Regeneratieve landbouw
Inzichten voor precisielandbouw ontsluiten met SoilBeat
Het geĆÆndustrialiseerde landbouwsysteem heeft een verwoestend effect gehad op de bodemgezondheid. Het gebruik van synthetische pesticiden en meststoffen heeft de basis van de landbouw aangetast, waardoor onze bodem is uitgeput van belangrijke voedingsstoffen en leven. De bodem is een ongelooflijk veerkrachtig, levend wezen. Het bestaat uit klei-, zand- en slibdeeltjes en bevat de levende wortels van planten, myceliumdraden, dieren zoals wormen en nematoden, en tonnen micro-organismen. Het gebruik van kunstmest heeft ook aanzienlijke milieuschade veroorzaakt, bijvoorbeeld door het negatieve effect op de stikstofuitstoot.
Onderstaande video legt dit duidelijk uit en legt uit waarom we de milieuschade moeten beperken.
ā
Regeneratieve landbouw biedt een duurzame oplossing. Het is een systeem voor de productie van voedsel en biomassa dat zich richt op het herstel van de gezondheid van de bodem en de biodiversiteit, terwijl het tegelijkertijd onze afhankelijkheid van synthetische inputs zoals herbiciden, pesticiden en kunstmest vermindert. Het eindresultaat is een fundament van veerkrachtige grond die consistente, hoogwaardige opbrengsten en een gezonder milieu produceert.
ā
ā
Welke data en lab-analyses gebruik jij voor je bemestingsplannen?
Verdrink je in spreadsheets en losse data? Zie je door de bomen het bos niet meer?
SoilBeat maakt het makkelijk:
-
We verzamelen al je data, ongeacht het formaat.
-
We zetten die data om in overzichtelijke grafieken en inzichten.
-
Zo zie je direct wat er speelt en kun je betere beslissingen nemen.
Benieuwd hoe het werkt? Stuur ons een voorbeeld van een PDF of Excel-bestand en we bouwen gratis een converter die je rapporten omzet in grafieken!
Inzichten voor precisielandbouw ontsluiten met SoilBeat
Wat zijn holistische gegevens?
Holistische data in de landbouw verwijst naar het integreren en analyseren van informatie uit verschillende bronnen, waaronder:
-
Bodemdata: Bodemanalyses die inzicht geven in de nutriëntenniveaus, organische stof, textuur en andere eigenschappen van de bodem.
-
Plantsap- en weefselanalyse: Realtime en historische gegevens over de opname van voedingsstoffen door de plant en de algemene gezondheid van het gewas.
-
Veldobservaties: Visuele beoordelingen van de gewasgroei, ontwikkeling en tekenen van stress of ziekten.
-
Historische data: Gegevens over oogsten uit het verleden, weerpatronen en toegepaste beheerpraktijken.
-
Andere relevante data: Informatie over plaag- en ziektedruk, marktprijzen en wettelijke vereisten.
Door deze diverse datasets te combineren, krijgen agronomen een uitgebreid en dynamisch beeld van het landbouwsysteem, waardoor ze beter geïnformeerde en nauwkeurigere beslissingen kunnen nemen.
Waarom holistische gegevens belangrijk zijn
Vroegtijdige probleemdetectie en -preventie:
Door bodemgegevens te integreren met plantensapanalyse kunnen tekorten aan voedingsstoffen aan het licht komen voordat deze zichtbaar worden als symptomen in het veld.
Veldwaarnemingen in combinatie met historische gegevens over plagen en ziekten kunnen helpen bij het voorspellen en voorkomen van uitbraken.
Nauwkeurige en gerichte interventies:
Door de specifieke behoeften van elk veld te begrijpen, kunnen agronomen aanbevelingen voor meststoffen, irrigatieschema's en ongediertebestrijdingsmaatregelen op maat maken om het gebruik van hulpbronnen te optimaliseren en de impact op het milieu te minimaliseren.
Uit een in de Agronomy Journal gepubliceerde studie bleek dat locatiespecifiek nutriĆ«ntenbeheer op basis van holistische gegevens de maĆÆsopbrengsten met 10% verhoogde in vergelijking met conventionele praktijken.
