{
  "type": "mediaitem", 
	"identifier": "mediaitem_5037",
      "subtype": "wmammodularcontent_gkn_project",
  "title": "Verduurzaming van de boomkwekerijsector door middel van AI-ziektedetectie door sensordata uit zelfrijdende sensorwagens en de toepassing van biostimulanten",  
  "navtitle": "",
  "url": "/nl/groenkennisnet/project/verduurzaming-van-de-boomkwekerijsector-door-middel-van-ai-ziektedetectie-door-sensordata-uit-zelfrijdende-sensorwagens-en-de-toepassing-van-biostimulanten",            
  "language": "nl_NL",
	"sections":			
			[
  {
    "identifier": "pagesection_145298",
    "title": "GKN Configuratie",
    "link": "/nl/groenkennisnet/paginasectie?pagesectionid=145298&tsobjectid=145298"
  },
  {
    "identifier": "pagesection_145419",
    "title": "GKN Menu",
    "link": "/nl/groenkennisnet/paginasectie?pagesectionid=145419&tsobjectid=145419"
  },
  {
    "identifier": "pagesection_145379",
    "title": "GKN Footer logo's",
    "link": "/nl/groenkennisnet/paginasectie?pagesectionid=145379&tsobjectid=145379"
  },
  {
    "identifier": "pagesection_145248",
    "title": "GKN Footer",
    "link": "/nl/groenkennisnet/paginasectie?pagesectionid=145248&tsobjectid=145248"
  },
  {
    "identifier": "pagesection_145401",
    "title": "GKN Footer legal",
    "link": "/nl/groenkennisnet/paginasectie?pagesectionid=145401&tsobjectid=145401"
  }
],
      "metadata" : {
  "id": 5037,
  "identifier": "mediaitem_5037",
  "contenttype": "wmammodularcontent_gkn_project",
  "contenttype_title": "contenttype_wmammodularcontent_gkn_project",
  "url": "/nl/groenkennisnet/project/verduurzaming-van-de-boomkwekerijsector-door-middel-van-ai-ziektedetectie-door-sensordata-uit-zelfrijdende-sensorwagens-en-de-toepassing-van-biostimulanten",
  "title": "Verduurzaming van de boomkwekerijsector door middel van AI-ziektedetectie door sensordata uit zelfrijdende sensorwagens en de toepassing van biostimulanten",
  "lead": "Dit project richt zich op het ontwikkelen van een autonoom rijdende sensorwagen uitgerust met AI-beeldherkenningstechnologie in combinatie met het preventief inzetten van nieuwe biostimulanten ter voorkoming van ziekten aan het gewas. Het detecteren van echte meeldauw en valse meeldauw in de boomkwekerijsector wordt in dit project gebruikt als pilot en demonstratiecase.",
  "leadimage": {
    "source": "https://api.groenkennisnet.nl/upload_mm/3/d/0/3140_fullimage_boomkwekerijk.jpg",
    "width": 1280,
    "height": 853,
    "focuspoint-x": -1,
    "focuspoint-y": -1,
    "alternative_text": "Boomkwekerij - Flordenny via Pixabay",
    "photographer": "Flordenny",
    "photographer_hyperlink": "https://pixabay.com/nl/users/flordenny-1600539/",
    "photo_license": "Pixabay License",
    "photo_license_hyperlink": "https://pixabay.com/nl/service/license/",
    "source_info": "Pixabay",
    "source_info_hyperlink": "https://pixabay.com/nl/photos/struiken-bomen-kinderopvang-4813685/",
    "keywords": [
      "boom",
      "plantenkwekerij",
      "boomkwekerij"
    ]
  },
  "publication_date": "2024-05-17T12:45+02:00",
  "lastmodified_date": "2026-04-21T11:26+02:00",
  "expiration_date": "",
  "tags": [
    "gkn_home",
    "gkn_tuinbouw",
    "gkn_plantgezondheid",
    "Project",
    "gkn_digitech",
    "Dutch",
    "gkn_boomkwekerij",
    "EIP - Algemeen",
    "nsp_eip"
  ],
  "copyright": "",
  "external_id": "",
  "item_metadata": {
    "contentsubtype": "Project",
    "theme": [
      "gkn_boomkwekerij",
      "gkn_home",
      "gkn_plantgezondheid",
      "gkn_tuinbouw",
      "nsp_eip",
      "gkn_digitech"
    ],
    "keywords": [],
    "gkn_organization": {
      "title": "Groen Kennisnet",
      "url": "/nl/groenkennisnet/nieuwsitem/groen-kennisnet-organisatie"
    },
    "contactperson": {
      "title": "Dirant van Wijk",
      "url": "/nl/groenkennisnet/persoon/dirant-van-wijk"
    },
    "project_code": "EIP-23360000042",
    "status_abstract": {
      "id": "project_ongoing",
      "name": "Lopend"
    },
    "duration_abstract": {
      "startdate": "01-01-2024",
      "startdatetime": "2024-01-01T00:00+01:00",
      "enddate": "14-12-2026",
