Om de drempel voor gebruik van de Nutrient Scanner verder te verlagen wordt op verschillende fronten gewerkt aan het voldoen aan en ontwikkelen van (internationale) normen. “We zijn hard op weg met de ISO17025-certificering van ons lab, wat vooral een administratieve kwestie is. Er zal weinig veranderen aan de dagelijkse routines rond ons kwaliteitscontrolesysteem, dat al zeven jaren de ruggengraat van onze business vormt. Verder zijn we actief lid van GLOSOLAN, het Global Soil Laboratory Network, waarin we meewerken aan het standaardiseren en harmoniseren van methoden voor bodemanalyse. Daarvoor nemen we ook deel aan een werkgroep op het gebied van bodemspectroscopie. Verder voeren we inmiddels ringtesten uit binnen een werkgroep op het gebied van bodemanalyse op basis van NIR. Dit jaar hopen we daarvoor een ISO-norm te kunnen presenteren. En zo kunnen we onze diensten nog verder professionaliseren.”

Volgens de norm

Met de uitbreiding van de parameterset met TMR kunnen veranderingen op boerderijniveau in de samenstelling van de feed-materialen nog beter worden gevolgd. De compositie hiervan verandert in de tijd (bijvoorbeeld hooi) en er zijn altijd verschillen tussen batches. Dus is het belangrijk om regelmatig te meten om de ratio’s voor de voeding van het vee zo nodig aan te passen. Op die manier kan de meest optimale voeding worden gegeven voor een zo groot mogelijke melkproductie.

De intentie is om de parameters zo veel als mogelijk met NIR te bepalen, zodat één gemakkelijk te gebruiken, robuust instrument volstaat, dat bovendien snelle resultaten geeft. “Als je twee weken moet wachten op de labuitslagen, dan kan de compositie van het hooi al weer veranderd zijn. Bovendien zijn daar meer kosten mee gemoeid, zeker als je daarin bepalingen meeneemt van de mineraalcompositie, die voor dit jaar op stapel staan om te worden ontwikkeld.”

Als referentiemethode voor de bepaling van ruw vet in de total mixed ration is gekozen voor hete extractie volgens de Randall-methode, waarbij het gewichtsverschil voor en na extractie staat voor de hoeveelheid vet. In de loop van 2020 is gestart met de pre-validatie van een selectie van de meest optimale methode en apparatuur voor de analyse van total mix ration. Hieruit kwam de Randall-extractie met de E-500 Fat Extractor van Büchi Labortechnik als beste uit de bus. Dit instrument is in september 2021 geïnstalleerd, waarna direct is gestart met de validatie. De kalibratie is een maand later afgerond, waarna kon worden gestart met de routinematige bepalingen. De resultaten hiervan worden toegevoegd aan de spectrum- en referentiedatabase voor diervoeders, zodat NIR-metingen in het veld met de scanner daarmee kunnen worden vergeleken.

Beata Tomczyk is niet over één nacht ijs gegaan bij het selecteren van de meest geschikte extractiemethode en waardeert daarin de hulp van de applicatiespecialist van Büchi. “We hebben verschillende vergelijkingsstudies uitgevoerd met het lab van Büchi in Zwitserland om er verzekerd van te zijn dat onze methode voldoet om een referentiedatabase op te bouwen voor deze parameter. Belangrijk was om eenduidig vast te stellen dat we effectief al het vet van het monster extraheren; dat we niet andere stoffen extraheren, zoals residuen, die veel op vetmoleculen lijken. Dat hebben we goed onder controle gekregen door optimalisering van de extractiecondities en de selectie van het geschikte oplosmiddel.”

