Presisjonslandbruk har de siste årene blitt et stadig mer aktuelt tema for oss. Bruken av avanserte teknologier som sensorer og droner åpner opp dørene til en helt ny verden. Nøyaktigheten og oppløsninga vi har her er neste steg for å utnytte teknologien som er tilgjengelig på sprøytene man kan få tak i. En av de største utfordringene i kornproduksjon og andre kulturer er effektiv bekjempelse av ugras. For å redusere kostnader og miljøpåvirking ved tradisjonell ugrassprøyting, er metoder som muliggjør mer målretta sprøyting svært aktuelle. Her ser vi litt på de ulike teknologiene som kan benyttes for å detektere ugras, inkludert bruk av droner og ugrassensorer på sprøyter, samt fordeler og ulemper ved disse.
Teknologi for ugrasdeteksjon
Deteksjon av ugras basert på sensorer kan foregå på ulike måter, avhengig av teknologien som benyttes og det ønskede presisjonsnivået. En av de lavest hengende fruktene er visuell deteksjon ved hjelp av kameraer, som kan være RGB, multispektrale eller hyperspektrale.
Disse kameraene kan identifisere forskjeller i farge, reflektans og mønstre som skiller ugras fra kulturplanter. Når ugraset er detektert, kan man enten manuelt skru av og på sprøyta, eller lage en tildelingsfil så sprøyta gjør det automatisk. Tildelingsfilen kan enten lages fra bunnen av, «manuelt» eller i et program som gjør jobben fra analyse av bildene til en ferdig fil.
Multispektrale kameraer, som registrerer et bredt spektrum av bølgelengder, kan fange opp forskjeller som ikke er synlige for det menneskelige øyet. Øynene våre oppfatter bare lys innenfor et veldig lite område av det elektromagnetiske spekteret. De lengste bølgelengdene vi mennesker oppfatter, ser vi som rødt. Litt lengre bølgelengder enn dette er det vi kaller infrarødt lys. Plantenes opptak av dette sier ofte mye om deres tilstand. Variasjoner i dette spekteret kan hjelpe oss med å skille ugraset fra kulturplantene.
Dronekartlegging
Bruken av droner til ugrasdeteksjon har blitt stadig mer populær. Ved å fly over åkeren kan dronen samle inn bilder med høy oppløsning og kartlegge enkeltugras i hele feltet. Droner som DJI Mavic eller DJI Matrice kan utstyres med multispektrale kameraer som gjør det mulig å identifisere spektralsignaturen til individuelle ugrasplanter. Dette gir en høy presisjon i kartleggingen, men innebærer også utfordringer med databehandling og kostnader. Et eksempel på dette fikk vi i begynnelsen av august da vi var hos Brødrene Freberg og fikk en demonstrasjon av et selskap som heter CultiWise. Med en drone fløy de over åkeren i 45 meters høyde og tok bilder av åkeren. Dette ble lastet opp i portalen deres og bearbeidet i løpet av et døgn. Målet var å finne alle meldestokkplantene, som man da kan punktsprøyte på.
Dagen etter fikk vi tilbake en tildelingsfil som ble lastet opp i sprøyta på gården, en ny Agrifac Condor. Tinius, den faste sjåføren på sprøyta, la inn tildelingsfila og sprøyta kun der det var meldestokk. Dette åpner helt nye dører innenfor punktsprøyting, men åpner også for noen utfordringer, spesielt med innstillingene for når seksjonene åpner og lukker seg. Det hjelper lite å punktsprøyte hvis seksjonene åpner og lukker seg på feil sted.
Sensorer på sprøyta
Ugras kan også detekteres ved hjelp av sensorer montert på åkersprøyta. Sensorene leser ugraset og gir beskjed til sprøyta, så det kun sprøytes der det er ugras. Et eksempel på slike sensorer er den norsk-utviklede DAT-sensoren. Denne skiller formen på ugraset fra formen på kulturplanten, og bestemmer ut ifra hvor mange ugrasplanter den registrerer om det skal sprøytes eller ikke, og en sensor styrer en seksjon. Man sprøyter altså ikke ned på enkeltplanter, men et område med ugras og er i utgangspunktet utviklet for bruk i korn. Disse sensorene kan påmonteres alle sprøyter med ISOBUS. Andre typer sensorer registrerer og sprøyter ett og ett ugras. Disse typene blir mer kostbare, men er for eksempel aktuelle i radkulturer.
