|
||||||
Opsomming
Met die uitdagende boerderytoestande wat tans in die landbousektor van Suid-Afrika heers, tesame met ’n vinnige bevolkingsaanwas, is die vooruitskouings dat dié land teen 2040 moontlik twee derdes van sy basiese voedselvoorrade gaan invoer. Metodes soos die bewerking van meer landbougrond, chemiese behandelings en die besproeiing van meer landbougrond om produksie te verhoog is reeds deur landboukenners ondersoek, en geïmplementeer. Alhoewel hierdie metodes landbouproduksie tot ’n mate kan verhoog, het elkeen van hierdie praktyke ’n beperking op die vlak waartoe dit toegepas kan word. Alternatiewe metodes om landbouproduksie te verhoog moet ondersoek word. Die tegnologienavorsing en -produkte wat tans in die mark beskikbaar is, blyk ’n moontlike oplossing te wees om bogenoemde scenario die hoof te bied. Hierdie studie toon aan dat die tegnologie genaamd presisieboerdery die mees volhoubare praktyk is om landbouproduksie te verhoog. Alhoewel daar bewyse is dat hierdie praktyk produksie kan verhoog, is daar egter steeds ’n groot aantal landbouprodusente wat nie die praktyk implementeer nie. Vervolgens word die moontlike hindernisse tot die implementering van presisieboerdery in die Oos-Vrystaat ondersoek. Die resultate dui aan dat die hindernisse oor tyd verander het vanaf suiwer onontwikkelde tegnologie en gebrekkige kennis van die verbruiker na meer diensgedrewe hindernisse. Aangesien landbouprodusente in hierdie streek se ondersteuningsraamwerk in terme van dienslewering en produkondersteuningsdienste nie op standaard is nie, verhoog dit die risiko vir die implementering van hierdie praktyk. Hierdie verskynsel gee aanleiding daartoe dat die implementeringskoste te hoog is, gegewe die risiko van onvoldoende ondersteuningsdienste en bystand in die verduideliking en implementering van die tegnologie nadat die tegnologie aan die boer verkoop is. Die studie word afgesluit met aanbevelings om die hindernisse aan te pak en sodoende die implementeringskoers van presisieboerdery te verhoog. Die aanbevelings is gefokus op praktiese wysigings wat aan die tegnologie en dienste aangebring kan word.
Trefwoorde: kostes; kwalitatiewe navorsing; optimale landbou; presisieboerdery; semigestruktureerde onderhoude; voedselsekuriteit; winsgewendheid
Abstract
Investigating the barriers to implementing precision farming in the Eastern Free State
South Africa has a fast-growing population, and all indications are that by 2040 South Africa will have to import approximately 66% of its basic produce to feed the nation. In addition, the challenging agricultural environment adds to the country’s looming food shortages. Consequently, potential solutions to alleviate shortages by increasing food production are under scrutiny. Typically, the expansion of land under cultivation, improved chemical treatments of soil and crops, and placing more land under irrigation have been investigated. However, South Africa has only 3% high-potential arable soils, most of which are already in full production. As it is a water-scarce country, competition for water sources is high and expanding irrigation is limited either by the availability of water, existing water distribution schemes or a lack of high-potential arable land. Consequently, to increase agricultural production new alternatives need to be implemented. One method to improve agricultural production is to increase production on current arable land by implementing precision farming practices. Researchers in applied farming technology have developed precision farming products and systems that can be commercially implemented by farmers to improve crop yields on their farms.
Precision farming, or precision agriculture, is an information-intensive process which uses specialised equipment, drones, tailor-made systems and computer software in addition to the precision farming services required from specialist advisors. This includes information obtained from real-time access to farming conditions on crops, soil, air, temperatures, humidity and other relevant information such as labour costs, tillage cost and available equipment. This information is used by the analytical software to guide farmers towards optimal decisions regarding crop rotation, optimal planting times, when to harvest and how to manage their soils. In addition, precision farming also differentiates the number of plants per hectare, application volumes of fertiliser and pesticides according to differing soil potentials in the field, and the application of pesticides to only the infested areas. Drones equipped with sensors measure temperature and humidity and guide irrigation systems to water areas that are not optimally irrigated. However, despite its obvious advantages, many farmers do not implement precision farming practices. Although many studies have shown that precision farming leads to increased production, higher crop yields and better profitability, many farmers shy away from implementing precision farming practices on their farms. This study therefore investigated the potential barriers experienced by farmers and why they do not implement precision farming processes.
The study employed interviews in a qualitative research design to determine the barriers to entry for implementing precision farming. The study population included all farmers in the designated region whose major farming activities consist of dryland extensive crop cultivation. Irrigation farmers and livestock farmers not planting crops were not considered for the study. Likewise, farmers who had discontinued the practice of precision farming were excluded. In total, nine farmers from the Eastern Free State were interviewed.
The finding of the study was that barriers to implementation of precision farming have changed over time. Initially a significant barrier was the absence of the service component of precision farming; however, as the concept matured, more suppliers and other specialists from the agricultural companies overcame this barrier. Initially, a technology gap also existed and the technologies were not as well developed and easy to operate as modern technologies. However, the interviews did identify that the specific region under investigation lacks the support services for precision farming. Although the quality of service is satisfactory, the availability (especially on short notice) seems to be a barrier to implementing precision farming. Farmers deem this as an increased crop production risk. The complexity of the precision farming systems and the calibration of the equipment is another barrier, and the risk of incorrect calibration could result in inaccurate data capturing; this would challenge the concept of precision farming and would be a costly error. Also, the cost of the technology and equipment is high. Farmers reap the benefits only in the medium to long term after the additional technological investment costs had been recouped. This means that the decision to implement precision farming involves commitment to a long-term investment. In summary, two major barriers were identified. They are (1) cost of implementation, and (2) the gap between theory and practice in implementing precision farming technology. The first barrier could be addressed by structured long-term financial products. However, the second barrier is more difficult to address. This barrier deals with synchronising data and technology. This requires specific computer literacy and operational knowledge which means that training is required to initiate the computer software and intensive data analysis correctly. It also increases the administrative workload of the farmers significantly. Farmers seem unwilling to facilitate this change. It does seem, however, that younger-generation farmers, who are more familiar with technology and computer software, are more willing to adapt and overcome this barrier. They seem to be more likely candidates who will switch the farming operations to incorporate precision farming practices.
