Weidemanagement met gps

Tijdens het Precision Dairy Farming Conference in juni in Leeuwarden was ook de wetenschap van de andere kant van de wereld vertegenwoordigd. Ook die houdt zich bezig met precisie. Dat maakte het een enerverend congres.

Vooral bij op weidegang gebaseerde melkproductie is de schatting van de voeropname een belangrijk aspect binnen de rantsoenplanning. De hoeveelheid gras en de kwaliteit ervan zijn echter locatieafhankelijk en worden ook sterk door het weer beïnvloedt. Over het algemeen komen we bij weidegang niet veel verder dan de schatting of meting van de hoeveelheid beschikbare drogestof. Elders, vooral in Oceanië, is men een stuk verder op het gebied van weidemanagement.

Grasopbrengst meten

Hoeveelheid en kwaliteit van het gras worden er met optische sensoren als de Green Seeker of Crop Circle in kaart gebracht. Om de schattingen te maken wordt met de sensoren door het veld gelopen of ze worden op een quad of trekker gemonteerd. Dat geeft informatie, maar het kost wel tijd. Daarom kunnen veehouders in Australië en Nieuw-Zeeland gebruik maken van platforms die de gewashoeveelheid met satellieten meten en de data online beschikbaar stelt. Pastures from Space Plus is zo’n platform. Wekelijks worden de gewasdata per regio bijgewerkt. Tegen betaling zijn perceelspecifieke data verkrijgbaar. Preciezere schattingen verwachten de onderzoekers echter wanneer lasermethoden en drones in de toekomst gecombineerd ingezet kunnen worden.

Grasgroei voorspellen

Nog beter als weten hoeveel gras er vandaag op een perceel staat, is een prognose van hoeveel gras er nog zal groeien. Hoe ontwikkelt de hoeveelheid gewas en de kwaliteit ervan in de komende dagen en weken? Op welke percelen weid je de verschillende diergroepen? En wanneer? Is er voldoende gras of kan een tekort ontstaan? Wat zou de ideale afkalfperiode zijn en zijn er ook diergroepen die percelen zullen vertrappen?

Op de ‘cloud’ gebaseerde modellen bieden dat soort prognoses. Om dat te doen worden dynamische modellen gecombineerd met real time geofysische- en klimaatdata, reguliere metingen in de wei, data uit voorspellingsmodellen en opbrengstdata of satellietdata uit het verdelen. Een voorbeeld van zo’n systeem is Sense-T. Het levert regiospecifieke data over de weidegrasvoorziening.

Virtual fencing

Koeien benutten weidegras efficiënter als ze in plaats van met meerdere kleine koppels op een groot perceel worden geweid, telkens beschikking krijgen over een stuk vers weidegras. Dat is wel arbeidsintensief. De rantsoendraad moet immers telkens verzet worden. Mede daarom testen onderzoekers in Oceanië (Australië en Nieuw-Zeeland) virtual fencing. De koeien dragen een halsband dat bij het overschrijden van een virtuele grens eerst een waarschuwing middels een geluidssignaal geeft en daarna een elektrische schok. Deze virtuele afrastering kan zo geprogrammeerd worden dat de koeien iedere dag toegang krijgen tot een vers stuk gras. In een onderzoek leerden de koeien de werking van de virtuele afrastering net zo snel kennen als dat ze normale schrikdraad leren kennen. Ze hielden meer afstand tot de afrastering als bij een werkelijke stroomdraad. Als het beschikbare oppervlak kleiner was, lagen de koeien wat minder. Hoe deze elektronische halsband het dierwelzijn beïnvloedt, moet nog wel verder worden onderzocht.

Met activiteitsmeting grasopname in de wei meten

Een praktijkrijpe methode om de voeropname in de wei te meten bestaat nog niet. Veel koeien dragen echter al een activiteitsmeter. Zou het mogelijk zijn daarmee de opname aan weidegras te meten? Wageningse wetenschappers (Van Reenen et al.) hebben 60 koeien een week lang gemonitord om dat uit te vinden. De koeien waren uitgerust met twee activiteitsmeters (IceQube aan de poot, Nedap Smarttag aan de hals). Beide activiteitsmeters maten sta- en ligtijd, het aantal stappen en ook het graasgedrag. De ervaringen zijn als volgt:

Met de parameters graasoppervlak/koe, lactatiedag, melkeiwitgehalte, ureumgehalte, melkproductie en de graastijd is de opgenomen hoeveelheid gras het best in te schatten (r = 0,92). Als de melksamenstelling niet bekend is, zijn melkproductie, lactatiedag, graasoppervlak/koe, graastijd en aantal stappen in de wei de belangrijkste parameters (r = 0,87).
De gemiddelde opname aan weidegras bedroeg 13,172 kg drogestof per koe per dag.

De grasopname in de wei kan aan de hand van meerdere parameters worden geschat. Desalniettemin is de weg naar een softwarematige oplossing nog lang. Hoe automatisering op het gebied van weidegang zich zal ontwikkelen, is en blijft de vraag.