Neusrot is een bekend probleem in de tomatenteelt. Uit het doctoraatsonderzoek van Rune Vanbeylen werd met sapstroomsensoren en de nieuw ontwikkelde ExoHeat‑sensor de sapstroom naar individuele vruchten gedetailleerd gemeten. Die inzichten vormden de basis voor een machine‑learningmodel dat het risico op neusrot op plantniveau kan voorspellen.
"We zagen dat niet alleen de vruchtbelasting, maar vooral de verhouding tussen beschikbare sapstroom en vraag van de vrucht een cruciale factor is. Dat inzicht opent nieuwe mogelijkheden voor vroegtijdige voorspelling," aldus Rune bij Inagro.
Inagro bouwt in Agrotopia verder op deze kennis. Op basis van historische proefdata ontwikkelen onderzoekers een nieuw voorspellingsmodel dat werkt zonder aanvullende plantsensoren. Het doel is om na te gaan in welke mate dergelijke modellen toepasbaar zijn binnen praktijkgerichte teeltbegeleiding en of ze een meerwaarde kunnen bieden in het advies aan tomatentelers.
Later dit jaar wordt de aanpak getest in een realistische teeltomgeving. Met deze stap willen de onderzoekers bijdragen aan snellere detectie én betere preventie van neusrot, met optimalisatie voor de tomatenteelt.
© Inagro
Bron: Inagro
