data, satellite images, soil maps, crop polygons, etc., but also visualization tools, an app store, a task map generator, and crop growth models. Akkerweb provides the infrastructure needed to develop an application easily using the available services and to publish it on the Akkerweb platform. Moreover, Akkerweb applications can also run on other websites, seemingly as stand-alone applications with the look and feel of the customer’s website.A unique point of the Akkerweb service platform is the availability of several science-based agronomic models which are currently made available as APIs for use in smart farming applications. Examples of these models are those to calculate water availability (Watbal model), potato crop growth (Tipstar model), late blight infection (Blight module), and nematode management (Nemadecide) at individual field and within-field levels. Other models are available for variable-rate application of soil herbicides and fungicides against blight, nitrogen top-dress application in potato and potato haulm killing. In total, Akkerweb has more than 30 apps.farmmaps (https://farmmaps.eu) is the next version of Akkerweb. It has a new data repository and management system as well as a new, more intuitive dashboard design running on all devices. It became available first in 2021

Haalbaarheidsstudie PL4.0 data-ruimte: knelpuntenanalyse datagebruik op boerenbedrijf en aanbevelingen om de impasse te doorbreken

De PPS PL4.0 onderzoekt in fase 1 de haalbaarheid van een veilige ruimte voor het delen van data voor open-teeltenbedrijven, waardoor zij een volwaardige positie krijgen in data-gedreven AgriFood waardeketens. Het doel van de PPS is een collectieve, publiek-private R&D inspanning te leveren om te komen tot een basis voor grootschalig, slim, veilig, transparant en ‘in control’ gebruik van data in open teelten (inclusief teelt van voedergewassen) en AgriFood-ketens in Nederland. In dit rapport worden (1) de huidige situatie van data gebruik op akkerbouw-, ruwvoerproductie- en loonwerkbedrijven beschreven, (2) technische, organisatorische, ethische en juridische aspecten van data-gebruik en (3) een knelpuntenanalyse van data-gebruik op deze open-teelten bedrijven. De kern van de uitkomsten van de analyse is dat boeren moeten werken met een lappendeken van ICT-tools die onderling slecht verbonden zijn waardoor het schier onmogelijk is om op hun bedrijven gegenereerde data overzichtelijk bij elkaar te brengen in een gebruiksvriendelijk data-platform van waaruit ze alle zaken met hun data willen kunnen doen waarin meerwaarde zit (monitoring, benchmarking, verantwoording, teelt-, bedrijf- en ketenoptimalisatie, etc.). Kernwoorden zijn Data-soevereiniteit (zeggenschap over data) en Interoperabiliteit (kunnen koppelen van data en systemen). Om de knelpunten op te lossen doen we een achttal aanbevelingen, waarvan de belangrijkste is het maken van publiek-private afspraken over architectuurprincipes van technische en organisatorische aard. Die afspraken zijn de basis voor realisatie van de gewenste data-ruimte van de boer waardoor hij een volwaardige partner wordt in AgriFood ketens. En als die gewenste data-ruimte er is, ontstaan er nieuwe mogelijkheden op gebied van bedrijfs- en ketenoptimalisatie, nieuwe services en monitoring van maatschappelijke doelen waaronder die van EU GLB. De aanbevelingen kunnen uitgewerkt worden in fase 2 van PPS PL4.0, waarin de PPS met meer partners wil werken aan de gewenste data-ruimte en het aantonen van de meerwaarde van slim data gebruiken in use cases

Op naar precisielandbouw 2.0 : eindrapport PPS PL2.0 2015-2019 topsectorproject AF-14275

