Wageningen, The Netherlands
December 15, 2021
In the case of diseases and pests in crops, it is important to intervene as quickly as possible. And it would be even better is action could be taken immediately after detection. The Business Unit Greenhouse Horticulture of Wageningen University & Research is working with a number of European partners on the development of fully automatic biological crop protection to this end. WUR is looking at self-learning computer models that decide whether biological crop protection is necessary on the basis of digital images.
Within the European OPTIMA project, WUR has been working together with partners from Greece, France, Italy, Spain, Belgium and Portugal since 2018. Each partner focuses on a different part of the research project, such as the spraying technique or a decision support system. The research focuses on downy mildew (in grape), scab (in apple) and Alternaria (in carrot). WUR investigates if it is possible to recognize diseases at the earliest possible stage, preferably even a few hours after a disease occurs. The aim is for the cameras to be mounted on a tractor for example. While driving through the crop, the camera recognises whether there is an infection. Subsequently, biological crop protection is applied in conjunction with the decision support system.
WUR developed three so-called 'smart cameras' for the crops. These cameras can recognize diseases - through image recognition and algorithms. To this end, cultivation experts assessed photos of the crops in question: they indicated the position of infections in the photos. With deep learning algorithms, the cameras learned to recognise diseases. Last year, three RGB cameras and a multi-spectral camera were tested, among others at the European partners and several companies. The multi-spectral camera visualises eight different colour wavelengths: that provides more information than an RGB camera. Earlier in the study, a spectral camera with hundreds of wavelength bands was also used. The amount of data provided by this camera was too large for real-time disease detection, but it could be used to select meaningful bands for the multi-spectral camera.
The research into the cameras will be completed by mid-2022, when WUR will publish a 'proof of concept'. OPTIMA is funded by the European Horizon 2020 programme. More information can be found on the dedicated website.
Read more
Camera op tractor ziet of biologische gewasbescherming nodig is
Bij ziekten en plagen is het belangrijk zo snel mogelijk in te grijpen. En het zou helemaal mooi zijn als direct na een detectie wordt ingegrepen. De Business Unit Glastuinbouw van Wageningen University & Research werkt daarom met een aantal Europese partners aan de ontwikkeling van volautomatische biologische gewasbescherming. Daarbij kijkt de WUR naar zelflerende computermodellen die op basis van digitale beelden besluiten of biologische gewasbescherming nodig is.
Binnen het Europese OPTIMA-project werkt WUR sinds 2018 samen met partners uit Griekenland, Frankrijk, Italië, Spanje, België en Portugal. Elke partner richt zich op een ander onderdeel, zoals de spuittechniek of een decision-support-systeem. Het onderzoek richt zich op valse meeldauw (in druif), schurft (in appel) en Alternaria (in wortel).
WUR onderzoekt of het mogelijk is ziekten in een zo vroeg mogelijk stadium te herkennen, liefst zelfs enkele uren nadat een ziekte zich voordoet. Doel is dat de camera's bevestigd worden op bijvoorbeeld een tractor. Al rijdend door het gewas herkent de camera of er sprake is van een besmetting. Vervolgens vindt er in samenspel met het decision-support-systeem toepassing van biologische gewasbescherming plaats.
WUR ontwikkelde drie zogenoemde “smart camera's" voor de gewassen. Deze camera's kunnen - middels beeldherkenning en algoritmes - ziekten herkennen. Daarvoor hebben teeltexperts foto's van de betreffende gewassen beoordeeld: ze gaven op de foto's de positie aan van besmettingen. Met deep-learning-algoritmen leren de camera's ziekten te herkennen.
Afgelopen jaar zijn drie RGB-camera's en een multispectrale camera getest, onder meer bij de Europese partners en enkele bedrijven. De multispectrale camera brengt acht verschillende kleurgolflengtes in beeld: dat levert dus meer informatie op dan een RGB-camera. Eerder in het onderzoek is ook een spectrale camera met honderden golflengtebanden gebruikt. De hoeveelheid data die deze camera levert was te groot voor real-time ziektedetectie, maar kon wel worden gebruikt om zinvolle banden te selecteren voor de multispectrale camera.
Half 2022 is het onderzoek naar de camera's gereed en publiceert WUR een 'proof of concept'. OPTIMA wordt gefinancierd door het Europese Horizon 2020-programma. Meer informatie is te vinden op de speciale website.
Lees meer
Topics
Species
