Actie Abonnement Aardappelwereld magazine
“Laat het stromen.” Dat was de ingeving die bodemkundige Bob Klein Lankhorst kreeg om met microscopie en cameratechniek razendsnel duizendtallen aan bodemleven als nematoden te tellen, te identificeren en in klassen te kunnen verdelen. Inmiddels beschikbare rekentechniek als AI-computerprogrammatuur doet de rest. Bij de interpretatie is goed inzicht in bodembiologie broodnodig, zeker nu chemie in de teelt meer en meer in de ban gaat. “De aardappelsector heeft dan baat bij een goed en vlot advies”, vertellen Klein Lankhorst en zijn collega Paul Zuiderbeek van Antonie.
In het onderzoekscentrum Soil Valley te Giesbeek, waar de jonge onderneming Antonie onderdak heeft gevonden, tuurt een laborante geconcentreerd naar een beeldscherm. Daarin staan twee kleinere vensters open. Het linker venster is een live-weergave van een doorzichtig buisje waar een bodemextract doorheen stroomt. Op het rechter venster komen in razend tempo afbeeldingen voorbij van alles wat een supersonische microscoop en de daarachter geplaatste ongelofelijk snel repeterende camera zoal voorbij zien komen. Dat betreft de in het water opgeloste levende beestjes en dood materiaal hiervan, afkomstig uit 100 gram bodemmonster. Vlak bij het beeldscherm staat de apparatuur voor de beschreven waarneming opgesteld. Deze heeft ongeveer het formaat van een doorsnee tafelprinter. Afhankelijk van de monstervoorbereiding en instellingen zijn hiermee beelden van nematoden, cysten, of andere organismen zoals micro-arthropoden te maken. Ook is deze techniek bruikbaar om deeltjes vast te leggen van verschillende omvang, zowel organisch als anorganisch,” licht Klein Lankhorst toe.
Waar het hier vooral om draait is bijzonder snelle telling en identificatie van bodemleven, vervolgt de bodemdeskundige. “Aaltjes, oftewel nematoden, komen hierbij het eerst aan bod, ik zal straks uitleggen waarom. Maar eerst dit. Nu aardappeltelers steeds minder terug kunnen vallen op chemische middelen voor bestrijding van ziekten en plagen, merk je dat de aandacht meer en meer verschuift naar de bodemgezondheid. Het actuele voorbeeld van verandering in aaltjesbestrijding is het aangekondigde verbod op Nemathorin. Eerdere nematiciden gingen het middel al voor, waaronder die voor grondontsmetting. Iedere landbouwer weet wel, hoe gezonder de bodem, hoe gezonder het gewas dat je erop teelt. Alleen hoe bereik je dat?” Om daarin stappen te zetten zullen zij zich in de bodem moeten verdiepen. Dat is voor velen echter nog onbekend terrein, menen Klein Lankhorst en Zuiderbeek. Wat leeft daar allemaal in, wat is goed en wat is slecht voor een gewas als de aardappel? Van studies uit het verleden is daarover best al veel bekend. Dat is niet het grootste struikelblok om hier in de praktijk mee aan de slag te gaan, zien ze.

“Waar het vooral aan schort is een snelle kwalitatieve en kwantitatieve determinatie van dat bodemleven. In een handje grond zitten miljoenen organismen, maar welke zijn dat en hoeveel? Om snel stappen voorwaarts te maken in de bodemgezondheid wil je daar uiteraard graag in korte tijd achter zien te komen”, omschrijft Klein Lankhorst. “Ik ben daarover na gaan denken en op zoek gegaan naar een snellere methodiek van waarneming dan die beschikbaar was. Waar laboranten namelijk al enige tijd mee werken is de combinatie van camera en microscoop. Met camera’s in combinatie met op AI-gebaseerde herkenningsprogramma’s is nauwkeuriger en sneller vast te leggen wat onder het vergrootglas ligt dan met het menselijk oog, want dat kan vermoeid of afgeleid raken en dat leidt soms tot fouten.” Deze automatiseringsslag is al aan de orde bij microscopische toepassingen, alleen gaat dat technisch gezien gewoonweg niet snel genoeg voor onderzoek naar bodemleven. “Zeker niet, wanneer je in een gebruikelijk grondmonster van 100 gram grote aantallen organismen hebt die je in kaart wil brengen”, beschrijft de bodemdeskundige. Daarom kwam hij op het idee: wat als we nu al die organismen in een oplossing brengen en dit langs een objectief laten stromen? Dan heb je geen bewegende apparatuur meer nodig, maar alleen een snelwerkende camera en veel computerpower. En daaraan is anno 2025 geen gebrek. Immers, vormen van snelle objectherkenning zijn er volop, denk alleen al aan optische sorteermachines. Dankzij krachtige computers met AI is in korte tijd ook nog eens enorm veel data te verstouwen.
