Slim spuiten in 2025: gewasbescherming met data en AI

In sommige Nederlandse watergangen worden nog steeds normoverschrijdingen van gewasbeschermingsmiddelen gemeten, terwijl telers al jaren inzetten op driftreductie, driftarme doppen en teeltvrije zones. Dat wringt. Zeker nu de druk vanuit politiek, retail én maatschappij oploopt en toelatingen versneld verdwijnen.

De oproep van LTO Nederland, BO Akkerbouw, DAW, KAVB en Agrodis om zorgvuldig gebruik van gewasbeschermingsmiddelen is dus geen losse campagne, maar een wake-up call. Wie zijn middelen nu niet aantoonbaar zorgvuldig inzet, loopt straks bedrijfseconomisch vast. Het goede nieuws: juist hier kan data en AI-gedreven precisielandbouw het verschil maken.

In deze blog – onderdeel van de serie “AI voor Nederlandse Agri-Food: Slimme Landbouw” – laat ik zien hoe je die oproep van de landbouworganisaties praktisch maakt met sensoren, satellietdata en AI. Niet als futuristische speeltjes, maar als concrete tools om én schoner én rendabeler te telen.

Waarom zorgvuldig middelengebruik nú cruciaal is

Zorgvuldig middelengebruik is in 2025 geen ‘nice to have’ meer maar een harde randvoorwaarde om te kunnen blijven telen.

Dubbele druk: beleid en markt

Er spelen grofweg drie krachten tegelijk:

• Strenger beleid: Europese Green Deal, Farm to Fork, het Nederlandse Nationaal Actieplan Gewasbescherming en waterkwaliteitsdoelen zorgen voor minder toegelaten stoffen, lagere doseringen en strengere drift- en emissie-eisen.
• Marktdruk: supermarkten en afnemers stellen eigen residu-eisen die vaak nóg strenger zijn dan de wettelijke normen. Denk aan ‘max. 4 werkzame stoffen’ of ‘50% onder MRL’.
• Maatschappelijke aandacht: drinkwaterbedrijven en natuurorganisaties houden gewasbescherming scherp in de gaten. Negatieve publiciteit vertaalt zich razendsnel naar politiek beleid.

De gezamenlijke oproep van LTO, BO Akkerbouw, DAW, KAVB en Agrodis draait in de kern om drie punten:

1. Alleen spuiten als het echt nodig is
2. Zo gericht en emissiearm mogelijk toepassen
3. Transparant kunnen aantonen wat je doet

En precies op die drie punten is AI in de Nederlandse akkerbouw en tuinbouw inmiddels volwassen genoeg om je concreet te helpen.

Van ‘kalender-spuit’ naar datagedreven beslissen

De grootste winst behaal je door niet meer op routine, maar op data te beslissen of en wanneer je spuit.

AI als beslissingshulp: spuiten wanneer het effect heeft

Beslissingsondersteunende systemen (BOS) combineren weerdata, gewasgroei, rasgevoeligheid en historische ziekte-uitbraken. Met AI-modellen kun je daar nog een laag bovenop leggen:

• Ziektedruk-voorspelling: op basis van lokale sensoren en historische infectiepatronen voorspelt het systeem bijvoorbeeld de kans op een Phytophthora-uitbraak in aardappelen voor de komende 3–5 dagen.
• Optimale spuitmomenten: het systeem rekent door bij welke combinatie van temperatuur, bladnat, wind en zon je het beste effect van een middel krijgt en het minste drift- en afspoelingsrisico.
• Scenario’s vergelijken: “Vandaag 50% dosering beschermend” vs. “Over 2 dagen curatief” inclusief risico’s en kosten.

De realiteit? Bedrijven die consequent met dit soort AI-gestuurde BOS werken, zien vaak:

• Minder behandelingen per teeltjaar
• Lagere totaal-inzet aan werkzame stof
• Minder piekbelasting in slootwater na buien

Ofwel: precies wat de organisaties met hun oproep bedoelen, maar dan onderbouwd en reproduceerbaar.

