Integratie van strategieën voor voorspelling en preventie van grasziekte-uitbraken

Het onderhoud van hoogwaardige natuurgrasvoetbalvelden in Nederland is cruciaal voor de veiligheid, prestaties en reputatie van de sport. Grasziekten veroorzaakt door ziekteverwekkers zoals schimmels zijn echter moeilijk te bestrijden vanwege het verbod op verschillende fungiciden, het wisselende klimaat en complexe omgevingsfactoren, wat een aanzienlijke bedreiging vormt voor de kwaliteit van de natuurgrasvoetbalvelden.

Het ACT-projectteam heeft een project ontwikkeld waarbij innovatieve strategieën om ziektepreventie en -beheer te verbeteren door middel van verbeterde kennisuitwisseling, voorspellende modellering en sensor gebaseerde monitoring. Als antwoord op bestaande problemen, zoals de afhankelijkheid van onnauwkeurige visuele identificatie van ziekten, onevenwichtige expertise en versnipperde samenwerking tussen belanghebbenden heeft het projectteam meedere voorstellen gedaan zoals:

• (1) versterking van het kennisdelingsnetwerk / “innovatieplatform gras” en een samenwerkingsnetwerk met onder andere de wetenschap
• (2) het ontwikkelen van een machine learning-model dat is getraind op basis van door sensoren verkregen omgevingsgegevens (zoals temperatuur, vochtigheid, bodemgesteldheid) om de risico's van ziekte-uitbraken te voorspellen.

Door kennis te combineren met voorspellende analyses wil dit project proactief ziektebeheer bevorderen en de toewijzing van middelen optimaliseren, waardoor de veerkracht, bespeelbaarheid en levensduur van Nederlandse voetbalvelden kunnen worden verbeterd om ervoor te zorgen dat de kwaliteit van de velden nog meer verbetert.