Toen deze techniek eenmaal was bedacht en ontwikkeld, kwam voor Antonie de volgende vraag naar boven: wat gaan we als eerste in de bodem onderzoeken? “Daarvoor zijn we naar de Wageningen Universiteit gegaan, daar is immers de beste landbouwkundige kennis aanwezig. Het eerste wat de bodemdeskundigen ons adviseerden om onder de loep te nemen zijn nematoden. ‘Wanneer jullie stappen willen maken met jullie techniek, dan zijn aaltjes de beste keuze. Het zijn om te beginnen organismen die veelvuldig voorkomen in de bodem. Daarbij is de verhouding waarin diverse soorten in de bodem aanwezig zijn ook nog eens maatgevend voor de gezondheid ervan. En je hebt daar enkele soorten tussen zitten die behoorlijke schade aan cultuurgewassen kunnen veroorzaken.’ Dat laatste, daar heeft vooral de wereldwijde aardappelteelt in toenemende mate mee te kampen.”

Wanneer het om schadelijke nematoden gaat, zoals aardappelcystenaaltjes, dan zijn er natuurlijk al vele laboratoria die hieraan onderzoek verrichten. “Zij werken ook met microscopie en ook daar kunnen we het proces versnellen. Voor vrij levende nematoden nemen laboranten bijvoorbeeld een extractie uit, bijvoorbeeld, 100 gram bodemmonster en die bekijken ze onder de loep. De hoeveelheid alen hierin kan uiteenlopen van honderd tot wel meer dan 15.000. Om één voor één uit te zoeken welke soorten daarin zitten, is natuurlijk monnikenwerk. Dus de praktijkregel is dan, wanneer er uit een sample 150 op naam gebracht zijn, is dat voldoende. Gelet op de ervaring is dit best wel een prima methode, alleen het is en blijft mensenwerk, het is niet het meest nauwkeurig en kost behoorlijk veel tijd. En daar maken we met onze techniek sprongen voorwaarts. Wij werken met hetzelfde voortraject als in de bestaande laboratoria. We nemen eveneens een extractie uit 100 gram grond als basis. Die hele oplossing gaat echter in minder dan tien minuten in zijn geheel langs de microscoop en camera. In een mum van tijd zijn dan alle aaltjes geteld tot wel tienduizenden, en weten we straks ook exact hoeveel van belangrijke soorten hierin aanwezig zijn. Ik zeg straks, want momenteel zijn we de herkenning van de AI-modellen nog aan het optimaliseren. Volgend jaar is het waarschijnlijk zover”, verwachten Klein Lankhorst en Zuiderbeek.
Naast het tellen en identificeren is het vervolgens ook erg belangrijk om de nematoden te kunnen classificeren, menen de mannen van Antonie, een bedrijfsnaam die verwijst naar de uitvinder van de microscoop, Antoni van Leeuwenhoek. “Je hebt soorten die bacteriën, schimmels en andere aaltjes opeten. Dan zijn er nog parasitaire die leven in of op insecten, dieren of planten, zoals de cystenaaltjes. Op die laatste richt onder meer de aardappelsector zich. Het aantal plantparasitaire soorten dat problemen veroorzaakt is overigens niet zo heel erg groot. Van de ongeveer 4100 bekende zijn dat er voor aardappelen slechts een paar dozijn, hebben nematologen vastgesteld. Maar, ook al zijn het er weinig, ze kunnen wel destructief zijn voor belangrijke cultuurgewassen. Snelle analyse draagt dus in belangrijke mate bij aan het terugdringen van populaties en daarmee aan het verlagen van de ziektedruk. De komende jaren neemt het belang sterkt toe om meer inzicht te krijgen in de bodemgezondheid, aangezien de chemische aanpak vrijwel volledig verdwijnt. Belangrijk daarbij is om van verschillende percelen een overzicht te krijgen van de taxonomie van alle nematoden, oftewel de mate waarin de verschillende soorten voorkomen. Wij maken daar analyses van.”
Vervolgens willen ze op basis van de data beter inzicht krijgen in welke teeltmaatregelen schadelijke soorten terugdringen en gewenste in stand houden of vermeerderen. Daar helpt het jonge bedrijf uit Soil Valley nu al mee in de praktijk. Tot de klantenkring behoren aardappeltelers zoals de Gebroeders Ham uit Nieuw-Vennep, Theo Nieuwenhuis uit Didam, Nieuwenhuis Akkerbouw uit Boesingheliede, maar ook Agrifirm, VDBorne Campus uit Reusel en de Provincie Gelderland. “Wat we bij de telers in beeld willen krijgen, is welke invloed diverse teeltmaatregelen hebben op de toe- of afname van diverse aaltjessoorten op hun percelen. Voorbeelden zijn verschillende vormen van bodembewerking, teelt van groenbemesters, het hanteren van verschillende teeltrotaties of het verbouwen van aardappelrassen met en zonder resistenties. Hebben we eenmaal voor ogen welke maatregelen helpen, dan kun je de gegevens ook gebruiken voor de waardebepaling van percelen, eventueel toegespitst op de gewassen die je daarop wil gaan telen. Conclusie is dat bodembiologie en dan vooral nematoden een hele belangrijke graadmeter zijn voor bodemgezondheid”, benadrukken de ondernemers. ●
Evenementen
©2015 - 2025 Aardappelwereld | Ontwerp en realisatie COMMPRO