Keywords: costs; food security; optimal agriculture; precision farming; profitability; qualitative research; semi-structured interviews
Lys van landboudefinisies
|
Onderwerp |
Definisie |
|
Gewasverkenning en afstandswaarneming |
Beeldtoestelle word gebruik om probleme in die gewasse te identifiseer en rekords op te bou van slote, veldgrense en klippe (Aubert, Schroeder en Grimaudo 2012:512). |
|
Geografiese-inligtingstelsel |
’n Inligtingstelsel wat ’n databasis van data soos grondsoort en ander liggingspesifieke inligting stoor (Aubert e.a. 2012:512). |
|
Globale–posisioneringstelsel (GPS) |
’n Globale posisioneringstelsel (GPS) word gebruik vir topografiese opmeting of in samewerking met ander sensors om x- en y-koördinaatkaarte van opbrengs of ander meetbare veranderlikes te verskaf (Aubert e.a. 2012:512). |
|
Konvensionele boerdery |
’n Boerderyproduksiestelsel waar daar nie van gespesialiseerde tegnologie gebruik gemaak word om die wisselende potensiaal van die verskillende sones, gebiede of diere te ontsluit nie. |
|
Land |
Die spesifieke gebied waarop gewasse op ’n plaas aangeplant word. |
|
Opbrengsmonitors |
Opbrengsmonitors versamel data oor die gewasvelde om potensiële variasies in diepte te meet. Hulle kan ook proteïen- en vogdata in die grond insamel. Hierdie monitors is vir die meeste graanstropers beskikbaar (Aubert e.a. 2012:512). |
|
Presisieboerdery |
’n Produksiestelsel waar variasie in opbrengspotensiaal aangespreek word deur besluite per eenheidsarea per eenheidstydperk te neem en sodoende die netto voordele te verhoog. |
|
Veranderlike-koers-toedieners |
Hierdie toestelle kan die toediening van kunsmis, saad en plaagdoders beheer. Die toestelle kan deur ’n rekenaar beheer word of met die hand gestel word. Hulle word op die spuitapparaat geïnstalleer of as ’n byvoeging vooraf geïnstalleer om die land te behandel (Aubert e.a. 2012:512). |
|
Voorligting en navigasie |
Hierdie stelsels word gebruik vir parallelle sporing tydens spuit- of aanplantaktiwiteite. Die GPS kan ook gebruik word om op spesifieke koördinate gif te spuit, ’n grondmonster te neem of na spesifieke koördinate in ’n land terug te keer (Aubert e.a. 2012:512). |
|
Green Star |
’n GPS-stelsel wat gemonteer word op trekkers en stropers |
Lys van afkortings
|
Afkorting |
Betekenis |
|
BBP |
Bruto binnelandse produk |
|
GIS |
Geografiese-inligtingstelsel |
|
GNSS |
Globalenavigasie-satellietstelsel |
|
GM |
Geneties gemodifiseerde |
|
GPS |
Geografiese-posisioneringstelsel |
1. Inleiding
As boerderybestuurspraktyk word presisieboerdery algemeen gedefinieer as om die regte taak op die regte plek, op die regte tyd en met die regte intensiteit te verrig (Mulla en Kholsa 2016:1).
Ander meer spesifieke definisies van presisieboerdery is:
- ’n Plaasbestuurbenadering waar inligtingstegnologie gebruik word om gewasse en grond presies te voorsien van wat dit benodig ten einde optimale plantegesondheid en produksie te verseker (TechTarget 2016).
- Die optimalisering van alle beheerbare insette in die boerderypraktyk tydens die kweek van gewasse of die teel van vee (Schmaltz 2017).
- ’n Moderne boerderypraktyk gefokus op die verhoging van die doeltreffendheid van ’n landbouproduksiestelsel (DeJoia en Duncan 2015).
Hierdie studie volg die definisies van presisieboerdery as boerdery waar verhoogde produksie nagestreef word deur die gebruik van tegnologie om ’n optimale produksiemilieu te skep. Die groeiende gaping tussen landbouproduksie en die vraag na landbouprodukte dien as motivering vir die produksiegeoriënteerde benadering tot presisieboerdery.
Die idee van presisieboerdery het sy oorsprong in praktykgerigte boerderybestuursbesluite wat so ver terug dateer as 1960 (Delmar 2019). Landbouprodusente het, gebaseer op hul ervaring en kennis van hul plase, reeds toe al begin om gedifferensieerde akkerboupraktyke op plase te volg. Die lande wat tradisioneel beter opbrengste lewer, is swaarder bemes en met ’n hoër plantestand geplant, terwyl daar op lande wat tradisioneel ’n laer opbrengs lewer, ’n vermindering in bemesting en plantestand was. Die begrip presisieboerdery is egter eers in 1980 geformaliseer en as boerderypraktyk gevestig met die ontwikkeling van die geografiese-inligtingstelsel (GIS). Gedurende die vroeë 1980’s het navorsers navorsing begin doen om te bepaal of daar verskillende oesopbrengste op ’n spesifieke stuk landbougrond behaal kan word, en indien wel, hoe groot hierdie variasies is (Rüsch 2001:4). Presisieboerdery se ruimtelike en temporale resolusie van afstandswaarnemingsinligting het dramaties verbeter sedert die begin daarvan in 1980. In die vroeë jare van presisieboerdery (1980–1990) was ruimtelike resolusies van satellietdata om en by 30 m, terwyl besluite weke tot maande geneem het. Dataverwerking was stadig en die implementering van besluite gevolglik nie optimaal nie. Vandag is ruimtelike resolusies uitstekend en binne enkele sentimeter akkuraat, terwyl besluite op die langste ’n paar dae neem (Mulla en Khosla 2016:25). Die eerste opbrengskaart wat gebaseer op grondpotensiaal onderverdeel was in 69 subvelde, het variasies van opbrengste tussen 4 t/ha en 6,5 t/ha getoon. Hierdie kaart was baie bemoedigend, aangesien daar algemeen in Europa geglo is dat die opbrengsverskille vanweë grondpotensiaal binne ’n land redelik klein is. Op grond van die gemiddelde opbrengs van ongeveer 5,3 t/ha in hierdie toets was die aangetekende afwykings min of meer 20% (Van Zyl 2010:5).
In die vroeë 1990’s het presisieboerdery ’n verdere tegnologiese hupstoot gekry met die verbeterde posisionering wat deur GPS moontlik gemaak is. Die akkuraatheid van die moderne GPS (Mulla en Khosla 2016:25) maak die gevarieerde toediening van bemestingstowwe, aanplantings en ander produksiemiddele moontlik deur GPS met gesofistikeerde landboutoerusting te integreer. John Deere was die eerste landboumaatskappy wat hierdie presisieboerderytegnologie gekommersialiseer het deur GPS-data van satelliete te gebruik (Schmaltz 2017:1).
Terwyl presisielandboubeginsels al meer as 25 jaar bestaan, het dit eers die afgelope dekade gewild geword as gevolg van tegnologiese vooruitgang en ook die aanvaarding van hierdie tegnologieë. Die ontwikkeling van mobiele toestelle, toegang tot hoëspoed-internet, laer koste en betroubare satelliete vir posisionering en beeldmateriaal is enkele van die belangrikste tegnologieë wat die oorgang na presisielandbou kenmerk (Schmaltz 2017:2). Met die bostaande agtergrond in ag genome, is dit duidelik dat presisieboerdery met die verloop van tyd baie meer effektief geword het en dat landbouprodusente die praktyk toenemend begin implementeer (Schmaltz 2017:1).
