Een frisse blik op aardappelgroei

Aardappels groeien sneller en verbruiken minder water dan rijst, mais en tarwe. Daarmee zouden ze wel eens het antwoord kunnen zijn op de alsmaar groeiende wereldwijde vraag naar voedsel. Maar wat bepaalt of een aardappeloogst succesvol zal zijn? Neil Budko ontwikkelt numerieke methoden om met behulp van zorgvuldig opgezette experimenten de kiemkracht van aardappels tot op de bodem uit te zoeken.

Ideale aardappels groeien niet

Aardappelen zijn zogenoemde stengelknollen (zie figuur). Om de winter of een droge periode te overleven legt de aardappelplant een energievoorraad in de vorm van zetmeel aan in verdikte ondergrondse stengels: Een aardappelplant kan tot wel twintig van zulke knollen vormen, die geschikt zijn voor directe consumptie door de mens, dan wel om nieuwe planten van te groeien. In dit laatste geval hebben we het over een pootaardappel. Deze wordt op ongeveer 12 centimeter diepte geplant waarna zich uitlopers vormen die tot wortels en stengels uitgroeien. Eenmaal boven de grond zullen de stengels blaadjes krijgen. Hoe meer (grote) bladeren, hoe meer reservevoedsel de plant op kan slaan en hoe meer aardappelen er geoogst kunnen worden. ‘Er zijn veel factoren die de groei van aardappelen beïnvloeden,’ zegt Budko. ‘De aardappelsoort en zijn genetische samenstelling, bijvoorbeeld, maar ook het weer, de samenstelling van de ondergrond en de groei- en opslaggeschiedenis van de pootaardappel.’ Landbouwdeskundigen hebben tientallen jaren gewerkt aan een model van de ideale aardappel, wat tot een erg ingewikkelde formule heeft geleid. ‘Dit model heeft veel inzichten verschaft,’ zegt Budko, ’maar het werkt niet, omdat er nu eenmaal geen ideale aardappelen zijn. Wij zijn door twee pootaardappelbedrijven benaderd voor een frisse blik op aardappelgroei.’

Het Flight to Vitality project

De bodem in het noorden van Nederland is bijzonder geschikt voor het verbouwen van pootaardappelen. Boeren kopen deze van de producenten om aardappelen voor consumptie te telen. Zowel producenten als boeren zouden graag de kiemkracht, de vitaliteit, van de pootaardappelen willen weten voordat ze geplant worden. ‘Vitaliteit is een maat voor de proportie van pootaardappelen die tot boven de grond groeien en voor de uniformiteit in hun groei vanaf dat moment,’ legt Budko uit. ‘De huidige standaardprocedure voor een vitaliteitsmeting is dat je een aantal pootaardappelen een week lang in een emmer bewaart en telt hoeveel er zijn gaan rotten. Je zou denken dat dit eenvoudig valt te verbeteren, maar het is heel moeilijk om hier een systematische procedure voor te ontwikkelen.’ Dit is het doel van het Flight to Vitality project, waar ook twee pootaardappelbedrijven en de Universiteit Utrecht bij betrokken zijn. ‘Als hoofdonderzoeker zijn wij verantwoordelijk voor alle wiskunde en data-analyse gedurende het project.’

Klimaatkamers en drones

‘Aan het eind van de looptijd van dit project willen we met hoge nauwkeurigheid de vitaliteit van een partij pootaardappelen kunnen voorspellen, door eenvoudigweg die paar kenmerken te meten waarvan we bepaald hebben dat ze van doorslaggevend belang zijn,’ zegt Budko. De onderzoekers hebben een groot net uitgegooid om deze paar aspecten te vinden. Hierbij richten ze zich op zes verschillende aardappelsoorten. Deze hebben ze in verschillende landen en ondergronden geplant, en ook in twee speciaal hiervoor ontworpen klimaatkamers – een warme en een koude kamer met elk een droog en een nat deel. Voor elke partij pootaardappelen worden veel data verzameld en opgeslagen, zoals het genetische profiel, het microbioom, de omstandigheden tijdens de opslag, de organische en anorganische samenstelling. Eenmaal geplant worden ook de weersomstandigheden nauwkeurig bijgehouden. Met camera’s uitgeruste drones monitoren de groei van de aardappelplanten – wanneer verschijnen ze voor het eerst boven de grond en hoe ontwikkelen ze zich daarna. Door ook beelden te verzamelen op golflengtes buiten het zichtbare spectrum van licht kunnen de onderzoekers de verandering in de biochemische samenstelling van de planten in de gaten houden. ‘Het is een typisch invers probleem,’ zegt Budko. ‘De gemeten vitaliteit is het effect, en nu willen we de oorzaken daarvan weten. We meten duizenden signaturen die elk uit duizenden datapunten bestaan, gigantische matrices.’

