De HarvestLab 3000 is een NIR-sensor, dat werkt met nabij-infrarood licht. Dat NIR-licht wordt uitgezonden door de sensor naar het te scannen materiaal, zoals een gewas, mest of digestaat. Het weerkaatste licht zal dan op een detector binnen deze sensor vallen en geanalyseerd worden. Het licht dat binnenkomt, wordt vergeleken met calibratiecurves (of ijklijnen) in de sensor. Die ijklijnen geven van het weerkaatst licht aan wat de samenstelling is van het gemeten materiaal. De technologie is niet nieuw. Matthias Appel van Cofabel: “NIR-technologie wordt gebruikt voor het nemen van foto's via satelliet, om weeranalyses te doen, bij warmtebeeldcamera’s, maar ook voor nachtvisie.”
Op de hakselaar
De HarvestLab 3000 NIR-sensor kan gebruikt worden in 3 toepassingen. Bij een eerste toepassing monteert men de sensor op de hakselpijp van de hakselaar. Tijdens de oogst van maïs of gras kan men dan een analyse doen. “Zo krijgen we een documentatiekaart over heel het perceel met de variaties”, aldus Appel. Voor maïs kan je droge stof, ruw eiwit, zetmeel, ADF en NDF meten. Bij gras kan je metingen doen van de droge stof, ruw eiwit, ADF, NDF, suiker, ruwe as en ruwe vezel. “Het leuke is dat we bij die meting, met de meetwaarde die we hebben van de sensor, automatisch tijdens het hakselen de snijlengte kunnen aanpassen in functie van de droge stof en ook toevoegmiddel kunnen doseren voor een betere silage en betere inkuiling.”
Kuilvoeranalyse
Een tweede toepassing kan in de winterperiode. De sensor kan van de hakselaar gedemonteerd worden en stationair gebruikt worden. Door de sensor te verbinden met een laptop kan men aan kuilvoederanalyse doen. “In functie van de metingen en de verschillende stalen in de kuil, is het mogelijk het voeder te balanceren om een optimale melkproductie en vleesproductie te garanderen.”
Op mestvat of sleepslangsysteem
De derde toepassing en de meest recente ontwikkeling van de sensor is de montage ervan op een mestvat of sleepslangsysteem. Op die manier kan er een analyse gebeuren van van mest en biodigestaat. Volgens Appel is dit nuttig voor de landbouwer: “Veel akkerbouwers staan wat weigerachtig tegenover het inzetten van organische mest, omdat ze niet echt weten wat de verhouding en de samenstelling is van deze organische meststof. Vaak zijn er ook extreme schommelingen in nutriëntenwaardes in de mest, dus het is heel moeilijk om te weten hoeveel nutriënten de uitgebrachte dosis organische mest nu juist bevat.” Bovendien zou het een gemiste kans zijn: “Het is een zeer mooie vorm van bemesting, waarbij alle nuttige bouwstenen zoals stikstof, fosfaat en kali ter beschikking zijn tegen een zeer lage kostprijs. Ook is het een product dat we vrij gemakkelijk kunnen verkrijgen.”
Met de HarvestLab-sensor is het mogelijk om tijdens het uitrijden van organische mest perfect te documenteren hoeveel stikstof er waar is toegepast, indien er wordt uitgereden op kubieke meter. Er kan dan een documentatiekaart worden opgesteld waarop de plaatsen te zien zijn die te weinig stikstof kregen. “De plaatsen waar een tekort is uitgereden, kunnen bijbemest worden met een kunstmeststrooier. Hiervoor moet de documentatiekaart worden omgezet naar een taakkaart, die kan worden ingevoerd in het gps-scherm. Zo krijgen we toch een correcte bemesting en voldoende stikstof voor het gewas.” Een andere optie is om op het display een vaste waarde stikstof in te geven en dan het debiet te laten variëren door snelheidsregeling of debietregeling van de pomp om een homogene stikstofbemesting toe te passen.
Een nuttige tool ten slotte, is My John Deere.com. Dit is een gratis cloud-based online farm management software waarmee de klant online via gsm, tablet of computer aan al zijn data kan. “Deze persoonlijke data wordt eenvoudig visueel voorgesteld en kan de klant omzetten in teeltfiches. Ook taakkaarten maken en het opstellen van een werkplanning (machine+bestuurder+perceel of taak) is mogelijk. Via het platform kan men ook draadloos gegevens versturen naar de machines, en kunnen de machines hun documentatie draadloos versturen naar het platform.”
MV
