Stiftelsen lantbruksforskning

Lantbruks- och trädgårdsföretagarnas egen forskningsstiftelse finansierar behovsdriven forskning för svenska förhållanden.
Läs mer

Uppskatta vallens avkastning och näringsinnehåll genom spektral teknik

Status: Avslutat
Projektnummer: R-18-62-989
Kategori: Regional R&D-collaboration
Ansökningsår: 2018
Datum för slutrapport: 30 juni 2020
Huvudsökande: Margareta Emanuelson
Organisation: Sveriges Lantbruksuniversitet
E-postadress: margareta.emanuelson@slu.se
Telefon: +4618671649
Medsökande: Zhenjiang Zhou
Medsökande: Lars Ericson
Beviljade medel: 246 987 SEK

The objective is to develop remote sensing methods to estimate forage nutrition and yield in the field in Northern Sweden. Field and lab measurements on grass-legume mixtures will be conducted from June 2018 to December 2019. At sampling time, drones flight with multispectral cameras, hyper-spectral reflectance measurement (e.g. with Yara N-sensor), and an ultrasonic sensor, will be conducted in order to build prediction models for forage nutrition and yield. The project will develop models for estimating forage digestibility based on a small number (e.g. red, red-edge and NIR) of wavelengths, thus enabling the use of lighter and cheaper technologies that could be mounted on a drone or even on a smart phone. After models are developed at point scale, data from the drone flights can be used to produce a field map of real-time crop growth and nutritional status. Models developed with the Yara N-sensor can be directly used with a commercialized tractor-mounted sensor.

Regional jordbruksforskning för norra Sverige (RJN) ansöker om medfinansiering till bifogat projekt, som beviljats delfinansiering av styrgruppen. Målet är att utveckla fjärranalysmetoder för att uppskatta näringsvärde och avkastning i fält i norra Sverige. Prover tas under 2018-219 från blandvallar och analyseras på näringsvärde. Samtidigt genomförs mätningar med fjärranalysmetoder för att bygga prognosmodeller för näringsvärde och avkastning. Metoderna inkluderar drönare med multispektrala kameror, mätning av hyperspektral reflektion (med Yara N-sensor) och en ultraljudssensor. Projektet kommer att utveckla modeller för att uppskatta fodrets smältbarhet, vilket möjliggör användande av billig teknik som kan monteras på drönare el. dyl. Efter att modeller har utvecklats kan data från drönarflygningarna användas för att producera en fältkarta över realtidstillväxt och näringsstatus. Modeller som utvecklats med Yara N-sensorn kan även användas med en kommersiell traktormonterad sensor.

Syftet med projektet var att använda olika fjärranalysmetoder för att bedöma fodergrödans egenskaper inklusive höjd, avkastning, kvalitet och botanisk sammansättning. Över 300 prover togs under 3 år på olika platser och tillväxtstadier. En ultraljudssensor användes för att exakt (r2=0.90) bedöma grödans höjd. Yara N-Sensor kunde med gott resultat kalibreras för att uppskatta avkastning, råproteinhalt och kväveupptag, särskilt vid användning av maskininlärningsmodeller. För att kunna uppskatta andra kvalitetsparametrar krävs ytterligare metodutveckling. Användning av Yara N-Sensor för att bestämma botanisk sammansättning verkar också lovande (r2=0.73). En annan metod som provades med gott resultat (r2≥0.89) är analys av bilder tagna med mobilkamera. Vi använde s.k. deep learning-teknik för att träna datorn att korrekt urskilja klöverplantorna i en vall. Tekniken verkar lovande och kan utvecklas ytterligare. Projektet har visat att olika fjärranalysmetoder har utvecklingspotential.

I norra Sverige utgörs nära 80% av den odlingsbara marken av flerårig vall för användning i animalieproduktionen. När lantbrukaren ska avgöra lämplig tid för skörd görs en avvägning mellan näringsvärde och skördad mängd, ofta baserat enbart på den egna erfarenheten. För att få mer objektiva, snabba och precisa beslutsunderlag har vi i detta projekt utvecklat metoder för att använda fjärranalys vid insamling av information om en grödas näringsinnehåll och avkastning.
Vi har testat ett antal olika typer av utrustning och analyser. Vi har bland annat provat en ultraljudssensor för att på avstånd skatta höjden hos ett vallbestånd. Beståndshöjden har samband med både avkastning och kvalitet och sensorn kan bidra med användbar information, antingen som enda hjälpmedel, eller i kombination med annan teknik.
Yara-N-Sensor mäter ljusets reflektans i våglängdsområdet mellan 400 och 1000 nm. Detta kan ge information om ett flertal egenskaper hos en gröda. Yara N-Sensor kunde med gott resultat kalibreras för mätning av såväl mängden stående gröda som dess innehåll av protein, särskilt då mätningarna kombinerades med så kallad maskininlärning. Denna sensor, liksom annan liknande utrustning, har också testats för skattning av andra mått på foderkvalitet i stående gröda. De preliminära resultaten är lovande, men metoderna kräver ytterligare utveckling och deras noggrannhet är ännu inte tillräcklig för praktiskt bruk.
Den botaniska sammansättningen, framför allt klöverhalten, är mycket viktig vid bedömningen av en valls fodervärde, men även för att avgöra vallens behov av kvävegödsling eller om den behöver sås om. I det här projektet har vi identifierat två metoder som har potential att användas för att bedöma den botaniska sammansättningen i fält. Yara N-Sensor klarade detta förvånansvärt bra och är intressant att vidareutveckla för praktisk användning. En annan metod som har provats är att analysera bilder tagna med mobilkamera för att bestämma grödans botaniska sammansättning. Detta innebar användning av s.k. deep learning-teknik för att träna datorn att korrekt urskilja klöverplantorna i en vallblandning. Även denna teknik är lovande och kan utvecklas vidare, antingen för vanliga mobilfoton, eller för mer sofistikerad utrustning som kan monteras på fältmaskiner eller drönare.
Våra resultat kommer att utvecklas vidare för att vara till hjälp för lantbrukare att fatta bra beslut, exempelvis för att bedöma om det är dags att skörda en vall, eller att underlätta beslut rörande gödsling baserat på vallens klöverhalt.