Ook de best wel uitdagende gemengde parameter TMR kan je met NIR bepalen. Net als bij de andere parameters gaat het om afgeleide analyses. Om de data robuust en accuraat te maken moet je een referentiemethode gebruiken voor het genereren van de referentiedata. “Net als alle andere methoden implementeren we dergelijke nieuwe methoden in ons lab in Wageningen. Door een eenduidige manier van werken vanuit één locatie kunnen we verzekeren dat de referentiedata zo accuraat mogelijk zijn en geen verschillen laten zien ten gevolge van het toepassen van verschillende methodes of apparatuur, of verschillen in werkwijzen en/of analytische vaardigheden van de labmedewerkers. Zo kunnen we gemakkelijker de kwaliteit van de data controleren en mogelijke verschillen elimineren. Op die manier fungeren wij als referentielaboratorium voor al onze producten. De kwaliteit van deze producten hangt samen met de kwaliteit van ons lab.”

Nog meer inzicht

Ruw vet in TMR

Referentielaboratorium

Meer parameters

Laagdrempelige monitoring

Mondiale database

Magie

Naast de smart farming diensten voor bodem (die worden vermarkt onder de naam SoilCares) zijn er ook dergelijke diensten voor veevoeranalyse (FeedCares) en gewassen (LeafCares). Waar de database voor laatstgenoemde dienstenpakket nog in ontwikkeling is, wordt voor de feedanalyse gebruikgemaakt van de database van strategisch partner Trouw Nutrition, die als diervoederfabrikant zelf al een omvangrijke database met NIR-spectra van feedgrondstoffen en -eindproducten heeft.

“Parameters die momenteel voor veevoederanalyse worden gemeten met het NIR-apparaat zijn onder andere vocht, droge stof, ruw eiwit, suikers, ruwe as, ruw vet (droog) en ruwe celstof (droog). We willen dat pakket verder uitbreiden, zodat gebruikers een nog beter beeld van de kwaliteit van veevoeder, kuilgras en hooi kunnen verkrijgen. Eén van die parameters is de samenstelling van ‘total mixed ration’ (TMR), een soort powervoeding voor melkvee dat uit allerhande eiwitten, vetten en mineralen bestaat”, vertelt Beata.

De scanner fungeert als diagnosetool waarmee je binnen enkele minuten inzicht hebt in de bodemstatus op basis van parameters als pH, buffercapaciteit, organische stofgehalte, totaal N-, beschikbare P (Mehlich 3)- en K-gehalte. De gemeten waarden worden niet numeriek tot zoveel cijfers achter de komma weergegeven, maar als punt in een balk met een rood (te laag), groen (goed) en geel (hoog) gedeelte. Per parameter wordt vanuit de database de regiospecifieke agronomische kennis van AgroCares gedeeld met de boer in de vorm van bijvoorbeeld een bemestingsadvies voor het gewas dat op het betreffende perceel wordt verbouwd.

Deze benadering maakt de tool uitermate geschikt voor het monitoren van veranderingen in de tijd tijdens het groeiseizoen. Omdat gebruikers (boeren, coöperaties, lokale adviseurs) betalen op basis van een abonnementsmodel voor het apparaat in combinatie met de database en een of meerdere apps maakt het voor de kosten niet uit hoe vaak ze scannen. De hoge meetfrequentie in combinatie met bijna realtime resultaten (en advies) is een meer dan prima alternatief voor het opsturen van monsters naar laboratoria. Dat zal vanwege de hoge kosten voor de natchemische analyses sowieso veel minder vaak gebeuren. Bovendien duurt het veel langer voordat je over de resultaten beschikt, zeker in landen waar de labinfrastructuur nog niet goed ontwikkeld is.

Om accurate gegevens te kunnen verstrekken over de bodemgesteldheid is al in het beginstadium van het bedrijf gestart met de opbouw van een database met spectra van bodemmonsters die over de hele wereld zijn genomen. Inmiddels bevat de database spectra van bijna 100.000 monsters uit meer dan 20 verschillende landen in met name Noord-Amerika, Afrika, Europa en Azië.

