Met de komst van precisielandbouw is een groot aantal gegevens direct beschikbaar voor boeren via satellieten en drones, maar te veel informatie kan overweldigend zijn.
Daarom is het belangrijk om samen te werken met traditionele landbouwproeven, aldus David Bullock, die het onderzoeksteam van Data Intensive Farm Management aan de Universiteit van Illinois leidt.
"Ik denk dat als precisielandbouw ooit echt een vlucht gaat nemen, we informatie nodig zullen hebben", zei Bullock. "Het goede nieuws is dat we die technologie kunnen gebruiken om die informatie te krijgen."
Dat is waar Bullock's team in het spel komt. Ze werken sinds 2016 aan de universiteit en zijn gegroeid van zes proeven naar bijna 90 proefbedrijven in Noord-Amerika, Zuid-Afrika en Zuid-Amerika.
Hij zei dat hun focus ligt op het helpen ontwikkelen van software en algoritmen die gegevens van precisieapparatuur gebruiken om deze om te zetten in informatie die boeren een beter zicht op hun boerderij geeft. Dat kan betekenen dat het inputbeheer wordt verbeterd of de zaaisnelheid wordt beperkt om efficiënter te zijn.
"Je kunt zoveel foto's maken van satellieten als je wilt, en godzijdank weet dat er miljarden zijn," zei Bullock. “De vraag is: wat doe je ermee? Als u bij al die gegevens geen andere agronomische veldproeven uitvoert, kunt u niet praten over hoe u het onder verschillende omstandigheden moet beheren.
"Ik denk dat de toekomst van precisielandbouw echt rooskleurig is."
Onderdeel van die toekomst zijn studenten die zich voorbereiden op de arbeidsmarkt. Bij Ellsworth Community College kunnen studenten een tweejarig programma volgen om te leren over de nieuwste technologieën die de sector binnenkomen en hoe deze er in de toekomst uit zou kunnen zien.
Kevin Butt, hoofd van het Precision Ag-programma bij Ellsworth, zei dat ze nu ongeveer 10 jaar bezig zijn en een van de veranderingen die hij de afgelopen jaren heeft opgemerkt, is een verschuiving van apparatuur naar meer datagestuurde analyse.
"Toen we net begonnen, was er een grote focus op de apparatuurkant van de dingen", zei Butt. “Automatische stuursystemen in een tractor en onze plantmachines efficiënter maken. We hebben vrijwel alles gedaan wat we konden met de apparatuur, dus de focus ligt op de gegevenskant ervan. In plaats van mooie kaarten te maken, gaan we die gegevens analyseren en uitzoeken wat we in de toekomst kunnen doen. "
Een project dat Butt voor zijn studenten heeft, is om te voorspellen hoe precisielandbouw er over 20 jaar uit zal zien. Hij heeft zijn eigen ideeën.
"Van wat ik heb gezien, denk ik dat het iemand zal zijn die in een huis zit en meerdere machines bedient vanaf een iPad of computer," zei Butt. "Die autonome technologie zal in de toekomst heel belangrijk worden."
Een probleem dat Bullock tijdens onderzoek heeft opgemerkt, is de mogelijke overbeplanting van sojabonen in sommige gebieden.
"Ik wil niet dat boeren minder verbruiken alleen omdat ik het zei, maar ik zie dat veel boeren veel hogere zaaisnelheden gebruiken dan economisch optimaal is," zei Bullock.
Een van de belangrijkste hindernissen die Butt ziet, is dat sommige boeren het belang en de waarde van de ontvangen gegevens gaan inzien. Hij deelde een verhaal over zijn vader die nog niet helemaal klaar was om die sprong te maken, maar Butt moedigde hem aan om een grote aankoop van precisieagent te doen. Nu, een paar jaar later, zegt hij dat zijn vader niet zonder zou willen werken.
'Weet je, toen er dvd-spelers uitkwamen, zeiden mensen dat dat echt gaaf is,' zei Butt. 'Sommige mensen gaven er duizend dollar uit en kochten er een, en waarschijnlijk was er in elk huis een dvd. Precisie-ag is op dezelfde manier. Toen ik begon, was het een monitor in de cabine en het liet je cijfers zien. Nu hebben we displays die u kaarten laten zien terwijl u door het veld loopt. "