Praktisch: hoe begin je hiermee als teler?

Concrete eerste stappen:

• Start met één teelt (bijvoorbeeld aardappel, ui, tulp) en koppel je perceelsdata aan een BOS.
• Plaats een weerpaal op je bedrijf of maak gebruik van een lokaal netwerk; AI-modellen worden beter naarmate de data lokaler is.
• Werk minimaal één seizoen met advies én eigen ervaring naast elkaar. Je blijft zelf beslissen, maar je ziet zwart-op-wit wat het effect van een andere timing was geweest.

Je hoeft dus niet direct je hele spuitschema om te gooien; stap voor stap opschalen werkt in de praktijk het best.

Precisielandbouw: minder middel, beter resultaat

Zorgvuldig gebruik betekent óók: niet overal hetzelfde doen. AI en precisielandbouw maken variatie binnen het perceel praktisch uitvoerbaar.

Taakkaarten en variabel spuiten

Met behulp van drones en satellieten kun je met AI zogenaamde stresskaarten maken. Het model herkent patronen in het gewas: kleur, dichtheid, structuur. Vervolgens:

• Maak je taakkaarten waarop zones met hogere ziektedruk of onkruiddruk zichtbaar zijn.
• Koppel je deze kaarten aan een sectie- of nozzle-control spuit.
• Laat je de AI-oplossing de dosering per zone berekenen op basis van risico en gewasstand.

Resultaat:

• Minder middel in sterke gewasdelen
• Gerichte inzet waar problemen ontstaan
• Minder overlap en minder kans op emissie aan perceelranden

Dit sluit naadloos aan bij de oproep van organisaties om “zo zorgvuldig mogelijk” te werken: je behandelt geen vierkante meter meer dan nodig.

Randzones en watergangen extra beschermen

Waterkwaliteit is in Nederland hét gevoelige punt. AI-gestuurde kaartlagen helpen om specifiek rond sloten en bufferzones nog scherper te werken:

• Automatische herkenning van teeltvrije zones op basis van luchtfoto’s en perceelsgrenzen
• Automatische uitschakeling of reductie van doppen binnen een bepaalde afstand van de sloot
• Analyse achteraf: waar zijn de meeste behandelingen gedaan, hoe dicht op de watergang?

Wie zijn spuitlogboek combineert met GIS- en AI-analyses, kan bij waterschap, afnemer of controleur heel concreet laten zien: “Zo dicht bij het water heb ik dit jaar wél en níet gespoten.” Dat is precies het type transparantie dat straks verschil maakt bij audits en ketenafspraken.

Ziekte- en plaagherkenning met camera’s en AI

Nog een stap verder in zorgvuldig middelengebruik is alleen behandelen waar daadwerkelijk een aantasting zichtbaar is.

Van loop door het gewas naar automatische scouting

Handmatig scouten blijft waardevol, maar is arbeidsintensief en vaak te weinig frequent. AI-systemen kunnen hier slim op aanvullen:

• Camera’s op spuit of werktuig herkennen onkruiden, ziek blad of insectenschade in realtime.
• Deep learning-modellen zijn getraind op tienduizenden beelden uit Nederlandse teelten.
• Het systeem geeft een ‘hit’ per plant of per vierkante meter en stuurt direct een precisie-spuitdop aan.

Denk aan:

• Alleen spuiten op individuele aardappelplanten met virusverschijnselen
• Onkruiden in bieten of uien plant-voor-plant behandelen
• Beginnende schimmelplekken in fruitteelt gericht aanpakken

Minder oppervlak, minder middel, meer effect.

Hoe betrouwbaar zijn die AI-modellen nu écht?