De opbouw van de database was zeker in de beginjaren een arbeidsintensieve en kostbare aangelegenheid. Om een zo nauwkeurig mogelijk beeld van een bepaalde regio te verkrijgen worden de bemonsteringslocaties zodanig geselecteerd dat verschillende bodemtypen en concentratiereeksen in het kalibratieproces kunnen worden meegenomen. Deze monsters worden volgens een gestandaardiseerd protocol door AgroCares-medewerkers verzameld en vervolgens naar het lab in Wageningen gestuurd. Hierbij worden ook metadata verzameld over zaken als landgebruik, irrigatie, klimaat en andere info die is gerelateerd aan de bodemgesteldheid. Op basis van de gemeten spectra en meer dan 80 (!) bodemparameters worden aan de hand van deep learning technieken gesofisticeerde modellen gemaakt, die op basis van de geüploade data een zo nauwkeurig mogelijk beeld van de locale werkelijkheid kunnen genereren ten aanzien van de nutriënten in de bodem, veevoer en/of gewas.

Met het groeien van de klantenkring –inmiddels zijn er meer dan 2500 Nutrient Scanners in gebruik– hoeven steeds minder vaak nieuwe regio’s in kaart te worden gebracht. Immers, als een nieuwe klant afkomstig is uit een gebied dat al wordt gecoverd met de database, kan die zo aanhaken.

Sinds de ontwikkeling in 2015 van het eerste prototype van de handheld scanner, die vanwege de focus op toen nog alleen de bodem ‘soil scanner’ heette, is veel effort gestoken in het vertrouwd maken van de boeren met het concept van smart farming. “Aspecten als bodemchemie en het belang van regelmatig analyseren speelden nog nauwelijks een rol, zeker in de ontwikkelingslanden, een belangrijke markt voor ons. Er moest dus veel tijd worden gestoken in voorlichting op dit gebied, zodat ze er open voor gingen staan om met smart farming aan de slag te gaan. En natuurlijk ook vertrouwen kregen in een apparaat, dat voor een buitenstaander ‘magic’ verricht tussen de meting met een druk op de knop en een advies over bemesting”, vertelt Beata Tomczyk, die in Wageningen hoofd van het laboratorium is waar een achttal medewerkers referentie-analyses uitvoeren en methodes ontwikkelen.

Die magie geldt ook alle inspanningen die op de achtergrond moeten worden verricht om tot betrouwbare resultaten te komen met de gewenste reproduceerbaarheid. “Bij NIR-analyses in een mooi afgebakende omgeving als een productielab komt al heel wat kijken qua ijklijnen en referentie-analyses. Een stuk uitdagender is het om van monsters met heel diverse samenstellingen uit verschillende landen, die door allerlei niet speciaal daarvoor geschoolde mensen zijn genomen, een robuuste referentiedatabase te maken.”

Scan-connect-analyse-act. Binnen tien minuten kunnen boeren zonder tussenkomst van een lab accurate informatie krijgen over de status van de bodem, en de kwaliteit van het veevoer en/of de gewassen die ze verbouwen. En aanbevelingen over wat ze het beste kunnen doen, bijvoorbeeld de bemesting aanpassen of de koeien wat extra bijvoeren omdat de voedingswaarde van het kuilvoer niet meer toereikend is.

Het mooie aan deze oplossing is dat boeren zelf de metingen kunnen verrichten met de door AgroCares ontwikkelde ‘Nutrient Scanner’, een robuust, draagbaar instrument dat is uitgerust met een NIR-spectrometer (1300 -2550 nm) op een chip en een geleidbaarheidssensor. De batterijgevoede scanner start met meten door het indrukken van de enige knop op het instrument. Via Bluetooth worden de ruwe data naar een mobiele telefoon gestuurd, die is uitgerust met één van de door AgroCares ontwikkelde slimme apps voor het verkrijgen van on-site inzicht in de belangrijkste nutriëntparameters van bodem, veevoer of gewas. De app zorgt er voor dat de data via internet worden geüpload naar de cloud, in een database van AgroCares. In deze database worden de geüploade NIR-spectra vergeleken met referentiespectra, waaruit de waardes voor verschillende parameters worden gedestilleerd, die indicatief zijn voor de bodemgesteldheid en/of kwaliteit van veevoeders c.q. gewassen. Die waardes worden terug naar de app gestuurd, waar de informatie in een voor de gebruiker begrijpelijke vorm wordt gepresenteerd, al dan niet voorzien van agronomisch advies.