Welkom bij
Moderne landbouw
!
Kharif-gewassen vormen het grootste deel van de landbouwproducten in de kuststaten West-Bengalen, Andhra Pradesh, Odisha, Telangana, Maharashtra, Kerala, Tamil Nadu en Assam in India, en in de buurlanden Pakistan en Bangladesh. Dit zijn door regen gevoede gewassen die sterk afhankelijk zijn van de zuidwestelijke moessonwinden, goed voor 75% van de totale regenval in India.
Een dergelijke afhankelijkheid van regen maakt de teelt van deze seizoensgewassen ook steeds uitdagender en onvoorspelbaarder. Vanaf maart 2021 heeft de aanplant van Kharif-gewassen in heel India slechts 56,50 lakh ha bestreken. In zo'n scenario biedt precisielandbouw, waarbij gebruik wordt gemaakt van de nieuwste technologische ontwikkelingen, een oplossing voor deze hardnekkige problemen.
Foto door Prahlad Inala op Unsplash
Het woord Kharif vindt oorspronkelijk zijn plaats in de Arabische taal, waarin het "herfst" betekent. Dit komt omdat boeren Kharif-gewassen over het algemeen aan het begin van de herfst oogsten. Het zaaien van zaden vindt plaats rond de eerste periode van de moesson. Kharif-gewassen worden ook zomergewassen of moessongewassen genoemd, omdat hun teeltduur samenvalt met deze seizoenen.
Voornamelijk geassocieerd met de moesson, kan de exacte duur van het Kharif-seizoen variëren tussen regio's en gewassen. In India begint dit seizoen ongeveer rond juni en eindigt het in oktober. Deze periode kan echter variëren voor verschillende staten in het land. Boeren in Kerala zaaien bijvoorbeeld tegen eind mei Kharif-gewassen. Aan de andere kant planten die in de Noord-Indiase staten in juli gewassen, afhankelijk van de komst van de moesson.
Hier is een lijst van enkele belangrijke Kharif-gewassen.
Het telen van seizoensgewassen heeft zijn eigen uitdagingen. De belangrijkste zorg voor Kharif-gewassen is echter hun afhankelijkheid van de tijdige aankomst van regen en voldoende neerslag tijdens de teeltperiode. Dit is precies waar precisielandbouw boeren kan helpen het hele proces te stroomlijnen.
Hier is een lijst met enkele veelvoorkomende hindernissen die de teelt van Kharif-gewassen belemmeren.
In tegenstelling tot gebieden in Australië en West-Afrika zijn de moessons in India zeer onvoorspelbaar. Tegelijkertijd is de moesson goed voor 80% van de totale regenval in het land en is het zaaien van Kharif-gewassen sterk afhankelijk van de eerste regen. De onvoorspelbaarheid kan resulteren in een vertraagde komst van moesson, schaarse regen of zelfs overstromingen.
Odisha is een opmerkelijk slachtoffer van hetzelfde in het huidige Kharif-seizoen. Volgens de India Meteorological Department (IMD) van Bhubaneswar viel er in juni 2021 gemiddeld 181,3 mm regen in de staat. Vergeleken met de gebruikelijke 210,7 mm regen, is dit een duizelingwekkend tekort van 17%. Hierdoor moesten boeren de padie-transplantatie uitstellen tot juli in plaats van de derde week van juni.
Een van de vele dingen die de COVID-19-pandemie heeft verstoord, is het transport binnen en tussen de staten van landbouwvoorraden als gevolg van landelijke afsluitingen. Tijdens het Kharif-seizoen van vorig jaar suggereerden schattingen dat ongeveer 20% van de Indiase boeren mogelijk geen toegang krijgen tot meststoffen, zaden en andere landbouwinputs. Dit jaar meldden boeren in Madhya Pradesh een tekort aan sojabonen van hoge kwaliteit. Odisha daarentegen werd tot ver in het zaaiseizoen geconfronteerd met een mestcrisis. Het leidt tot een veelvoud van problemen voor deze boeren die al aan het bijkomen zijn van de vernietigende impact van de cycloon Yaas .
Adequate financiering is cruciaal om een agrarische economie te laten bloeien. Hoewel de overheid verschillende financieringsregelingen voor dit doel heeft samengesteld, moeten de meeste van hun voordelen de kleine boeren nog bereiken.
Een meerderheid van de kleine boeren is afhankelijk van particuliere leningen. Degenen die tijdens een slecht landbouwseizoen afhankelijk zijn van traditionele landbouwmethoden, zullen echter ongetwijfeld te maken krijgen met onderproductie en uiteindelijk met schulden. Als gevolg hiervan worden financiële instellingen terughoudend met het verstrekken van leningen aan dergelijke personen, wat resulteert in een voortdurende schuldencyclus.
Het gebrek aan kennis over landbouwinputs, de nieuwste prijzen en wetenschappelijke praktijken voor boerderijbeheer stelt boeren bloot aan onzekerheid en risico's. Of het nu gaat om onzekere weersomstandigheden, de noodzaak om plagen effectief te beheersen of om het juiste gebruik van meststoffen te begrijpen, telers hebben tijdige begeleiding nodig om minimaal gewasverlies en een hogere gewasproductiviteit te garanderen. Dit is waar slimme landbouw als redder in beeld komt. Toegang tot actuele informatie kan helpen de impact van dergelijke uitdagingen op de gewasproductie te beperken.
Tijdens de teelt zijn er verschillende factoren die de opbrengst kunnen beïnvloeden, waarvan de telers veel kunnen monitoren en preventieve of corrigerende maatregelen kunnen nemen, zoals ongunstige weersomstandigheden, de komst van plagen of gewasziekte en slechte bodem voeding. Als deze gewasstress niet tijdig wordt aangepakt, kan dit een negatieve invloed hebben op de algehele opbrengst en kwaliteit van het gewas, wat resulteert in een slecht rendement voor de boer.