2. Probleemstelling en doelwit
Die probleemstelling in hierdie studie is hoe om landbouproduksie in Suid Afrika, en dan spesifiek in die Oos-Vrystaat-streek, te verhoog. Verhoogde produksie van landbouprodukte word verhinder deurdat landbouprodusente nie presisieboerdery as ’n boerderypraktyk vir verhoogde produksie implementeer nie. Dit is egter moeilik om landbouprodusente te oorreed om na presisieboerdery oor te skakel indien die huidige hindernisse daartoe nie bekend is nie.
Die doel van hierdie studie is dus om die bestaande hindernisse wat landbouprodusente verhinder om presisieboerdery te implementeer, te identifiseer en kategoriseer.
Die geografiese fokus van die studie is die Oos-Vrystaat as ’n gevestigde kommersiële landbougebied. Die area is ook geskik om presisieboerdery te implementeer, en verskeie landbouprodusente het al presisieboerdery as praktyk suksesvol in die streek geïmplementeer.
Daar is drie boerdery-beperkings wat die geldigheid van die presisieboerdery resultate se geldigheid, afsonderlik of in kombinasie met mekaar, kan beïnvloed.
- Eerstens is dit belangrik om daarop te let dat hierdie studie fokus op die hindernisse wat die implementering van presisieboerderypraktyke belemmer. Volgens Van Zyl (2010:6) sal die impak van presisieboerdery wissel tussen verskillende plase en verskillende areas. Daarom is die resultate en gevolgtrekkings slegs op die plase wat in die Oos-Vrystaat geleë is, van toepassing.
- Tweedens fokus hierdie studie slegs op die implementering van hierdie tegnologie op gewasse wat onder droëlandtoestande geplant word en daarom sal die resultate van hierdie studie slegs op die droëlandgebiede van die Oos-Vrystaat van toepassing wees. Besproeiingsboerdery word dus uitgesluit.
- Laastens, omdat hierdie studie op droëlandboerderypraktyke fokus, is die oesopbrengste en winsgewendheid afhanklik van reënval en die weersomstandighede. Hierdie faktore beïnvloed die resultate wat deur presisieboerdery behaal word.
3. Landbouproduksie en die vraag na landbouprodukte
In die vroeë 19de eeu het die Engelse predikant Thomas Malthus ’n opstel oor die beginsels van bevolking en voeding gepubliseer. Volgens Malthus (1888:11) lei oorbevolking tot baie probleme in die Europese samelewing, soos armoede, wanvoeding en siektes. Malthus voorspel dat dit ’n wiskundig onvermydelike gebeurtenis is, en noem dit die Malthusiaanse katastrofe. Hy het opgemerk dat terwyl voedselbronne waarskynlik reëel behoort te groei, die populasie teen ’n eksponensiële tempo groei. Sodoende word die punt bereik waar die menslike bevolking te groot gaan word om ondersteun te word deur die voedsel wat deur landbougrond geproduseer kan word (Malthus 1888:11) (sien Figuur 1). Alhoewel hierdie siening van Malthus in die 19de eeu vir Europa geskryf was, weerspieël dit ook die hedendaagse voedselsekerheidsvraagstukke akkuraat (Cribb 2019:2), en blyk dit ook moontlik ’n realiteit vir Suider-Afrika te wees (Geldenhuys 2017).
Figuur 1. Die Malthus-teorie (Maltus 1888:12)
Die oplossing vir die Malthus-katastrofe mag wees om landbougrond, ook in Suid-Afrika, beter te gebruik deur landbouproduksie te verhoog en sodoende tred te hou met die toenemende bevolkingsgroei. Hier benadruk Porter en Kwasi (2017:1) dat die vinnig groeiende bevolking in Suider-Afrika ’n toenemende vraag na basiese voedselsoorte stimuleer. Terwyl binnelandse voedselproduksie na verwagting oor die volgende paar dekades, na gelang van hierdie behoefte, sal styg, is dit onwaarskynlik dat die toename in staat sal wees om by die bevolkingsgroei by te hou (Geldenhuys 2017). Raats (2017:2) bereken dat die wêreld teen 2050 ongeveer 9,7 miljard inwoners gaan hê, en dat twee derdes hiervan op die vasteland van Afrika woonagtig sal wees. Die uitdaging vir landbou sal wees om voedsel vir almal op ’n vasteland te bied. Daar is egter min kommersiële voedselproduksievaardighede op die vasteland en landbouwetenskaplike vaardighede wat die kwaliteit van gewasproduksie kan verbeter, grondbewaringspraktyke kan vestig, water meer effektief kan aanwend en die totale gewasproduksie kan verhoog, verskyn op vele Afrika-lande se lys van skaars vaardighede (Intergate Immigration 2019). Porter en Kwasi (2017:1) sê ook dat hierdie verhoogde bevolkingsgroei daartoe sal lei dat die voedselvraag die binnelandse voedselproduksie sal oorskry. Die sub-Sahara–Afrika-streek se bevolking sal na verwagting oor die volgende 21 jaar met ongeveer 800 miljoen mense groei, en die huidige 1,1 miljard mense sal aangroei tot ’n totale geprojekteerde bevolking van 1,9 miljard mense in die streek (The population pyramid 2019). Dit oorskry alle verwagtings van die groei in die landbousektor (Porter en Kwasi 2017:4). Tans ly daar reeds 237 miljoen mense in die streek aan hongersnood; die syfer sal groei tot 400 miljoen mense in 2040 (United Nations 2019). Die gaping tussen die vraag na landbouprodukte en die produksie word in Figuur 2 getoon.
Figuur 2. Vraag na landbouprodukte en produksievooruitskatting in Suider-Afrika (Porter en Kwasi 2017:4)
Gebbers en Adamchuk het reeds in 2010 aangevoer dat om voedselvoorrade vir die toekoms te verseker, daar voldoende hoeveelhede kwaliteitlandbouprodukte geproduseer moet word en dat alle moontlikhede ingespan moet word om produksie te verhoog (2010:828). Porter en Kwasi (2017:4) bevestig dat bevolkingsgroei, tesame met stygende inkomste en verandering in spesifieke voedselvoorkeure, daartoe sal lei dat die vraag na landbouprodukte in Suider-Afrika met meer as 80% sal styg, terwyl die plaaslike landbouproduksie teen 2040 met slegs 35% sal styg. Hiermee saam dui Cribb (2019:5) aan dat verbeterde gesondheidsorg en verlengde lewensverwagtinge teen 2030 tot 35 000 addisionele etes per persoon gaan lei. Porter en Kwasi (2017) voorspel verder dat die gaping tussen die vraag na voedsel en die landbouproduksie daarvan teen 2040 ongeveer ’n tekort van 100 miljoen ton behoort te wees (kyk na die projeksies in Figuur 2).