De publiek private samenwerking (PPS) ‘Op naar precisielandbouw 2.0’ (PL2.0) is een R&D project van de topsector AgriFood. Het project is gestart in 2015 met doorlooptijd van 4 jaar. Voor u ligt het eindrapport. In deze PPS werkten ruim 20 private bedrijven en organisaties, publieke kennisinstellingen en overheden samen aan strategische onderwerpen binnen precisielandbouw. Het project omvatte 13 deelprojecten verdeeld over vijf specifieke R&D thema’s, te weten slim satellietbeeldengebruik, sensorontwikkeling (ziektedetectie), slimme integratie van technologieën in toepassingen, perceelkarakteristieken voor schatten van opbrengstpotentie en ondersteunende ICT, en een generiek thema communicatie en kennisverspreiding.Met betrekking tot het thema satellietbeeldengebruik is uitgezocht hoe optische satellietbeelden in combinatie met radarbeelden of beelden verkregen via drone-camera’s beter gebruikt kunnen worden om de variatie en status van de bovengrondse hoeveelheid biomassa van gewassen in kaart te brengen en opbrengsten te voorspellen. Op het gebied van ziektedetectie is door middel van sensor fusion en artificial intelligence de detectie van virus- en bacterieziekten in aardappelplanten verbeterd. En werd een prototype sensorsysteem voor veldonderzoek ontwikkeld. Door slimme integratie van data, adviesmodellen en mechanisatie zijn er enkele variabel-doseertoepassingen ontwikkeld en gevalideerd. Het gaat hier om variabel doseren van Stikstof en herbiciden binnen teelten d.m.v. taakkaarten. In het verlengde hiervan is ook een ontwerp geleverd en als prototype gevalideerd voor een innovatieve beddenspuit in bloembollenteelt. Op grond van perceelkarakteristieken en ondersteunende ICT zijn inzichten en tools voor het inschatten van opbrengst(potentie) geleverd en wordt een doorkijk gegeven naar software voor verbeterde rijpadenplanning en perceelinformatie. De inzet op communicatie en kennisdeling heeft ca. 100 publicaties en presentaties in 4 jaar tijd opgeleverd. Voor meer details over resultaten wordt naar de rapportage met samenvatting per deelproject verwezen in de hoofdstukken 2 tot en met 7.Het grote succes van PL2.0 ligt vooral bij ruime aandacht voor integratie van componenten van precisielandbouwtoepassingen en de doorstroming daarvan naar de praktijk en onderwijs.Geconcludeerd mag worden dat PL2.0 een bijdrage leverde aan gewasmonitoringtoepassingen en diverse variabel-doseertoepassingen (variable rate applications, VRA). Die VRA-toepassingen zien we nu op de agenda in het in 2018 gestarte precisielandbouw-adoptie project ‘Nationale Proeftuin Precisielandbouw’ (NPPL). Meerdere bedrijven passen taakkaarten variabel doseren op een resolutie van 30-50 m2 op praktijkschaal toe en besparen zo’n 20 -30% op gewasbeschermingsmiddelen met behoud van goede werking. De basis hiervoor is een bodem- of gewaskaart die de relevante variatie binnen de bodem of gewas in kaart brengt. Ook zijn er via PL2.0 mooie resultaten met optimalisatie van plantdichtheid en vermindering van meststoffengebruik via deze kaarten. Doorstroming van kennis naar het groene onderwijs werd gerealiseerd via PL2.0 en een versterkend WURKS-traject. Negen lesmodules over gebruik software en inzet taakkaarten in precisielandbouw werden opgeleverd. Precisielandbouw is geen doel op zich, maar een manier om de duurzaamheid van landbouw te vergroten. Met PL2.0 toepassingen kan meer met minder en beter geproduceerd worden. De trend van precisielandbouw c.q. data-gedreven landbouw of smart farming, zal zich alleen maar doorzetten. Er zal gewerkt gaan worden met meer en hoog-resolutie data, complexere adviesmodellen en meer robotisering. Daarmee zullen de doelen van kringlooplandbouw beter en sneller gerealiseerd kunnen worden

Op naar precisielandbouw 2.0 : eindrapport PPS PL2.0 2015-2019 topsectorproject AF-14275