Grote landbouwbedrijven kunnen het moeilijk vinden om de productiecycli van individuele boerderijen bij te houden. Als de cyclus niet verloopt zoals gepland, zoals bij vertragingen bij het zaaien door regen, zou het moeilijker zijn om de oogstdatum en opbrengst in te schatten. Dit kan complicaties veroorzaken bij de planning van processen na de oogst. Het niet kunnen inschatten van de opbrengsthoeveelheid of de oogstdatum is ook een van de grootste uitdagingen bij het inkopen of inkopen van landbouwgrondstoffen. Het maakt het voor hen moeilijk om stroomafwaartse processen te plannen.
Technologische interventie kan boeren helpen de bovengenoemde uitdagingen effectief te overwinnen. Hier zijn enkele manieren.
Cropin gebruikt satellietmonitoring, machine learning en weergegevens om een zaaivenster aan te bevelen dat de onzekerheid vermindert en de kwaliteit en kwaliteit van de opbrengst maximaliseert. Met een dergelijke voorspellende analyse kunnen boeren hun ideale zaaidatum kennen volgens klimaatvoorspellingen en klimaatslimme landbouw stimuleren in het licht van veranderende weerspatronen.
Met SmartFarm kunnen landbouw- en zaadbedrijven boeren begeleiden om optimale productiviteit te bereiken met door experts aanbevolen gewasadviezen. Ze kunnen ook PoP (pakket van praktijken) configureren voor 380+ gewassen en 9500+ gewasvariëteiten voor alle stadia van de gewasproductie. De bedrijven kunnen alle papierwerk elimineren en de implementatie van PoP op perceel- en boerenniveau digitaal monitoren. Dit zal bijgevolg bijdragen tot een betere gewasbescherming en landbouwproductiviteit.
SmartRisk faciliteert precisielandbouw met behulp van AI. Met behulp van satellietmonitoring en gepatenteerde deep-learning-algoritmen kan SmartRisk landbouwbedrijven op de hoogte stellen van elke verandering in de gezondheid van gewassen veroorzaakt door verschillende factoren, waardoor ze afwijkingen tijdig kunnen detecteren. Het AI-platform geeft landbouwbedrijven uitgebreide inzichten over de gezondheid van gewassen, vroegtijdige waarschuwing voor ziekten, detectie van gewasstadium, opbrengstbeoordeling en meer. Verder kunnen landbouwbedrijven beslissingen nemen op basis van het gewasstadium, zoals het garanderen van de beschikbaarheid van landbouwmachines en -machines en het plannen van irrigatie.
Precisielandbouw helpt niet alleen bij de productie van gewassen, maar biedt ook alternatieve landbouwgegevens, zowel historische als voorspellende, voor financiële instellingen om gegevensgestuurde beslissingen te nemen over hun investeringen. In omstandigheden waarin kleine boeren niet genoeg bewijzen van hun landbouwactiviteiten kunnen overleggen, helpen deze alternatieve gegevens de instellingen om leningaanvragen gemakkelijk te beoordelen, wat de tijd, moeite en kosten vermindert die doorgaans nodig zijn om de lening te verwerken zonder voldoende informatie. Met SmartRisk kunnen de financiële instellingen ook het gebruik van het fonds volgen en het juiste moment identificeren om betalingen terug te vorderen op basis van de geschatte oogstperiode.
Naast weersadvies en opbrengstvoorspellingen, helpt SmartRisk agro-inputbedrijven ook bij het ontwikkelen van een gerichte verkoop- en marketingstrategie. Het platform faciliteert dergelijke voordelen door het analyseren van bebouwde gebieden, het gewasstadium en de huidige gezondheid, met gegevensinzichten over historische gewasproductie. Agrochemische bedrijven en fabrikanten en distributeurs van landbouwmachines kunnen deze inzichten op regionaal niveau analyseren om ervoor te zorgen dat boeren op het juiste moment gemakkelijk toegang hebben tot hun producten. Bovendien kunnen deze bedrijven AcreSquare gebruiken om rechtstreeks in contact te komen met boeren om deze producten te up- en cross-selling, waardoor hun verkoop en klantenloyaliteit toenemen.
Cropin helpt ook bij het voorspellen van de oogstdatum met behulp van teledetectietechnologie en AI. Dit is gebaseerd op bijna realtime 360-graden boerderijmonitoring met SmartFarm en voorspellende agroproductiviteitsanalyse via SmartRisk. Landbouwbedrijven kunnen na de oogst beslissingen zoals aggregatie, distributie en export dienovereenkomstig plannen, terwijl inkoop- en inkoopbedrijven enkele weken van tevoren inzicht kunnen krijgen in de geschatte productiehoeveelheid en het oogstvenster. Overheidsinstanties kunnen deze informatie gebruiken om het areaal voor een specifiek gewas en de potentiële opbrengst te beoordelen om inkoopbeslissingen te nemen. Het kan hen verder in staat stellen het landbouwbeleid bij te werken in het voordeel van de telers.
Snelle vooruitgang in de industriële en dienstensectoren hebben ertoe geleid dat deze gebieden de afgelopen jaren opmerkelijke economische vooruitgang hebben geboekt. Hoewel de landbouw traag was met het adopteren van digitale innovaties, kunnen boeren en aanverwante merken enorm profiteren van het huidige gebruik van slimme landbouwtechnologieën om deze sector te digitaliseren en te industrialiseren en de kansen voor de wijdverbreide toepassing van precisielandbouw om de gewasproductiviteit te verhogen.