      "enddatetime": "2026-12-14T00:00+01:00"
    },
    "region_abstract": "Limburg",
    "theme_abstract": "Duurzame boomkwekerij, tuinbouw, plantgezondheid",
    "project_program_abstract": "EIP Algemeen 2023",
    "jumplinktext": ""
  }
},
					"contents": [
					{
						"area": "main",
						"title": "Main",
						"elements": [
									{
  "type": "text",
  "html": "<p>De samenwerking streeft ernaar het gebruik van chemische gewasbescherming in de landbouw te verminderen door de preventieve inzet van biostimulanten. De samenwerking tussen Mythronics, npk design en Compas Agro, is tot stand gekomen vanwege hun complementaire expertise op het gebied van autonome voertuigen, AI-beeldherkenning en teelt-technische expertise. De pilotcase vindt plaats bij Frank Coenders, een rozenteler in de Greenport Venlo.<br><br>Het project omvat de ontwikkeling van een autonoom rijdende sensorwagen, de integratie van sensoren voor gewasmonitoring, de ontwikkeling van een AI-gedreven ziektedetectiemodel en de test van biostimulanten ter vervanging van chemische gewasbescherming. De sensorwagen zal worden uitgerust met camera's voor het verzamelen van beelddata van het gewas en sensoren om het vocht en nutriëntengehalte te meten.<br><br>Dit project is van groot belang voor de verduurzaming en het toekomstbestendig maken van de landbouwsector. Ziekten zoals meeldauw vormen jaarlijks terugkerende problemen, met aanzienlijke schade aan het gewas, de omgeving en hoge kosten voor chemische gewasbescherming tot gevolg. Daarnaast is er een urgente noodzaak vanuit de maatschappij en wetgeving om het gebruik van chemische gewasbeschermingsmiddelen te verminderen.<br><br>Via het netwerk van Compas Agro en de Boomteeltstudieclub Horst aan de Maas kan de innovatie snel worden verspreid naar andere bedrijven in de boomkwekerij en andere sectoren middels het netwerk van kennissessies en innovatiedagen die Compas Agro momenteel al organiseert. Hierdoor kan het project dienen als voorbeeld voor de sector.<\/p><p>Het project richt zich op de ontwikkeling van een autonoom rijdende sensorwagen met AI-beeldherkenning voor de vroege detectie en preventie van planteziekten. De toepassing zal worden gecombineerd met de ontwikkeling van het preventief inzetten van biostimulanten ter vervanging van chemische gewasbescherming wat zal leiden tot een breed inzetbaar product binnen de landbouwsector. De sensorwagen en biostimulanten zullen in de praktijk worden getest in de boomkwekerijsector.<\/p>"
}
							,
							  	{
  "type": "image",
  "identifier": "element_196576",
  "id": 196576,
  "alignment": "CLEAR",
  "alternative_text": "",
  "sub_text": "",
  "image": {
    "source": "https://api.groenkennisnet.nl/upload_mm/5/d/3/28141_fullimage_eu%20gefinancierd.png",
    "width": 1000,
    "height": 235,
    "focuspoint-x": -1,
    "focuspoint-y": -1,
    "alternative_text": "",
    "photographer": "Europese Unie",
    "photographer_hyperlink": "https://european-union.europa.eu/index_nl",
    "photo_license": "",
    "photo_license_hyperlink": "",
    "source_info": "",
    "source_info_hyperlink": "https://commission.europa.eu/document/download/3192a0ef-6bda-4e1a-81ca-65ade2ffad73_nl?filename=eu-emblem-rules_nl.pdf",
    "keywords": ["Gefinancierd door de Europese Unie"]
  },
  "link": {}
}	
									]
						},
						{
						"area": "sources",
						"title": "Bronnen",
						"elements": [
									{
  "type": "text",
  "html": "<h2 data-wm-anchor-id=\"Meer_informatie-anchor\">Meer informatie<\/h2>"
}
							,
								{
  "identifier": "element_196580",
  "type": "modularcontent",
  "gkn_link": {
    "linktext": "Project met de partners in de EIP-AGRI projecten database van de EU",
    "link_url": "https://eu-cap-network.ec.europa.eu/projects/sustainability-tree-nursery-industry-through-ai-disease-detection-sensor-data-self-driving_en#native=true"
  }
}  
									]
						},
						{
						"area": "related",
						"title": "Gerelateerd",
						"elements": [
									]
						},
						{
						"area": "content3",
						"title": "Overig",
						"elements": [
					]
		}
		]			
}