ā
Verbeterde opbrengst en kwaliteit:
Het vroegtijdig en effectief aanpakken van tekorten aan voedingsstoffen, plagen en ziekten leidt tot gezondere planten en hogere opbrengsten.
Onderzoek in Crop Science toonde aan dat het integreren van bodem- en weefselanalyse met gewasmodellering de aanbevelingen voor stikstofbemesting verbeterde, wat resulteerde in een opbrengststijging van 15% in tarwe.
Datagestuurde besluitvorming:
Holistische gegevens maken de ontwikkeling mogelijk van voorspellende modellen die de gewasopbrengsten kunnen voorspellen, irrigatie kunnen optimaliseren en andere managementbeslissingen kunnen sturen. Een casestudy in Precision Agriculture toonde aan dat het gebruik van machine learning-algoritmen om holistische gegevens te analyseren de voorspellingen van de sojabonenopbrengst met 20% verbeterde.
Duurzaamheid op lange termijn:
Door de gezondheid van de bodem, de nutriƫntencyclus en de gewasprestaties in de loop van de tijd te volgen, kunnen agronomen duurzame praktijken identificeren die het milieu beschermen en de productiviteit op de lange termijn garanderen.
Een rapport van de Voedsel- en Landbouworganisatie (FAO) benadrukte het belang van holistische gegevens voor het monitoren en bevorderen van duurzame landbouwpraktijken.
SoilBeat: landbouwkundigen empoweren met holistische gegevens
ā
SoilBeat is een krachtig hulpmiddel dat is ontworpen om agronomen te helpen het volledige potentieel van holistische gegevens te benutten. Het gaat in op de uitdagingen van data-integratie, -beheer en -analyse en biedt een uitgebreid platform voor datagestuurde landbouw.
ā
Belangrijkste kenmerken van SoilBeat:
ā
Gegevensintegratie: SoilBeat combineert naadloos gegevens uit verschillende bronnen, waaronder pdf's, spreadsheets, laboratoriumresultaten, veldobservaties (via een mobiele app) en integraties met andere landbouwsoftware. Dit elimineert de noodzaak van handmatige gegevensinvoer en zorgt voor een uniform beeld van alle relevante informatie.
Uitgebreide visualisatie: SoilBeat biedt een breed scala aan visualisatieopties, waardoor agronomen eenvoudig verschillende datasets kunnen vergelijken en analyseren, trends kunnen identificeren en correlaties kunnen ontdekken.
Aanbevelingsmotor: De geavanceerde algoritmen van SoilBeat maken gebruik van historische gegevens, huidige omstandigheden en deskundige kennis om aanbevelingen op maat te genereren voor bemestingstoepassingen, irrigatie en andere managementpraktijken. Deze aanbevelingen kunnen worden aangepast om aan te sluiten bij specifieke agronomische doelen en voorkeuren.
Microlearning-modules: SoilBeat biedt educatieve middelen om landbouwnomen te helpen complexe gegevens te interpreteren en weloverwogen beslissingen te nemen.
Samenwerkingstools: SoilBeat faciliteert de samenwerking tussen agronomen, boeren en andere belanghebbenden, waardoor het naadloos delen van gegevens en communicatie mogelijk wordt.
Uitdagingen overwinnen met SoilBeat
SoilBeat gaat in op de belangrijkste uitdagingen van holistisch databeheer
Gegevens integratie:
Door gegevens uit ongelijksoortige bronnen te verenigen, elimineert SoilBeat de noodzaak van handmatige gegevensinvoer en zorgt het voor een uitgebreid overzicht van alle relevante informatie.
Gegevensbeheer:
SoilBeat's cloudplatform biedt veilige en schaalbare opslag voor grote hoeveelheden data, zodat je gegevens altijd goed georganiseerd en makkelijk toegankelijk zijn.
Gegevensanalyse:
De geavanceerde analysetools van SoilBeat, waaronder machine learning en AI, stellen agronomen in staat waardevolle inzichten uit complexe datasets te halen zonder dat daarvoor gespecialiseerde expertise nodig is.