Spotsprayen met taakkaarten: zo maak je het wél werkbaar

De grootste misvatting over spotsprayen met taakkaarten? Dat het vooral een kwestie is van “kaart erin, spuit aan, klaar”. In de praktijk blijkt het eerder een keten van kleine beslissingen en technische details — en als er één schakel hapert, staat je hele precisieaanpak te schudden.

Dat zie je ook terug bij de ervaringen uit de Nationale Proeftuin Precisielandbouw (NPPL), waar akkerbouwer Frans Meerse (Lelystad) dit seizoen extra focus legde op plaatsspecifieke gewasbescherming. Hij had de juiste basis: een moderne veldspuit met gps, dopafstand van 25 cm en dopafsluiting per dop. Toch bleek spotsprayen met taakkaarten verrassend lastig.

En precies daar raakt dit onderwerp aan onze serie “AI in Landbouw en Voedselproductie”. Want als taakkaarten in het veld frictie geven, is dat zelden een argument tégen precisielandbouw. Het is een signaal dat de volgende stap nodig is: betere data, slimmere interpretatie en minder handwerk. Daar komt AI om de hoek kijken.

Waarom spotsprayen met taakkaarten in de praktijk stroef loopt

Spotsprayen met taakkaarten loopt stroef omdat het tegelijk data, machines, software en teeltkennis moet laten samenwerken op perceelniveau. Dat is complexer dan veel leveranciersdemo’s laten zien.

In theorie werkt het simpel: je maakt (of koopt) een taakkaart met plekken waar je wél of niet wilt spuiten, laadt die in de terminal, en de veldspuit schakelt secties of doppen automatisch. Maar in de praktijk spelen drie hardnekkige struikelblokken.

1) De taakkaart is zelden “spuitklaar”

Een taakkaart lijkt objectief, maar is eigenlijk een interpretatie van de werkelijkheid. Vaak komt die kaart uit één van deze bronnen:

• dronebeelden of satellietbeelden
• scoutingkaarten (handmatig waarnemen)
• taakkaarten uit een FMIS (teeltregistratie/managementsysteem)
• onkruid- of ziektemodellen

Het probleem: elke bron heeft z’n eigen resolutie, timing en ruis. Een satellietbeeld van een week oud kan in december prima lijken, maar midden in het groeiseizoen kan een onkruidplek in vijf dagen verdubbelen. Een dronevlucht geeft detail, maar vraagt verwerking, classificatie en drempelwaarden: wanneer is iets “plek spuiten” en wanneer “laten”? Daar sluipt subjectiviteit in.

2) Machine-capaciteit bepaalt wat er kán (niet wat je wílt)

Meerse’s veldspuit kan per dop schakelen, maar niet per dop variabel doseren. Dat is een belangrijk onderscheid.

• Aan/uit per dop (spotsprayen): je spuit wel of niet.
• Variabele dosering: je spuit meer of minder middel per plek.

Veel teeltvragen (bijvoorbeeld schimmelrisico, loofdoding, of dichtheidsverschillen) vragen juist doseringsvariatie. Als je machine dat niet ondersteunt, moet je je taakkaartstrategie daarop aanpassen. Anders ontwerp je een perfect plan dat technisch niet uitvoerbaar is.

3) Tijd, workflow en “gedoe” zijn de echte killers

De winter is een goed moment om processen te ontwerpen; het seizoen is het moment waarop alles tegelijk gebeurt. Dan wint eenvoud.

Als taakkaarten:

• niet meteen goed importeren,
• verschillende bestandsformaten vereisen,
• handmatige conversies nodig hebben,
• of in het veld net anders uitpakken door gps-offset of perceelsgrenzen,

…dan is de kans groot dat iemand (begrijpelijk) terugvalt op de veilige standaardspuit.

Mijn stellige ervaring: precisielandbouw faalt zelden op intentie, maar vaak op workflow.

Waar AI wél verschil maakt: van taakkaart naar ‘besliskaart’

AI maakt verschil zodra je stopt met denken in “een kaart” en begint te denken in een beslisproces. Een taakkaart is dan niet het eindproduct, maar een output van een model dat continu bijleert.

AI-waarde 1: Betere detectie (minder ruis, minder vals-positief)

Bij spotsprayen is een vals-positieve plek duur: je spuit waar het niet nodig is. Een vals-negatieve plek is riskant: je mist een haard.

Moderne beeldherkenning (computer vision) kan onkruiden, plekken en stresssymptomen beter onderscheiden dan simpele NDVI-kaarten, vooral als je meerdere databronnen combineert:

• RGB + multispectraal
• hoogtekaart (biomassa) + reflectie
• historische perceeldata + actuele beelden

Het resultaat is geen “mooier plaatje”, maar een betrouwbaardere spuitbeslissing.

AI-waarde 2: Automatisch drempelwaarden kiezen (en verantwoorden)

De moeilijkste vraag bij taakkaarten is vaak: vanaf wanneer is het genoeg om te spuiten?