Fordeler ved de ulike teknologiene
Ved bruk av drone til ugrasdeteksjon får man mulighet til å se over resultatet, og eventuelt redigere om man har kunnskap som tilsier at tildelingen av ugrasmiddel blir feil. Det kan for eksempel være at man vet at det har vært høyt press over tid, og som man vil at skal sprøytes selv om sensorene på drona ikke har registrert tilstrekkelig ugrasmengde der. Denne muligheten til å kontrollere tildelingen på forhånd er et argument for bruk av drone istedenfor sprøytemontert sensor. Da vet man også hvor mye man skal sprøyte, og derav også hvor mye man skal fylle i sprøyta, så man slipper restmengder.
Sprøytemonterte sensorer gir fordelen av at du ikke trenger å gjøre en droneflygning og dataprosessering før du kan kjøre. Man får ikke mer jobb før man skal sprøyte enn man vanligvis har hatt uten noen form for sensorer. Du får dog ikke mulighet til å redigere underveis, noe mer enn at du selvfølgelig kan slå av sensorene og kjøre med konstant sprøyting der man vet at man ønsker.
Ulemper og begrensninger
Selv om droner kan gi detaljerte kart over ugrasforekomster, krever de betydelig databehandlingskapasitet for å analysere bildene, noe som kan være både tidkrevende og kostbart. De er også væravhengige; sterke vindforhold eller regn kan hindre nøyaktig datainnsamling. En annen utfordring er at droner ofte identifiserer ugras kun basert på visuelle karakteristikker, noe som kan føre til feilklassifisering av kulturplanter og ugras med liknende utseende. Kunstig intelligens i bedre og bedre programmer hjelper på dette, men vi er ikke helt i mål enda.
DAT-sensorer, på sin side, har begrensninger når det gjelder å skille mellom ulike typer ugras. De registrerer all vegetasjon, men kan ikke nødvendigvis differensiere mellom ønskede planter og spesifikke ugrasarter. Dette gjør dem best egnet til felter med klare rader, hvor ugras typisk vokser mellom radene. I komplekse plantebestander, hvor ugras og kulturplanter overlapper, kan nøyaktigheten reduseres. I tillegg kan sensorenes funksjon påvirkes av værforhold som tåke eller sterk solstråling, noe som kan forstyrre de optiske signalene.
Praktiske anvendelser og fremtidig utvikling
Hvilke av disse veiene man ønsker å gå avhenger av interesse og kunnskap. En fordel med drona vi ikke har tatt opp i artikkelen er at den er mer allsidig. Den kan for eksempel også brukes til variabel gjødsling. Fremover vil sannsynligvis bruk av kunstig intelligens i kombinasjon med sensorer kunne automatisere klassifiseringen av ugrasarter ytterligere. Maskinlæring blir i dag trent opp til å gjenkjenne spesifikke ugrasarter på et veldig høyt detaljnivå, men her kommer det til å skje mye i årene som kommer. Noen redskapsprodusenter jobber allerede med mye av dette, så vi vil se mye mer til det i de kommende årene, enten vi vil eller ikke.
Sensordeteksjon av ugras representerer en viktig del av fremtidens presisjonslandbruk. Droner gir høy presisjon og dekker store arealer, men er også dyrere og vanskeligere å få et sprøytekart ut fra. DAT-sensorer på sprøyter gir sanntidstilpasning av sprøytingen, men er mindre presise i differensiering av ulike arter. Valget mellom de ulike teknologiene avhenger derfor av areal, budsjett, behov og interesse. Ved å bruke sensorer riktig kan du oppnå et fullgodt sprøyteresultat med mindre miljøbelastning og lavere kostnader.