De publiek private samenwerking (PPS) ‘Op naar precisielandbouw 2.0’ (PL2.0) is een R&D project van de topsector AgriFood. Het project is gestart in 2015 met doorlooptijd van 4 jaar. Voor u ligt het eindrapport. In deze PPS werkten ruim 20 private bedrijven en organisaties, publieke kennisinstellingen en overheden samen aan strategische onderwerpen binnen precisielandbouw. Het project omvatte 13 deelprojecten verdeeld over vijf specifieke R&D thema’s, te weten slim satellietbeeldengebruik, sensorontwikkeling (ziektedetectie), slimme integratie van technologieën in toepassingen, perceelkarakteristieken voor schatten van opbrengstpotentie en ondersteunende ICT, en een generiek thema communicatie en kennisverspreiding.Met betrekking tot het thema satellietbeeldengebruik is uitgezocht hoe optische satellietbeelden in combinatie met radarbeelden of beelden verkregen via drone-camera’s beter gebruikt kunnen worden om de variatie en status van de bovengrondse hoeveelheid biomassa van gewassen in kaart te brengen en opbrengsten te voorspellen. Op het gebied van ziektedetectie is door middel van sensor fusion en artificial intelligence de detectie van virus- en bacterieziekten in aardappelplanten verbeterd. En werd een prototype sensorsysteem voor veldonderzoek ontwikkeld. Door slimme integratie van data, adviesmodellen en mechanisatie zijn er enkele variabel-doseertoepassingen ontwikkeld en gevalideerd. Het gaat hier om variabel doseren van Stikstof en herbiciden binnen teelten d.m.v. taakkaarten. In het verlengde hiervan is ook een ontwerp geleverd en als prototype gevalideerd voor een innovatieve beddenspuit in bloembollenteelt. Op grond van perceelkarakteristieken en ondersteunende ICT zijn inzichten en tools voor het inschatten van opbrengst(potentie) geleverd en wordt een doorkijk gegeven naar software voor verbeterde rijpadenplanning en perceelinformatie. De inzet op communicatie en kennisdeling heeft ca. 100 publicaties en presentaties in 4 jaar tijd opgeleverd. Voor meer details over resultaten wordt naar de rapportage met samenvatting per deelproject verwezen in de hoofdstukken 2 tot en met 7.Het grote succes van PL2.0 ligt vooral bij ruime aandacht voor integratie van componenten van precisielandbouwtoepassingen en de doorstroming daarvan naar de praktijk en onderwijs.Geconcludeerd mag worden dat PL2.0 een bijdrage leverde aan gewasmonitoringtoepassingen en diverse variabel-doseertoepassingen (variable rate applications, VRA). Die VRA-toepassingen zien we nu op de agenda in het in 2018 gestarte precisielandbouw-adoptie project ‘Nationale Proeftuin Precisielandbouw’ (NPPL). Meerdere bedrijven passen taakkaarten variabel doseren op een resolutie van 30-50 m2 op praktijkschaal toe en besparen zo’n 20 -30% op gewasbeschermingsmiddelen met behoud van goede werking. De basis hiervoor is een bodem- of gewaskaart die de relevante variatie binnen de bodem of gewas in kaart brengt. Ook zijn er via PL2.0 mooie resultaten met optimalisatie van plantdichtheid en vermindering van meststoffengebruik via deze kaarten. Doorstroming van kennis naar het groene onderwijs werd gerealiseerd via PL2.0 en een versterkend WURKS-traject. Negen lesmodules over gebruik software en inzet taakkaarten in precisielandbouw werden opgeleverd. Precisielandbouw is geen doel op zich, maar een manier om de duurzaamheid van landbouw te vergroten. Met PL2.0 toepassingen kan meer met minder en beter geproduceerd worden. De trend van precisielandbouw c.q. data-gedreven landbouw of smart farming, zal zich alleen maar doorzetten. Er zal gewerkt gaan worden met meer en hoog-resolutie data, complexere adviesmodellen en meer robotisering. Daarmee zullen de doelen van kringlooplandbouw beter en sneller gerealiseerd kunnen worden