Innovatieve IoT-gebaseerde voorspellende data-analytics voor een meer duurzame irrigatie-praktijk van fruitbomen

Internet of Things (IoT) en data analytics zijn disruptieve technologieën die kunnen bijdragen aan duurzame ontwikkelingsdoelen zoals gedefinieerd door de Verenigde Naties in 2015, bijvoorbeeld het verbeteren gebruiks-efficiëntie van water en het maximaliseren van de landbouwproductie. De combinatie van beide technologieën is echter nog vrij beperkt in de landbouw. In dit onderzoeksproject ontwikkelen we innovatieve duurzaamheidsgedreven IoT-gebaseerde voorspellende data analytics technieken die irrigatieadvies kunnen bieden met als doel het maximaliseren van de duurzaamheid, d.w.z., het maximaliseren van de productie en minimaliseren van het gebruik van irrigatiewater. We zullen hiervoor eerst het Stam Water Potentiaal (SWP) voorspellen op basis van real-time data van draadloze bodem of plant-sensoren (IoT) en weerstations. De Stam Water Potentiaal is één van de beste indicatoren voor het bepalen van de watertoestand van een gewas, maar kan enkel betrouwbaar gemeten worden op een manuele manier. Irrigatie advies zal vervolgens gegeven worden om de Stam Water Potentiaal op het gewenste niveau te houden. Onze nieuwe analytische technieken zullen ontwikkeld worden voor peren en citrus, twee belangrijke teelten op wereldschaal, waarvoor we reeds rijke experimentele data ter beschikking hebben die voldoende gelijkenissen en verschillen vertonen om de generaliseerbaarheid van onze onderzoeksbevindingen te garanderen.