Terechte vraag. In de praktijk zie je het volgende patroon:

• In veelvoorkomende teelten (aardappel, suikerbiet, maïs, glasgroenten) zijn herkenningsmodellen inmiddels zeer betrouwbaar in standaard-situaties.
• Problemen ontstaan vooral bij extreme weersomstandigheden, rare lichtval of rassen die sterk afwijken van de trainingsdata.

Daarom werkt het goed om:

• Altijd een handmatige controle te houden in de opstartfase.
• Fouten en twijfelgevallen terug te koppelen aan de leverancier, zodat het model wordt bijgeschaafd.

Mijn mening: wie wacht tot AI 100% perfect is, is 5–10 jaar te laat. Bedrijven die nu instappen, bouwen voorsprong op én helpen de modellen verbeteren voor Nederlandse omstandigheden.

Zorgvuldig is ook: registreren, aantonen en leren

LTO, BO Akkerbouw, DAW, KAVB en Agrodis hameren al jaren op goede registratie. AI en data maken dat een stuk minder omslachtig én waardevoller.

Slimme spuitregistratie als basis

Een moderne, GPS-gestuurde veldspuit kan automatisch veel meer vastleggen dan alleen “welk middel, welke dosering, welke datum”:

• Exacte route en snelheid per perceel
• Reële uitstroom per dop, rekening houdend met druk en rijsnelheid
• Lokale weersgegevens tijdens de inzet

Koppel je dat aan een digitaal teeltregistratiesysteem, dan krijg je een rijk databestand waar AI mee uit de voeten kan.

Van registratie naar optimalisatie

Met een paar seizoenen data kun je heel praktische vragen beantwoorden:

• Op welke percelen of randen trad de meeste driftgevoelige situatie op?
• Welke middelen gaven de meeste nabehandelingsmomenten (en dus mogelijk resistierisico)?
• Hoe verhouden ziektebeelden zich tot weersomstandigheden en toepassingstijdstippen?

AI-modellen herkennen patronen die je als teler simpelweg niet uit een Excel-overzicht haalt. Dat maakt het mogelijk om per teeltplan te zeggen: “Hier kan ik 20–30% behandelingen schrappen zonder meer risico te lopen” – en dat kun je laten zien aan je adviseur, afnemer of bank.

Van oproep naar actie: waar begin je in 2025?

De gezamenlijke oproep van de landbouworganisaties is duidelijk: zorgvuldiger gebruik van gewasbeschermingsmiddelen is noodzakelijk om toekomstbestendig te blijven telen. AI en precisielandbouw maken die zorgvuldigheid meetbaar, bewijsbaar en vaak ook financieel aantrekkelijk.

Een praktisch stappenplan voor de komende 12 maanden:

1. Kies één focusperceel en één teelt om te starten met AI-ondersteuning.
2. Sluit aan bij DAW-projecten of studiegroepen in je regio waar waterkwaliteit en emissiereductie centraal staan.
3. Investeer in basis-infrastructuur: weerpaal, goede GPS-registratie op je spuit, fatsoenlijk teeltregistratiesysteem.
4. Test een BOS of AI-tool voor ziektedruk-voorspelling of variabel spuiten, liefst in samenwerking met je adviseur.
5. Evalueer na het seizoen: middelverbruik, aantal behandelingen, waargenomen ziektedruk, feedback van afnemers en waterschap.

Binnen onze serie “AI voor Nederlandse Agri-Food: Slimme Landbouw” staat één gedachte centraal: slimmer boeren met data is geen luxe, maar een randvoorwaarde om in Nederland boer te kúnnen blijven. Zorgvuldig middelengebruik is daar een perfect voorbeeld van.

De telers die nu investeren in datagedreven en AI-ondersteunde gewasbescherming, staan straks niet alleen sterker bij toelatingsdruk en waterkwaliteitsdebatteren, maar ook in gesprekken met afnemers en banken. De vraag is dus minder óf je hiermee aan de slag gaat, en meer: welke stap zet jij komend seizoen als eerste?