Big data fra satellit: Landmanden holder øje med den enkelte plante

Selvom der er lang tid til, at høstsæsonen går i gang til august, er de mange danske landmænd allerede så småt begyndt at gøre sig klar.

En af de ting, der for mange landmænd er dybt frustrerende, er undergødskning og sygdomme i afgrøderne. Men en ny dansk teknologi kan nu afsløre symptomerne, inden sygdommen går i udbrud, samtidigt med at det omkringliggende miljø bliver skånet.

Et hold af forhenværende og nuværende studerende på Aarhus Universitet har udviklet en platform, der analyserer satellitbilleder fra Nasa og ESA og via algoritmer måler planternes fotosyntese.

»Hvis en plante eksempelvis bliver udsat for en sygdom, nedsættes plantens evne til at udføre fotosyntese. Så snart det sker, bliver dykket registreret på de kort, vi laver,« fortæller co-founder i Ceptu Martin Kjeld Pedersen, som har udviklet teknologien, der hedder FieldSense.

Måler klorofylindhold

Martin Kjeld Pedersen fortæller, at platformen er udviklet til landmænd, konsulenter og maskinstationer, der ved hjælp af et matrikelkort tilføjer deres egne marker til platformen.

»Brugernes kort bliver opdateret en gang om ugen med nye billeder af deres marker, hvorpå de kan se, om der er nogle områder, der er 'under angreb',« forklarer han.

På kortene holder man øje med farverne på markerne. Er der rødt lys på billederne fra satellitterne, indikerer det, at der er problemer med klorofylindholdet.

»Der er en lineær sammenhæng mellem klorofylindholdet og fotosyntesen i planterne. Det her er derfor en meget præcis måde at screene sine afgrøder på, når man vil se på væksten.«

Praksis er i dag, at en landmanden kører rundt til sine marker og tilser dem. Det kan være svært for landmanden at se med det blotte øje, om planterne er under angreb. Satellitbillederne afslører til gengæld dyk i fotosyntesen op til 14 dage inden, man kan se det ude på markerne.

»Man får en tidlig advarsel, som man så i visse tilfælde kan handle præventivt ud fra,« siger Martin Kjeld Pedersen.

Smart gødning

Platformen indeholder også en tildelingsfunktion, som landmanden kan bruge til at målrette sin gødning.

Martin Kjeld Pedersen forklarer, at der kan være marker, hvor afgrøder klarer sig forskelligt. Her kan landmanden bruge satellitbillederne til at lave graduerede tildelingskort, i forhold til hvordan marken skal gødes.

Tildelingskortet sætter man i terminalen på traktoren, der via den indbyggede GPS så spreder gødningen som anvist på billederne fra tildelingskortet.

»Hvis du hvert år har et område på en mark, der ikke klarer sig så godt som resten af marken, så skal man måske overveje at gøde mindre der og i stedet bruge kræfterne på de områder, der klarer sig godt,« siger han.

På den måde kan man ifølge holdet bag FieldSense spare 10-15 procent på gødning pr. spredning, fordi man gøder smartere.

Skåner miljøet

Martin Kjeld Pedersen fortæller, at i stedet for at landmanden eksempelvis bruger fem ton gødning jævnt fordelt på hele marken, så giver det mening kun at bruge fire ton, hvor der ikke bliver gødet på de dårlige områder. Til gengæld får de gode områder lidt ekstra gødning.

»Den samlede forøgede indtjening har vi estimeret til at ligge mellem 230 kroner og 350 kroner pr. hektar om året. Både fordi landmanden sparer på gødning og får et større udbytte fra de gode afgrøder,« forklarer han.

Ved at reducere behovet, reducerer man også påvirkningen på det omkringliggende miljø, konkluderer Martin Kjeld Pedersen og tilføjer:

»Hvis vi antager, at vi kan reducere forbruget af gødning med 10-15 procent, så er det uden negativ indflydelse på afgrøderne. Landmanden vil så at sige ikke opleve et dyk i afgrøderne. Til gengæld vil der flyde mindre kvælstof ud i jorden.«

Kunstig intelligens og big data

For at kunne præcisere teknologien er holdet bag gået i gang med at indsamle en lang række forskellige data. Martin forklarer, at alle de forskellige afgrøder på danske marker hver især har deres eget adfærdsmønster, i forhold til hvordan og hvornår de er mest sårbare for angreb.

»Angreb følger cyklusser. Cyklussen afhænger blandt andet af afgrødstype og vejrforhold,« fortæller han.

Lige nu kan teknologien ikke ud fra satellitbillederne se, hvilken type problem der er ved at opstå, blot at der er et dyk i fotosyntesen, og der derfor er et problem.

Ved at indsamle en masse forskellige data, herunder afgrødstype, jordbundstype, vejrfænomener og markens historik, kan der laves beregninger og risikovurderinger af, hvad der er ved at opstå.

»Med computervision kan vi samtidig se, at hvis noget bevæger sig på en bestemt måde i marken - ja, så kan det være et tegn på eksempelvis et snegleangreb,« siger Martin Kjeld Pedersen.

Første version af den del af teknologien bliver tilgængelig fra februar. Herefter skal udviklerne bruge tiden på at fintune de modeller, der bruges.

»Jo flere brugere vi får, desto mere data får vi formentlig også - og det gør systemet mere præcist. Vi er sikre på, at machinelearning og computervision er den næste store ting. Så det er, hvad vi arbejder med,« konstaterer Martin Kjeld Pedersen.