Porter en Kwasi (2017:6) het ook bevind dat veral Afrika produksie dramaties sal moet verhoog om die groeiende bevolking te voed. Hierdie navorsing toon verder dat die infrastruktuur om die produkte te vervoer, verwerk, te berg en in die kleinhandel te versprei, ook ontwikkel sal moet word om in veranderende marktoestande genoegsame voedingswaarde en -sekerheid te verseker. Navorsing deur Ncube, Mupangwa en French (2018:159) toon dat Afrika ook die voordele van presisielandbou kan benut om verbeterde voedselsekerheid te skep. Sodoende kan water en voedingstowwe meer doeltreffend gebruik word terwyl onkruid- en plaagbeheer meer aktief bestuur kan word. Ncube e.a. (2018:159) wys verder daarop dat presisielandbou die marginale insetkostes in beide kommersiële en kleinboerderye in Afrika verlaag en besoedeling van grond- en oppervlakwaterbronne beperk, en dat kunsmis- en landbouchemikalieëtoediening meer doeltreffend toegepas word.
Porter en Kwasi (2017:2) dui aan dat ’n toename in produksie net op twee maniere bereik kan word: die toename in landbougrond onder aanplanting en/of verbetering in die gemiddelde opbrengste. Meer landbougrond kan in Afrika ontwikkel word, aangesien groot streke vrugbare grond braak lê; Suid-Afrika is egter genoodsaak om meer produktief te boer (Raats 2017:20), omdat Suid-Afrika min braak grond het wat verder ontwikkel kan word. Zokwana (2017:1) verduidelik dat Suid-Afrika nie meer as 15% grond het wat geskik is vir gewasproduksie nie, omdat die res swak landbougrond is en reënval laag is. Slegs 3% hiervan is hoëpotensiaalgrond. In Suid-Afrika word daar jaarliks 9,65 miljoen hektaar met kontantgewasse beplant. Hiervan word 3,08 miljoen hektaar (32%) van Suid-Afrika se gewasse in die Vrystaat aangeplant. Figuur 3 dui die provinsiale gewasverspreiding aan wat in Suid-Afrika aangeplant word.
Figuur 3. Verspreiding van gewasaanplantings in Suid-Afrika (Direktoraat Statistiek en Ekonomiese Analise 2016)
Figuur 3 toon dat die meeste gewasse in die Vrystaat aangeplant word. Daar word ook heelwat gewasse in Noordwes, die Wes-Kaap en Mpumalanga geplant. Gegewe die feit dat Suid-Afrika slegs sowat 3% hoëpotensiaal-landbougrond het (DLBV 2017), speel die Vrystaat dus ’n belangrike rol in Suid-Afrika se gewasverbouing. Verskeie landbounavorsers voorspel dat bevolkingsgroei die groei in voedselproduksie binnekort gaan oorskry en dat die wêreld Malthus se katastrofe in die oë staar (Bugnicourt 2014; Folnovic 2015; Porter en Kwasi 2017; Ncube e.a. 2018; Cribb 2019). Veral Afrika is hoogs kwesbaar en word beskou as een van die eerste vastelande wat Malthus se katastrofe kan ervaar (Folnovic 2015; Porter en Kwasi 2017; Ncube e.a. 2018). Hierdie navorsers het ook aangetoon dat presisieboerdery wel een van die oplossings kan wees om produksie te verhoog en marginale insetkoste te verlaag.
4. Presisieboerdery
4.1 Beskrywing van presisieboerdery
In die verlede was presisielandbou beperk tot groter boerderye waar skaalbesparings benut kan word omdat die inligtingstegnologie-infrastruktuur duur was om te implementeer (Jacobs, Van Tol en Du Preez 2018). Vandag maak mobiele programme, slim sensors en hommels dit moontlik vir kleiner boerderye om ook presisieboerdery te implementeer en sodoende ook voordeel daaruit te trek (Rouse en Wingmore 2016:1).
In die praktyk is presisieboerdery ’n boerderybestuursproses waar ’n groot land in ’n aantal sublande onderverdeel word. Elkeen van hierdie sublande word afsonderlik ontleed en gekategoriseer volgens opbrengspotensiaal, waarna die presiese hoeveelheid kunsmis, plaagdoders, plantdigtheid en ander beheerbare insette volgens die spesifieke subland se potensiaal en behoeftes toegedeel word. Hierdie bestuursproses is dus ’n gedifferensieerde benadering om te bepaal presies waar op die land ’n bepaalde hoeveelheid chemikalieë, kunsmis of saad toegedien moet word, asook wanneer dit die beste tyd is om dit te doen. Sodoende word insetkoste bespaar op laerpotensiaal-gedeeltes en oeste gemaksimeer op die hoëpotensiaal-gedeeltes van die land (Davis, Casady en Massey 1998:2). Presisieboerdery maak ook van geoutomatiseerde landboustelsels gebruik waar sensors ingespan word om gewasprestasie te meet en waar nodig spesifieke take te verrig (Eastwood, Klerkx en Nettle 2017:1). Hier dui Rouse en Wingmore (2016:1) aan dat sensors in lande byvoorbeeld die voginhoud, voorkoms van peste, en temperatuur van die grond en omliggende lug kan meet, terwyl hommels ’n beeld van individuele plante en variasies binne ’n land kan verskaf. Inligting wat uit hierdie beelde bekom word, word geïntegreerd verwerk en akkurate inligting kan gebruik word om die nodige produksiebesluite te neem. Hierdie besluite sluit byvoorbeeld in op presies watter gedeelte van die land ’n spesifieke gewas geplant kan word (Rouse en Wingmore 2016:1). ’n Beeld van hierdie variasies binne ’n gegewe land word in Figuur 4 aangetoon. Soos gesien kan word, word die land in sublande verdeel om die presiese variasies aan te dui. Die rooi blokke dui aan dat daardie spesifieke blokke ’n groot tekort aan sekere minerale het en addisioneel bemes moet word. Geel blokke dui mindere tekorte aan, en die groen blokke dui aan dat die spesifieke blokke se samestelling reeds optimaal is en slegs in stand gehou moet word. Presisieboerdery maak dus gebruik van geïntegreerde inligtingstegnologie om te verseker dat die gewasse en grond presies kry wat hulle benodig vir optimale gesondheid en produktiwiteit (Rouse en Wingmore 2016:1).
Figuur 4. Lugfoto met die variasies wat binne ’n land voorkom waarop gewasse geplant is (Queensland Drones 2018)
Landboubeheersentrums integreer die sensordata en beeldinvoerinsette met ander data en verskaf sodoende inligting wat landbouprodusente die vermoë gee om lande te identifiseer wat behandeling benodig. Sodoende word die optimale hoeveelheid water, kunsmis en plaagdoders bepaal en geïllustreer soos in Figuur 4 aangedui.