AI kan drempels dynamisch bepalen op basis van:

• groeistadium
• weersverwachting (bijv. bladnat, windvensters)
• ziektedruk in de regio
• perceelhistorie
• rasgevoeligheid

Dat levert iets op waar telers echt mee geholpen zijn: een kaart mét uitleg. Niet alleen “rood = spuiten”, maar ook: “rood omdat risico-score 0,78; verwacht bladnat 16 uur; eerdere aantasting in week 27; perceelrand met hogere druk.”

AI-waarde 3: Taakkaarten die passen bij jouw machine

Dit is laaghangend fruit waar verrassend veel winst zit.

AI (of slimmer gezegd: een regel-gedreven optimalisatie) kan kaarten automatisch omzetten naar wat jouw spuit technisch aankan:

• dopresolutie (25 cm, 50 cm)
• minimale spuitvlak (bijv. 1 m² of 10 m²)
• sectiebreedtes
• bufferzones langs watergangen
• kantdopregels

Zo voorkom je dat je in de trekker zit te puzzelen met “kaartjes die nét niet kloppen”.

Praktische checklist: zo verhoog je de kans dat spotsprayen wél lukt

Spotsprayen werkt als je het behandelt als een proces. Hieronder staat een aanpak die ik veel betrouwbaarder vind dan ad-hoc “eens proberen”.

1) Begin met één gewas en één toepassing

Kies een scenario met duidelijke visuele verschillen en beperkte risico’s, bijvoorbeeld:

• onkruidplekken in uien of bieten
• randbehandeling waar je toch al extra alert bent
• nabehandeling van haarden na een eerste brede toepassing

Maak het klein. Succes bouw je op met herhaalbare stappen.

2) Leg vooraf vast: wat is ‘goed genoeg’?

Definieer vóór het seizoen:

• minimale plek-grootte die je wilt behandelen
• maximaal percentage van het perceel dat “rood” mag zijn zonder dat je terugvalt op volveld
• hoe je omgaat met twijfelzones (bijv. 1 meter buffer of altijd spuiten)

Zonder die afspraken ga je op gevoel bijsturen — en dat is precies waar taakkaarten hun waarde verliezen.

3) Test je keten op een regenachtige middag (niet op het spuitmoment)

Doe een droge run:

1. kaart exporteren
2. import in terminal
3. visualiseren op perceel
4. simuleren of “aan/uit” logisch is

Als stap 2 al frustratie oplevert, dan weet je genoeg.

4) Kalibreer gps-offset en controleer perceelsgrenzen

Een taakkaart die 1–2 meter verschoven is, maakt spotsprayen onbruikbaar. Controleer:

• AB-lijn consistentie
• overlap-instellingen
• perceelsgrenzen (kloppen de randen?)
• spuitboomhoogte en doprespons

Dit is saai werk, maar het betaalt zich direct terug.

5) Meet resultaat in euro’s én eenvoud

Veel telers kijken alleen naar middelbesparing. Maar de echte KPI’s zijn:

• middelenbesparing (%)
• tijdverlies of tijdwinst (min/ha)
• aantal handmatige stappen in workflow
• kwaliteit van effect (haarden weg? hergroei?)

Als je 12% middel bespaart maar 45 minuten extra rommelt met bestanden, dan haakt het team volgend jaar af. Dat is geen onwil, dat is bedrijfslogica.

Een realistische kijk op ROI: wanneer loont spotsprayen wel?

Spotsprayen loont vooral als drie voorwaarden kloppen:

1. Variatie in het perceel is groot genoeg (anders spuit je alsnog bijna volveld).
2. Detectie is betrouwbaar (anders spaar je middel maar bouw je risico op).
3. Workflow is snel (anders kost het te veel mensuren).

Voor veel bedrijven is de volgorde daarom: eerst sectieafsluiting en overlapreductie goed op orde, daarna spotsprayen met taakkaarten, en pas daarna variabele dosering of realtime camera-spuiten.

Dat klinkt minder spannend, maar het is wel hoe je elk jaar vooruitgang boekt.

Van ‘precisie’ naar ‘zekerheid’: wat ik verwacht in 2026

2026 wordt het jaar waarin meer telers de stap zetten van losse taakkaarten naar beslisondersteuning. Niet omdat iedereen ineens AI-fan wordt, maar omdat de druk oploopt:

• strengere eisen aan driftreductie en randvoorwaarden
• hogere kosten van middelen en arbeid
• meer aandacht voor registraties, audits en aantoonbaarheid

De richting die ik zie: systemen die automatisch voorstellen doen, met een duidelijke onderbouwing, en die bovendien direct exporteren naar jouw spuitterminal in het juiste formaat. Minder “data-engineer spelen”, meer boerenwerk.

Spotsprayen werkt pas echt als je niet alleen het spuiten automatiseert, maar ook de beslissing ernaartoe.

Wie nu in de winterperiode (21-12-2025) de workflow strak trekt, start het seizoen met rust in het hoofd — en daar komt vaak de meeste opbrengst vandaan.

Wil je in 2026 serieus aan de slag met AI in precisielandbouw? Begin dan niet met de tool, maar met de vraag: welke beslissing wil ik per perceelvak automatiseren — en welke data heb ik nodig om die beslissing te vertrouwen?