Onderbouwd vlas telen - Aan de slag met precisielandbouw in vezelvlas

Algemeen kader

Het project Flaxsense 2.0 bewees dat precisielandbouw en datagedreven inzichten de vlasproductie efficiënter en duurzamer kunnen maken. Door satellietbeelden te gebruiken konden vlastelers hun percelen objectief en op afstand opvolgen. Zo werd het mogelijk om teeltbeslissingen beter te onderbouwen en het beheer van vlaspercelen te optimaliseren zonder voortdurend fysieke veldinspecties uit te voeren.

Onderzoeksaanpak

De onderzoekers pasten een bestaand groeimodel aan om satellietdata te vertalen naar bruikbare voorspellingen en preventieve acties. Via veldproeven werd de beeldinterpretatie (gewas-sensing) verfijnd, zodat de beelden konden dienen voor concrete teelttechnische beslissingen, zoals het al dan niet remmen van de groei. De aanpak werd getest in nauwe samenwerking met vlastelers, rekening houdend met de spreiding en wisseling van percelen die typisch is voor de sector.

Relevantie/Valorisatie

De vlassector kenmerkt zich opmerkelijk door de grote spreiding van vaak wisselende percelen. Voor de teler is een fysieke uitdaging om alle velden de visu regelmatig op te volgen. Het gebruik van precisielandbouwtechnieken voor het opvolgen van en het nemen van teelttechnische beslissingen op de vlaspercelen is een stap vooruit in efficiëntie en in duurzaamheid. Met dit project toonden we aan dat vlaspercelen vanop afstand kunnen opgevolgd worden maar dat concrete teelttechnische bijsturen enkel mogelijk is bij een verdere digitalisering van de vlassector.