Die versamelde inligting stel die boer in staat om insetkostes optimaal te bestuur deur die vermorsing van hulpbronne, soos die afloop van besproeiingswater of oorbodige toedienings van bemestingstowwe, te voorkom. Optimale grondbestuur minimaliseer ook die plaas se omgewingsimpak (Rouse en Wingmore 2016:1). Die GPS en GPS-tegnologie stel die boer verder in staat om die spesifieke kostes van elke gedeelte van die land te vergelyk met die opbrengste van daardie spesifieke gedeelte, en gevolglik kan die boer presies bereken hoe winsgewend elke gedeelte van die land is. Figuur 5 hier onder toon aan hoe die winsgewendheid van ’n land aangedui word. Hierdie data word gebruik in die beplanning vir die volgende seisoen.
Figuur 5. Die winsgewendheid van gedeeltes binne ’n gegewe land (Haleyeq 2017)
Presisieboerdery bied ook die vermoë om die toediening van misstowwe en chemikalieë Te optimaliseer en die boer se afhanklikheid van duur data te verminder. Presisieboerderytegnieke poog om hierdie uitdaging aan te spreek deur die sleutelaanwysers van gewasgesondheid te monitor en gepaste behandeling toe te dien slegs aan plante wat deur peste oorval is. Hierdie proses kan meganies gedoen word in presisieboerderystelsels. Figuur 6 toon aan hoe ’n GPS-gekoppelde trekker chemikalieë toedien op daardie gedeeltes van die land waar dit benodig word en sodoende groot besparings teweeg bring (Lottes e.a. 2016:5157). ’n GPS-gekoppelde beheerder in ’n boer se trekker wat die koördinate van ’n land bevat, verminder bestuurdersfoute en skakel enige bewerkingsoorvleuelings, dubbelbewerkings en dubbeltoedienings van duur chemikalieë op die land uit. Dit lei ook tot minder vermorste saad, kunsmis, brandstof en tyd (Schmaltz 2017:1).
Figuur 6. Toediening van chemikalieë deur ’n GPS-gekoppelde trekker slegs op die gedeeltes van die land waar dit benodig word (Lottes e.a. 2016)
Uit die bostaande is dit duidelik dat presisieboerdery ’n deurslaggewende rol in landbou kan speel; die vraag ontstaan dan waarom baie van die landbouprodusente nie hierdie tegnologie gebruik nie, en wat die hindernisse is wat hulle beperk om presisieboerdery te implementeer.
4.2 Teoretiese hindernisse tot die implementering van presisieboerdery
Daar is egter hindernisse tot die implementering van presisieboerdery wat oorkom moet word om ’n suksesvolle implementeringskoers te handhaaf. Hierdie hindernisse het gedurende die laaste twee dekades heelwat verander. Die doel van hierdie afdeling is om te verduidelik hoe die hindernisse verander het. Deur hierdie konsepte te verstaan, asook addisionele data te versamel, kan die hindernisse wat tans bestaan, moontlik oorkom word.
Volgens Stafford (2000:247) was daar destyds drie hindernisse wat oorkom moes word om presisieboerdery te implementeer. Dié drie hindernisse word soos volg beskryf:
Die eerste is dat presisieboerdery inligting-intensief is, soos geïllustreer in die inligtingsvloeidiagram van Figuur 7. Om ’n aantal verskillende grond-, gewas- en omgewingsfaktore binne ’n bewerkbare stuk grond te versamel, lei tot groot hoeveelhede data vir die boer om te hanteer. Hierdie data-oorlading moet deur die boer verwerk word deur die ontwikkeling van data-integrasie-gereedskap, geïntegreerde stelsels en besluitnemingstelsels. Deel van hierdie ontwikkeling moet die standaardisering van dataformate en oordragprotokolle insluit (Stafford 2000:269). Die gevolgtrekking kan gemaak word dat die hoeveelheid data wat verwerk moet word, te oorweldigend raak vir die boer om te bestuur.
Figuur 7. Databeweging tydens presisieboerdery (Saamgestel uit Stafford 2000 en Comparetti 2011)
Die tweede hindernis is dat daar tydens 2000 ’n gebrek aan produsente en strategieë was. Gevolglik was dit moeilik om standaarde vas te stel waarop presisieboerdery gebaseer kan word in die spesifieke streek. Daar het ook ’n gebrek aan wetenskaplike bewyse vir die grondbeginsels waarop presisieboerdery gebaseer word, bestaan. Gevolglik was die wetenskaplikheid en die empiriese resultate onder verdenking. Beide hierdie hindernisse kon slegs deur grond- en gewaswetenskapstudies aangespreek word, terwyl agronomiese navorsing en eksperimentering ander onsekerhede kon opklaar (Stafford 2000:269). Die eerste hindernis fokus dus op die landbouprodusent, terwyl die tweede op die maatskappye wat presisietoerusting vervaardig, fokus. Die eerste hindernis moet dus deur die produsent self aangespreek word, terwyl die tweede hindernis deur die presisieboerderymaatskappye aangespreek behoort te word en nie deur die boer nie. Die derde hindernis behels die koste om die presisieboerdery te implementeer. Alhoewel die nodige data oor grond-, gewas- en omgewingsfaktore verkry kon word, was die meeste metodes arbeidsintensief en duur. Dit sluit aktiwiteite soos die neem van grondmonsters en laboratoriumontleding in. Die data wat benodig word, moes gegenereer word deur geoutomatiseerde sensorstelsels wat spesifieke faktore of toepaslike surrogate waargeneem het. Die ontwikkeling van vinnige sensorstelsels moes dus plaasvind voordat presisielandbou wyd beoefen kon word. Met die ontwikkeling van stelsels wat data teen ’n ruimtelike resolusie kon verskaf, het die ontwikkeling van meer presiese toepassingstegnologieë en betroubare posisionering noodsaaklik geword (Stafford 2000:271). Die derde hindernis fokus dus op die kostes en arbeidsintensiwiteit van presisieboerdery. Die voordele wat presisieboerdery kan verskaf, moet egter duidelik gemaak word aan verbruikers om te verseker dat die volle omvang van die voordele verstaan word.
Met die verloop van tyd het hierdie hindernisse egter verander. Demografiese navorsing deur Daberkow en McBride (2003:171) het aangedui dat die landbouprodusente wat nie ingelig was oor die voordele van presisieboerdery nie, oor die algemeen ouer was, ’n laer vlak van opvoeding het, minder geneig is om voltydse landbouprodusente te wees, minder bekend met rekenaars is, en minder geneig is om risikobestuur toe te pas in vergelyking met die landbouprodusente wat ingelig was oor presisieboerdery. Hendriks (2011) se studie oor implementeringshindernisse in die Noordwes en Vrystaat identifiseer koste as die belangrikste rede om nie presisieboerdery te implementeer nie. Die studie bevind verder dat produsente nie genoeg voordele in presisieboerdery sien nie; dat nie voldoende empiriese toetsresultate bestaan nie, en dat hulle die gebrek aan tegniese ondersteuning as hindernis ervaar. In 2012 bevind Aubert e.a. (2012:514) dat implementering bepaal word deur die waargenome gemak van gebruik en bruikbaarheid van presisieboerderytegnologie. Verder word implementering ook beïnvloed deur die beskikbaarheid van hulpbronne, vernuwendheid en vlak van onderrig van die boer. Hierdie studie weerspreek die vorige studie van Daberkow en McBride (2003:171) dat die boer se ouderdom ’n effek het op sy besluit om presisieboerdery te implementeer.
