THEMA
Satellietdata zijnde
grote aanjager van
precisie-akkerbouw,
mits beschikbaaren
betaalbaar
v -
r
2015-2 I Geo-Info
23
B9299 (x| 424776 (y)
Kaartprojectie: R£
1
100 m
H-WodKa
n
Figuur 2 - Eén van de meest veelzeggende vegetatie-indexkaarten van H-WodKa. Hij werd door Terra-
Sphere BV ontleend aan een WorldView 2 beeld, genomen na een periode van droogte. De eigenaar
van het perceel herkent de oude weide, gedempte sloten en greppels. Aan de hand van deze kaart zijn
opbrengstmetingen gedaan aan het gewas consumptieaardappelen. De opbrengsten vertoonden een
goede relatie met de indexwaarde. Een mooie kaart, maar wei een toevalstreffer.
formaat is het RGB-beeld zoals bij Google Earth.
Een groot voordeel van RGB-beelden is, dat de
ervaren akkerbouwer een verband kan leggen
tussen wat hij ziet en wat hijweet. Opval
lend is dat een akkerbouwer, meerdan een
onderzoeker, hogewaarde hechtaan resolutie
en minderaan contrast. Wat hij al weetvan zijn
perceel wil hijtenminste terug zien in het beeld.
De spuitpaden, wendakkers en toegangen tot
zijn percelen geven hem ruimtelijk houvast.
Ervaring in de Hoeksche Waard, met percelen
van ongeveerio ha, heeftgeleerd datalleen
beelden met een hoge resolutie iom)
geschikt zijn om adeguaat gewaspatronen te
onderscheiden. Gewaspatronen duiden op
ruimtelijke verschillen in de toestand en de
ontwikkeling van een gewas.
Eén beeld is geen beeld
De analyse van satellietbeelden in de Hoeksche
Waard leerde dat de waarde van de informatie
die ontleend kan worden aan de beelden afhan-
kelijkisvan hetgroeistadiumvan hetgewasen
deweersomstandigheden en dat dit bovendien
gewasafhankelijk is. Februari-beelden van win
tertarwe laten zien waardetarwe uitgewinterd
ofopgevreten is.Juli-beelden van aardappels, na
een droge periode, tonen haarfijn de droogte-
gevoelige zones. September-beelden laten zien
waarde suikerbieten nog vitaal zijn en waarze
op hun retour zijn. Ook beelden van kale grond
in de wintermaanden blijken informatieftezijn.
Zo kunnen op satellietbeelden van percelen
in de Hoeksche Waard slempgevoelige delen
onderscheiden wordenvan minderslempge-
voeligezones. Kortom, één beeld is geen beeld.
Een tijdserievan beelden is nodig om een beeld
te krijgen van relevante kenmerken van een
perceel.
Bronnen van ruimtelijke variatie
Wat de beelden verder leerden, was dat gewas
patronen een sterke relatievertonen metde
verkaveling en het landgebruik in hetverleden.
Delen van bouwlandpercelen die meer dan
50 jaar geleden als weiland in gebruikwaren,
zijn nog steeds duidelijk herkenbaar. Ook
tekenen gedempte sloten en greppels scherp
af, zeker na een droge periode. Eveneens
opvallend is de relatie tussen de hoogtekaart
en gewaspatronen. Al deze verbanden duiden
op de grote invloed van de bodem op de
ruimtelijke variatie van de gewasontwikkeling.
Eigen bijdrage aan variatie
Een verrassende bevinding was dat gewaspa
tronen die toegeschreven konden worden aan
ruimtelijke variatie van intrinsieke bodemei
genschappen overschaduwd werden door
gevolgen van bewerkingen, zoals strooi-
banen, overlap tsij bespuitingen en verdicht
ing door berijding tijdens de voorafgaande
oogst. De akkerbouwer kan dus onbedoeld
een flinke bijdrage leveren aan vergroting
van de ruimtelijke variatie binnen zijn perceel.
Bij het bedrijven van precisielandbouw wordt
dit nog wel eens vergeten. De in de rijrichting
georiënteerde patronen kunnen tot gevolg
hebben dat strooksgewijze bodem- en
gewasscans tot onjuiste conclusies leiden.
Bij volveldscans, zoals bijRemote Sensing, wordt
dit probleem ondervangen, mits de resolutie
voldoende hoog is.
Onzichtbare gewasparameters
De sensoren die bijRemote Sensing worden
toegepast meten ook reflecties in banden die
niet met het menselijk oog waarneembaar zijn.
Daardoor kan Remote Sensing bijzonderwaar-
devolle informatie verschaffen over relevante
gewasparameters die veel moeilijker ofniet
zichtbaar zijn met het blote oog, zoals de hoe
veelheid chlorofyl en de daaraan gerelateerde
N-opname, ziekten en plagen. De metingen
in verschillende banden worden vaak verwerkt
tot vegetatie-indices (vi) en gevisualiseerd
door vi-kaarten. In de literatuurwordt een
groot aantal vegetatie-indices beschreven,
samen met indicaties van de mate waarin
zij correleren meteen gewasparameter. Veel
van deze indices kunnen berekend worden
uit de breedband of multispectrale sensoren
waarmee satellieten zijn uitgerust. Een veel
toegepaste index is de weightdifference
vegetation index (wdvi). Wdvi is gecorreleerd
aan de hoeveelheid groene biomassa.
Perceelatlas
In 2013 heeft H-WodKa door NEO BV wdvi-
kaarten laten maken van Formosatsatelliet-
beelden van de Hoeksche Waard. De'ruwe'
satellietbeelden werden in dat jaar en ook in
20i4via dedataportaal van NSO (Netherlands
Space Office) gratis ontsloten. Met behulp
van de atlasgeneratorin QGIS heeft H-WodKa
uitsnedes gemaaktvan ongeveerso percelen.
De wdvi-kaarten werden in een tijdserie van
7 kaarten in pdf-formaat uitgeleverd aan
15 deelnemende akkerbouwers. De tijdserie
werd gebundeld in de vorm van een zoge
noemde perceelatlas en aangevuld metandere
kaarten, zoals opbrengstkaarten voorzover
beschikbaar. Het doel was om de deelnemende
akkerbouwers meerinzichttegeven in de
ruimtelijke variatie binnen hun percelen.