Terug naar natuurlijke intelligentie

‘Voor onze analyse kunnen we geen gebruik maken van de kracht van kunstmatige neurale netwerken. We hebben namelijk niet te maken met een classificatieprobleem, maar met een zogenoemd regressieprobleem,’ legt Budko uit. ‘Kunstmatige neurale netwerken kunnen heel goed categoriseren – foto’s van honden en katten, of CT-scans met of zonder kanker - maar ze kunnen heel slecht uitleggen hoe ze dat precies doen. Wij willen juist de onderliggende verbanden in onze data blootleggen, de kernoorzaken van aardappelvitaliteit bepalen. De verbanden die we vinden zullen we met extra experimenten valideren. We moeten daarnaast ook niet vergeten dat het opzetten en uitvoeren van onze experimenten, en het verzamelen en analyseren van de data, veel tijd en geld kost. We zullen misschien nooit een dataset hebben die omvangrijk genoeg is voor het toepassen van machine learning.’

Blaadjes en algoritmes die tot wasdom komen

Het daadwerkelijk meten van de vitaliteit is misschien wel het belangrijkste aspect van het onderzoek. Budko krijgt hierbij hulp van zijn PhD studente Elisa Atza en van zijn masterstudent Martijn Bos. Het vergaren van beelden met drones is standaardpraktijk in de landbouw. Maar in plaats van een eenmalige momentopname willen de onderzoekers gedetailleerde groei-informatie over een periode van vier tot acht weken. Omdat elke foto slechts een klein deel van de aardappelvelden weergeeft, moeten ze eerst netjes aan elkaar geplakt worden. Daarna moeten deze samengestelde foto’s in zowel ruimte als tijd uitgelijnd worden zodat de groei-informatie eruit onttrokken kan worden. ‘We ontwikkelen een methode om automatisch de verandering tussen de verschillende beelden te kwantificeren,’ legt Budko uit. ‘Niet zozeer welke pixels er veranderd zijn, maar de daadwerkelijke verandering in elk van de bladeren van de plant. Hoeveel langer zijn ze geworden, hoeveel breder? Bestaande algoritmes voor zulke beeldvervorming zijn niet subtiel genoeg. We moesten zelf een algoritme schrijven zodat geen enkel detail van de groei verloren zou gaan.’ Met honderden foto’s per dag en duizenden planten per foto is het een gigantisch transformatieproces dat geautomatiseerd moest worden. ‘Onze computers lopen vast doordat ze hier onvoldoende geheugen voor hebben. We hebben wat trucs achter de hand, maar het is nog niet opgelost.’

Controle oogsten, oogsten controleren

‘Het zijn natuurlijk met name de groei- en opslaggeschiedenis van de pootaardappel en zijn chemische samenstelling die de vitaliteit beïnvloeden,’ zegt Budko. ‘Wat we nog niet weten is het relatieve belang van elk van deze factoren. De exacte verhoudingen tussen specifieke organische en anorganische stoffen, bijvoorbeeld. Maar de aardappel begint al wat van zijn vitaliteitsgeheimen aan ons prijs te geven.’ Vitaliteit en de opbrengst van een oogst zijn aan elkaar gerelateerd. Als een aardappel tot een plant ontkiemd is, en de temperatuur en vochtigheid zijn acceptabel, dan is het onvermijdelijk dat er nieuwe aardappels zullen groeien. ‘Dat is de reden dat we onze aandacht op de eerste paar weken van plantgroei richten,’ zegt Budko. Het maximaliseren van de oogst is niet het doel van ons project. Als we weten welke factoren belangrijk zijn, en deze zijn eenvoudig te beïnvloeden, waarom niet?

Aardappelgroei in real-time

Tijdens het Flight to Vitality project stuitte Budko op nog een ander onopgelost probleem bij knolgewassen. Omdat knolgewassen ondergronds groeien, moeten ze worden opgegraven voor inspectie. Dat is een tijdrovende handeling die bovendien tot verspilling leidt. ‘Het deed me denken aan een project waar ik als elektrotechnicus aan werkte – het detecteren van landmijnen met behulp van grondradar. Ik herinnerde me ook de beperkingen van die techniek, dus we moesten op zoek naar een andere oplossing.’ De luchttemperatuur varieert, met warmere temperaturen overdag en koudere temperaturen in de nacht. Budko en zijn bachelorstudente Marissa Bezemer modelleerden wat hiervan de gevolgen zijn voor de temperatuur in de bodem. Ze zagen een temperatuurgolf naar beneden trekken. Daarna voegden ze aardappels toe aan dit model. ‘In soep zijn aardappels die dingen waar je altijd je mond aan brandt,’ zegt Budko. ‘Ze hebben een hoge warmtecapaciteit, waardoor ze de temperatuurgolf in de bodem lokaal verstoren. We hebben de simulatie herhaald voor aardappels van verschillend formaat en dat leverde een hele gave film op.’ Budko wil nu gedurende het groeiseizoen een reeks temperatuursensoren tussen de aardappels begraven. ‘Het bedrijf is zeer enthousiast, want op dit moment kan niemand op niet-destructieve wijze de ondergrondse groei van aardappels meten.’

Tekst: Merel Engelsman  | Portretfoto: Mark Prins