5. Navorsingsontwerp, populasie en steekproef
Die studie maak gebruik van ’n kwalitatiewe navorsingsontwerp waar gestruktureerde onderhoude gebruik is om data by die geïdentifiseerde respondente in te samel. Die produsente se persepsies rondom presisieboerdery is gebruik om gevolgtrekkings te maak betreffende watter hindernisse voorkom indien presisieboerdery in die Oos-Vrystaat geïmplementeer word.
In hierdie studie is daar sekere insluiting- en uitsluitingskriteria van toepassing in die samestelling van die populasie.
Potensiële respondente is lukraak gekies uit die bevolking van Oos-Vrystaatse boere wat aan die insluitingskriteria voldoen. Hierdie produsente is telefonies gekontak, waarna die doel van die studie verduidelik is. Die produsente is gevra of hulle bereid is om aan die studie deel te neem. Hierna het die boer die ingeligtetoestemmingsdokument per e-pos ontvang om te lees, te voltooi en binne 48 uur aan die navorser terug te besorg. Die data wat ingesamel is, is anoniem en vertroulik hanteer. Hierna het die navorser ’n afspraak met die boer geskeduleer en die onderhoud gevoer. Die onderhoude is digitaal opgeneem om akkurate transkribering daarvan te verseker. Die onderhoude het voortgeduur totdat dataversadiging plaasgevind het (Fusch en Ness 2015:1408). Die data het na vyf onderhoude versadiging begin toon, maar ’n verdere vier onderhoude is gevoer om te bevestig dat versadiging wel bereik is. Na afloop van die nege onderhoude het temas herhaaldelik voorgekom en die aanname is gemaak dat versadiging wel bereik is. Die respondente se geografiese ligging word in Figuur 8 aangedui.
Figuur 8. Geografiese uitbeelding van respondente se boerderye
6. Resultate
6.1 Ontledingsmetodiek
Die data is volgens die Anderson en Felsenfeld (2003:247)-metode ontleed, waarvolgens die navorser sekere hoof- en subtemas identifiseer. Geldige gevolgtrekkings kon gemaak word vanuit die persepsies van die produsente aangaande die hindernisse tot die implementering van presisieboerdery as ’n volhoubare plaasbestuurspraktyk. Om die betroubaarheid van die data te bekom, is die driehoekverwysingsmetode van Lincoln en Guba (1985) se matriks gebruik (Connelly 2016:435). Betroubaarheid van ’n studie het te doen met die mate van vertroue wat bestaan in die data, sowel as interpretasie en metodes wat gebruik word om die gehalte van die data te verseker. Die betroubaarheidskriteria sluit geloofwaardigheid, betroubaarheid, bevestigbaarheid, oordraagbaarheid en egtheid in. Die data in hierdie studie is aan die hand van hierdie kriteria beoordeel.
6.2 Tematiese ontleding
Gedurende die data-insamelingsfase het die respondente ’n aantal faktore genoem wat hulle as hindernisse tot die implementering van presisieboerdery beskou. Hierdie faktore is deur middel van tematiese analise in temas en subtemas gegroepeer.
Na gelang van die resultate van die onderhoude oor die kernnavorsingsvraag, is navorsingsbevindings onder twee hooftemas versamel:
- Die koste van implementering is te hoog.
- Die gaping tussen die teorie en die praktiese implementering van die tegnologie is te groot.
Beide hierdie temas word deur subtemas ondersteun. Die temas en die onderskeie subtemas word in Figuur 9 uitgebeeld.
Figuur 9. Verdeling van temas en subtemas
7. Bespreking van resultate
Dit blyk dat die grootste hindernis tot die implementering van presisieboerdery tans die gaping tussen die teorie en die praktiese implementering daarvan is. Die tegnologie word ontwikkel deur maatskappye wat gewoonlik nie in Suid-Afrika geleë is nie, en word sodoende nie vir die konteks van al die streke in Suid-Afrika ontwikkel nie. Hiermee saam is die kennis van diegene wat die tegnologie in die Oos-Vrystaat verkoop en die naverkoopsdiens lewer, nie op ’n vlak wat dit die produsente in hierdie streek gemoedsrus verskaf om die praktyk aan te neem nie. Die respondente het ook aangedui dat die tegnologie nie voldoende met hulle kan kommunikeer nie, wat verder aanleiding gee tot die gaping in die mark. ’n Verdere aanduiding was dat die tegnologie nie ten volle kan sinchroniseer met bestaande tegnologie op die plaas nie. Alhoewel daar gevind is dat sinchronisering wel kan plaasvind, word hierdie kennis nie deeglik aan die produsente oorgedra nie. Dit dra by tot die gaping tussen die praktyk en die teorie in die mark.
Die produsente het ook aangedui dat hul kennis rakende die programmatuur en die data van presisieboerdery nie voldoende ontwikkel is nie. Dit blyk dat die maatskappye wat die tegnologie verkoop, nie op ’n vlak kommunikeer wat die produsente gemaklik maak met die verwerking en implementering van die data nie. Laastens het die produsente aangedui dat die verwerking van die data te intensief is vir die verwysingsraamwerk van die boer. Alhoewel die literatuur aandui dat hierdie data baie voordele vir die produsent kan bied, implementeer produsente dit nie, omdat die dataverwerking te intensief is. Hierdie faktore dra in die geheel by tot die gaping tussen die teorie/literatuur en die praktiese implementering van die tegnologie.
Saam met die voorgenoemde het die respondente ook aangedui dat die koste van implementering te hoog is. Met die gaping in die mark soos bo bespreek, blyk dit dat produsente risiko-sku is. Die onsekerheid rakende die implementering van die praktyk dra by tot die gevoel dat die insetkoste van die tegnologie te hoog is. Die respondente wil nie die risiko aangaan om hoë insetkoste te betaal terwyl daar nie genoegsame praktiese advies beskikbaar is nie. Die respondente het aangedui dat daar nie genoegsame data beskikbaar is om die kostes teenoor voordele van die praktyk te regverdig nie.
Figuur 10 dui ’n skaal aan waarop die hindernisse tot implementering uitgebeeld word.