 

Antal träffar i projektbanken: 157

Ogräsbekämpning i ensilagemajs
Arne Ljungars, Hushållningssällskapet, Kristianstad

Projektnummer: H0860006 • Status: Pågående • Ansökningsår: 2008

Sammanfattning av slutrapport
Nya ogräspreparat i ensilagemajs i kombination med radhackning med fingerhjulsaggregat.

Under åren 2009 till 2011 genomfördes fyra försök årligen i Skåne, Halland och på Gotland med ogräsbekämpning i ensilagemajs. Försöken ingick i ett projekt som finansierades av SLF …

Läs mer

Utvärdering av dikningsintensitet och såtid
Jan Lindström, Sveriges lantbruksuniversitet, SLU

Projektnummer: V0733069 • Status: Pågående • Ansökningsår: 2007

Sammanfattning saknas

Läs mer

Att mäta och bedöma matens miljöpåverkan
Christel Cederberg, Chalmers Tekniska Högskola AB

Projektnummer: R-18-26-134 • Status: Pågående • Ansökningsår: 2018

Food production needs to increase in a sustainable way. This great challenge requires evaluation methods that gives information for better understanding of the impacts from agriculture and food and how to manage those impacts. The project addresses methodologies that include a broad range of …

Läs mer

Skörd2.0 – Utvinning av nya biomaterial genom förädling av restprodukter från jordbruk
Per-Olof Syrén

Projektnummer: O-17-22-943 • Status: Pågående • Ansökningsår: 2017

Energi & biomassa

The main purpose of this interdisciplinary project is to generate renewable advanced materials from biomass through green technologies. Harvest2.0 focuses on valorizing furans extracted from agricultural by-products in combination with polymer technologies based on incorporation of the climate gas …

Läs mer

Säkrare statistik i svensk sortprovning
Johannes Forkman

Projektnummer: O-17-20-963 • Status: Pågående • Ansökningsår: 2017

Växtodling

This project aims at developing and evaluating statistical methods that may provide better predictions than present methods when the number of trials is small. The number of trials in Swedish crop variety testing has decreased since the 1980s. Nowadays, the number of trials is so small that …

Läs mer

Förmedling av kunskap om markpackning: från mätningar till utveckling av beslutsstödsystem
Thomas Keller

Projektnummer: O-17-23-959 • Status: Pågående • Ansökningsår: 2017

Växtodling
Socker

Soil compaction is a threat to soil ecosystem services and negatively affects crop productivity, causing huge costs to farmers and society. The main aim of the project is to raise awareness of soil compaction. We will i) refine the freely accessible soil compaction decision support tool …

Läs mer

Individuellt anpassad laktationslängd för lönsam och hållbar mjölkproduktion
Kjell Holtenius

Projektnummer: O-17-20-957 • Status: Pågående • Ansökningsår: 2017

Mjölk

The aim of the project is to develop tools which can be used for individually adapted lactation lengths based on the biological conditions of the cow. Today a one year calving interval and a short lactation period, is recommended. The recommendations are based on 30 years old information and do not …

Läs mer

Kostnadseffektiva system för skörd av slybränslen
Daniel Nilsson

Projektnummer: O-17-21-988 • Status: Pågående • Ansökningsår: 2017

Energi & biomassa

During recent decades the area with brushwood has increased in the Swedish rural landscape. A study has shown that the annual harvest of brushwood for fuel purposes could amount to about 6 TWh. Some advantages with the utilization of brushwood as fuel are that the growth areas do not compete with …

Läs mer

Nya behandlingsmetoder för att minska tillväxthämning hos grisar med spiroketal diarré
Anna Rosander

Projektnummer: O-15-20-563 • Status: Pågående • Ansökningsår: 2015

Kött

Brachyspira pilosicoli causes spirochetal diarrhea resulting in reduced growth and great economic losses in pig herds. The disease is treated with antibiotics but today we see an increased incidence of antibiotic resistance in the bacteria, which may lead to difficulties to treat the disease in the …

Läs mer

Integrerat växtskydd i jordgubbar: feromonbaserad övervakning och kontroll av jordgubbsvecklaren
Glenn Svensson, Lunds universitet

Projektnummer: R-18-25-004 • Status: Pågående • Ansökningsår: 2018

Swedish strawberry production suffers from several severe insect pests. When usage of traditional insecticides is phased out and IPM implemented novel green methods for pest control are urgently needed. The strawberry tortricid, Acleris comariana, is a severe pest on strawberries. Its larvae feed …

Läs mer
Prenumerera på vårt nyhetsbrev