Figuur 10. Die weegskaal tussen die twee hooftemas
Figuur 10 toon duidelik dat die gaping tussen die teorie en praktyk in die mark die grootste hindernis tot implementering is. Aangesien die tegnologie nie vir die konteks van die boer ontwikkel is nie en die kennis van die maatskappy en persone wat hierdie tegnologie verkoop, nie voldoende ontwikkel is nie, lei dit daartoe dat landbouprodusente onseker oor die praktyk is.
Hierdie onsekerheid veroorsaak dat die landbouprodusente nie die risiko van hoë implementeringskoste wil aangaan nie. Daar word spesifiek verwys na moontlikhede om die gaping tussen die teorie en praktiese implementering aan te spreek om sodoende meer gemoedsrus by die produsente te kweek en implementering te verhoog.
8. Navorsingsetiek
Die studie is geregistreer en geklassifiseer deur die Etiek-komitee van die Fakulteit Ekonomiese en Bestuurswetenskappe aan die Noordwes-Universiteit. Die studie is ’n lae-risiko-studie en die etieknommer NWU-00540-18-A4 is uitgereik.
9. Aanbevelings
Die volgende aanbevelings om presisieboerdery te implementeer, word gemaak ten opsigte van die koste van presisieboerdery:
- ’n Finansieringsmodel moet saamgestel word deur tradisionele landboukredietverskaffers wat gunstig staan teenoor mediumtermynfinansiering van presisieboerderytegnologie.
- Die finansieringsmodel moet poog om die aanvangskostes van die tegnologie te verlaag. Sodoende sal die boer die tegnologie kan implementeer en oor ’n langer termyn afbetaal, eerder as om sy kontantvloei onder druk te plaas.
- Jaarlikse hernuwingsgelde van sagteware behoort as produksie-inset beskou te word en deur middel van produksiekrediet gefinansier te word.
Betreffende die ondersteuningsdienste en sinchronisasie van nuwe tegnologie word die volgende aanbeveel:
- Landbouprodusente wat die tegnologie aankoop, behoort saam met die tegnologie ook ’n deeglike opleidingskursus in die gebruik van die tegnologie te ontvang sodat hulle bemagtig is om die praktiese implementering van die tegnologie te hanteer.
- Tegnologiemaatskappye moet beter klante- en ondersteuningsdienste aan landbouprodusente verleen ten einde die tegnologie beter te implementeer.
- Die aanwysings en gebruikershandleidings van die tegnologie moet vereenvoudig word sodat landbouprodusente die tegniese taal en instruksies maklik kan verstaan en sodoende beter kan implementeer.
- Plaaslike landboumaatskappye behoort teen vergoeding ’n landbouvoorligtingsdiens te lewer aan landbouprodusente wat die presisieboerderytegnologie aangeskaf het en met implementering sukkel. Van die dienste, soos grondontledings, word reeds deur die landboumaatskappye gelewer. Hierdie dienste kan dus spesifiek uitgebrei word om produsente by te staan in die implementering van presisieboerderytegnologie, sodat die boer die data verstaan wat deur die tegnologie gegenereer word.
- Landboumaatskappye behoort gefokuste presisieboerderydae en -seminare te oorweeg om te verseker dat die boer presies verstaan wat presisieboerdery is en wat sy data aandui en hoe dit in wins omgeskakel kan word.
- Dit is belangrik dat die boer ingelig word om die regte besluite rakende hierdie boerderypraktyk te neem.
- Produsente moet belê in geskoolde arbeid om op die plaas doeltreffend met die tegnologie te kan werk. Geskoolde arbeiders kan hierdie taak vergemaklik.
10. Samevatting
Namate produsente presisielandbou implementeer, sal nuwe tegnologieë voortdurend ontwikkel word. Die volgende groot vooruitgang sal die gebruik van kunsmatige intelligensie wees. Alhoewel KI nooit die komplekse besluite van landbouprodusente sal kan vervang nie, kan dit gebruik word om die besluite vir landbouprodusente makliker te maak. Hedendaagse landbouprodusente het toegang tot ’n baie groot databasis, maar gebruik min daarvan in bestuursbesluitneming. Dit is dus noodsaaklik dat landbouprodusente die data wat deur presisieboerdery gegenereer word, effektief benut en beter oeste skep. Hierdie inligting kan dan gebruik word in die bepaling van die beste tyd om te plant, vir plae en siektes voor te berei sodat hulle voorkom kan word, en voorraadbestuur te bepaal wat voor oestyd voorspellings kan genereer. Nywerheids- en tegnologiemaatskappye gaan intussen voort om die moontlikhede van tegnologie te ondersoek deur die behoeftes van landbouprodusente in ag te neem en om sodoende genoeg voedsel te produseer om die wêreld se geprojekteerde nege miljard mense teen 2050 te kan voed.
11. Erkenning
Die skrywer bedank graag die Suid-Afrikaanse Akademie vir Wetenskap en Kuns vir die finansiële bydrae wat hulle tot hierdie studie gelewer het.
Bibliografie
Anderson, T.K. en S. Felsenfeld. 2003. A thematic analysis of late recovery from stuttering. American Journal of Speech and Language Pathology, 12(2):243–53.
Appropedia. 2016. Conventional farming. http://www.appropedia.org/Conventional_farming (3 Oktober 2017 geraadpleeg).
Aubert, B.A., A. Schroeder en J. Grimaudo. 2012. IT as enabler of sustainable farming: An empirical analysis of farmers' adoption decision of precision agriculture technology. Decision Support Systems, 54(1):510–20.
Bugnicourt, E. 2014. 5 benefits of precision agriculture to increase your field productivity. http://precisionagricultu.re/5-benefits-of-precision-agriculture-to-increase-your-field-productivity/ (7 Oktober 2017 geraadpleeg).
Comparetti, A. 2011. Precision agriculture: past, present and future. Akademija: Aleksandras Stulginskis University.
Connelly, L.M. 2016. Trustworthiness in qualitative research. Medsurg Nursing, 25(6):435.
Cribb, J. 2019. The age of food. Launceston: International Farm Management Association.
Daberkow, S.G. en W.D. McBride. 2003. Farm and operator characteristics affecting the awareness and adoption of precision agriculture technologies in the United States. Precision Agriculture, 4:163-177.
Davis, G., W.W. Casady en R.E. Massey. 1998. Precision agriculture: An introduction. Columbia, MI: University of Missouri.
DeJoia A. en M. Duncan. 2015. What is “precision agriculture” and why is it important? https://soilsmatter.wordpress.com/2015/02/27/what-is-precision-agriculture-and-why-is-it-important (27 Augustus 2019 geraadpleeg).
Delmar. 2019. History of precision agriculture. http://www.delmarlearning.com/companions/content/140188105x/trends/history_pre_agr.asp (28 Augustus geraadpleeg).
Departement van Landbou, Bosbou en Visserye (DLBV). 2017. Trends in the Agricultural Sector 2017. http://www.daff.gov.za/Daffweb3/Portals/0/Statistics%20and%20Economic%20Analysis/Statistical%20Information/Trends%20in%20the%20Agricultural%20Sector%202016.pdf (7 Oktober 2017 geraadpleeg).
Direktoraat Statistiek en Ekonomiese Analise. 2016. Abstract of agricultural statistics. http://www.daff.gov.za/Daffweb3/Portals/0/Statistics%20and%20Economic%20Analysis/Statistical%20Information/Abstract%202016%20.pdf (11 Oktober 2017 geraadpleeg).
Eastwood, C., L. Klerkx en R. Nettle. 2017. Dynamics and distribution of public and private research and extension roles for technological innovation and diffusion: Case studies of the implementation and adaptation of precision farming technologies. Journal of Rural Studies, 49:1–12.
Folnovic, T. 2015. Benefits of using precision farming: producing more with less. http://blog.agrivi.com/post/benefits-of-using-precision-farming-producing-more-with-less (14 Julie 2018 geraadpleeg).
Fusch, P.I. en L.R. Ness. 2015. Are we there yet? Data saturation in qualitative research. The Qualitative Report, 20(9):1408–16.
Gebbers, R. en V.I. Adamchuk. 2010. Precision agriculture and food security. Science, 327(59/67):828–31.
Geldenhuys, P. 2017. How consumer demand is changing the food system. http://pietergeldenhuys.com/videos (12 Mei 2019 geraadpleeg).
Grisso, R.D., M.M. Alley, W.E. Thomason, D.L. Holshouser en G.T Roberson. 2011. Precision farming tools: variable-rate application. Backsburg, Virginia: Virginia Polytechnic Institute and State University.
Haleyeq, J. 2017. Data management. https://haleyequipmentinc.com/harvest-solutions/ (21 Augustus 2018 geraadpleeg).
Heale, R. en D. Forbes. 2013. Understanding triangulation in research. Evidence-Based Nursing, 2013(1):37.
Hedberg, R. 2017. Population, affluence, and technology. https://www.e-education.psu.edu/geog30/node/328 (14 Julie 2018 geraadpleeg).
Hendriks, J. 2011. An analysis of precision agriculture in the South African summer grain producing areas. Doktorale proefskrif. Noordwes-Universiteit.
Intergate Immigration. 2019. Agricultural scarce skills in South Africa. https://www.intergate-immigration.com/blog/agricultural-scarce-skills-in-south-africa (29 Augustus 2019 geraadpleeg).
Jacobs A.J., J.J. van Tol en C.C. du Preez. 2018. Farmers’ perceptions of precision agriculture and the role of agricultural extension: a case study of crop farming in the Schweizer-Reneke region, South Africa. South African Journal of Agricultural Extension, 46(2). http://www.scielo.org.za/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0301-603X2018000200010&lng=en&nrm=iso&tlng=en (28 Augustus geraadpleeg).
Lincoln, Y.S. en E.G. Guba. 1985. Naturalistic Inquiry. Newbury Park, Kalifornië: Sage.
Lottes, P., M. Hoeferlin, S. Sander, M. Müter, P. Schulze en L.C. Stachniss. 2016. An effective classification system for separating sugar beets and weeds for precision farming applications. In 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), ble. 5157–63.
Malthus, T.R. 1888. An essay on the principle of population: A view of its past and present effects on human happiness. Nashville, Tennessee: Reeves & Turner.
Maohua, W. 2001. Possible adoption of precision agriculture for developing countries at the threshold of the new millennium. Computers and Electronics in Agriculture, 30(1/3):45–50.
Mensah P., D. Katerere, S. Hachigonta en A. Roodt (reds.). 2018. Systems analysis approach for complex global challenges. Champaign, Illinois: Springer.
Mulla, D. en R. Khosla. 2016. Historical evolution and recent advances in precision farming. Soil-specific Farming Precision Agriculture, 3:1–35.
Ncube B., W. Mupangwa en A. French. 2018. Precision agriculture and food security in Africa. In Mensah, Katerere e.a. (reds.) 2018.
Plaaslike Ontwikkeling. 2015. Index of /phocadownload/Agri-parks/Agri-Hub_Toolkit/2-FreeState. http://www.ruraldevelopment.gov.za/phocadownload/Agri-parks/Agri-Hub_Toolkit/2-FreeState (28 July 2018 geraadpleeg).
Porter, A. en S. Kwasi. 2017. Is Southern Africa facing a food security disaster? https://issafrica.org/iss-today/is-southern-africa-facing-a-food-security-disaster (7 Oktober 2017 geraadpleeg).
Queensland Drones. 2018. Agriculture drone services for farmers and growers. https://qlddrones.com.au/services/services-for-farming-and-agriculture/ (5 Augustus 2018 geraadpleeg).
Raats, J. 2017. Die toekoms van landbou lê in tegnologie. https://www.netwerk24.com/landbou/Nuus/boerdery-se-toekoms-le-in-tegnologie-20170914 (12 Mei 2019 geraadpleeg).
Rouse, M. en I. Wingmore. 2016. Precision agriculture. https://whatis.techtarget.com/definition/precision-agriculture-precision-farming (5 Augustus 2018 geraadpleeg).
Rüsch, P.C. 2001. Precision farming in South Africa. MEng-verhandeling. Universiteit van Pretoria.
Schmaltz, R. 2017. What is precision agriculture? https://agfundernews.com/what-is-precision-agriculture.html (5 Augustus 2018 geraadpleeg).
Stafford, J.V. 2000. Implementing precision agriculture in the 21st century. Journal of Agricultural Engineering Research, 76(3):267–75.
TechTarget. Precision farming defined. https://whatis.techtarget.com/definition/precision-agriculture-precision-farming (28 Augustus geraadpleeg).
The population pyramid. 2019. Sub-Saharan Africa 20140. https://www.populationpyramid.net/sub-saharan-africa/2040 (29 Augustus 2019 geraadpleeg).
United Nations. 2019. New UN report reveals that hunger in Africa continues to rise. http://www.fao.org/news/story/en/item/1180443/icode (29 Augustus 2019 geraadpleeg).
Van Zyl, S.F. 2010. The impact of precision farming on the profitability of selected maize irrigation farms in the Northern Cape Province. Doktorale proefskrif. Universiteit van Pretoria.
Zokwana, S. 2017. No more than 15% of SA land is arable. https://citizen.co.za/news/south-africa/1523861/no-15-sa-land-arable-agriculture-minister (14 Julie 2018 geraadpleeg).
LitNet Akademies (ISSN 1995-5928) is geakkrediteer by die SA Departement Onderwys en vorm deel van die Suid-Afrikaanse lys goedgekeurde vaktydskrifte (South African list of Approved Journals). Hierdie artikel is portuurbeoordeel vir LitNet Akademies en kwalifiseer vir subsidie deur die SA Departement Onderwys.
The post ’n Ondersoek na die hindernisse om presisieboerdery in die Oos-Vrystaat te implementeer appeared first on LitNet.