Dossier Precisievisserij

In de landbouwwereld dringen precisietechnologie en hightech toepassingen steeds verder door. Ook de visserij maakt die evolutie door: er zijn een boel hardware, software en apps in ontwikkeling voor toepassing bij vangst, verwerking, werking aan boord en vermarkting, en die opent een wereld van mogelijkheden voor vissers en onderzoekers.

Vissersboot met twee sleepnetten

Wat doet ILVO?

  • een onderzoeker meet de breedte van Noordzeekrabben met behulp van een bluetooth schuifmaat en een tablet
    ILVO ontwerpt en test apparatuur en software voor het verzamelen van data over o.a. visbestanden, socio-economische parameters, etc.

Wat is precisievisserij

Onder precisievisserij verstaan we de ontwikkeling en toepassing van innovatieve technieken en hightech oplossingen voor de visserij. Die moeten toelaten om meer en betere data te verzamelen, om selectiever te vissen met minder milieu-impact, om de werking en het beheer van vaartuigen en visserij-activiteiten efficiënter te maken, en om een betere valorisatie te realiseren.

Vangst en precisie

De commerciële pulsvisserij mag dan officieel verboden zijn, de mogelijkheden van de technologie blijven gelden en beperken zich niet enkel tot het vergroten van de vangsten. Zo bewijzen proeven met kleine elektroden in een ontsnappingspaneel in de buik van het net dat het mogelijk is om meer ongewenste vangst te laten ontsnappen zonder dat daarbij waardevolle platvissen verloren gaan. Tongen die zich door de gaten van het ontsnappingspaneel willen wurmen, krijgen namelijk een klein schokje en bewegen dan verder naar eind van het net. Gelijkaardige resultaten worden bekomen met LED-lampen in ontsnappingspanelen: die zorgen ervoor dat kleine pladijsjes zich niet laten vangen, terwijl de grote marktwaardige tongen behouden blijven. ILVO onderzoekt binnen project COMBITUIG mogelijke toepassingen van deze en andere nieuwe technologieën met behulp van vangstvergelijkingen aan boord van onderzoeksvaartuigen.

Hoe vangsten in kaart brengen?

Momenteel worden de vangsten in kaart gebracht via een monitoringsprogramma met zeegaande waarnemers. Die steekproefaanpak levert data van hoge kwaliteit, maar is beperkt in omvang, waardoor er voor minder courante vissoorten zoals tarbot, griet en bepaalde roggensoorten een tekort aan data bestaat over hun verspreiding en dichtheden in de visgebieden. Machine Vision, een automatisch systeem voor beeldherkenning van vissoorten aan boord, kan een oplossing zijn. Op die manier kunnen vissersvaartuigen zelf hun data verzamelen, een principe dat self-sampling heet.

Beeldanalyse

Wetenschappers en vissers onderzoeken binnen project VISIM wat de mogelijkheden zijn om een beeldherkenningssysteem op te stellen aan boord van een schip. Dat systeem wordt door wetenschappers ontwikkeld met behulp van zowel klassieke beeldherkenningsmethoden als artificiële intelligentie. De ontwikkelde software is nu reeds in staat om vissen die getransporteerd worden op een lopende band te meten met een gemiddelde nauwkeurigheid van minder dan 3mm onder gestandaardiseerde omstandigheden. De volgende stap is de ontwikkeling van de soortherkenningssoftware, waarbij een grote hoeveelheid beelden verzameld wordt van de te identificeren soorten (tong, pladijs, ...). Deze beelden worden gevoed aan de machine learning software, die vervolgens vissen moet kunnen identificeren wanneer ze in beeld komen. De laatste stap is het installeren en testen van het systeem aan boord.

Bij succesvolle implementatie aan boord van vissersschepen, en eventueel ook in de vismijn, kan de dataverzameling in de visserij meteen een aantal versnellingen hoger schakelen. Ook voor vissers zou het nieuwe systeem winst kunnen opleveren: zij zouden bijvoorbeeld op basis van real-time metingen van de lengteverdelingen per vangst kunnen inschatten wat op een bepaald moment de meest interessante visgronden zijn.

Ecosysteembeheer

Uiteindelijk doel van het systeem, op lange termijn dus, is om de ruwe vangst te gaan analyseren in functie van datacollectie. Het gaat dus niet om controle, en ook niet enkel om vis. Data over alle diersoorten, inclusief zeesterren, garnalen en dergelijke, zullen worden verzameld om het ecosysteem als geheel in beeld te brengen. Want wetenschappers weten het al lang: visserijvangsten bieden een schat aan informatie over de ecosystemen waar ze vandaan komen, en over variaties in ruimte en tijd. Stel je voor dat je al die informatie in een voorspellend model kan gieten, net zoals de modellen die onze weerberichten genereren, en dat die precies kunnen vertellen waar de interessante vis zit, of wanneer kwetsbare soorten samenkomen om zich voort te planten. Dat is informatie waar elke visser en ecosysteembeheerder mee aan de slag zou kunnen.

Vaartuigen als dataplatform

Schippers en reders hebben nood aan snelle feedback over de economische prestaties van hun vaartuig, denk maar aan opbrengst per trip, vangstsamenstelling en brandstofkosten. Via geautomatiseerde sensordata is het mogelijk om daar een ‘live view’ van te genereren, en zelfs om online tools te gaan ontwikkelen. En dat is nu precies het doel van het VIStools-traject, een opeenvolging van projecten dat vaartuigen ziet als dataplatformen. Bijzonder is dat het traject co-creatief wordt opgezet, als een samenwerking tussen de visserijsector en de wetenschap.

Centraliseren van data

De centrale doelstelling is om visserij-informatie automatisch te verzamelen aan boord van elk vaartuig, de ‘live view’. Die geeft informatie van de sensoren zonder tussenliggende algoritmes, en biedt aan schippers en reders een real time impressie over de toestand aan boord. VISTOOLS Analytics gaat nog een stap verder: de data van de sensoren worden gecentraliseerd en er wordt een koppeling gemaakt met bestaande dataplatformen. De koppeling van deze nieuwe bron van visserij-informatie met bestaande data laat toe om aan boord en online een aantal toegankelijke, informatieve tools voor de vissers te ontwikkelen. De informatie wordt geanonimiseerd doorgestuurd, gekoppeld aan externe databronnen en op kaarten weergegeven, de zogenoemde ‘heat maps’. Die geven informatie weer zoals de waarde van de vangst, of de omzet per dag. De onderzoekers en visserijpartners ontwikkelen ook een elektronisch visruimplan waarmee de inhoud en de locatie van de viskisten in het ruim opgevolgd kan worden via een applicatie op een tablet.

Ook voor wetenschappers openen deze algoritmes nieuwe mogelijkheden voor onderzoek. Zo geven de gegevens inzichten in waar en wanneer de vis gevangen wordt, en zijn de gegevens van sensoren voor oppervlaktewatertemperatuur bijzonder waardevol voor klimaatwetenschappers.

Verduurzaming dankzij technologie

De visserijsector is al een tiental jaar bezig met inspanningen te leveren om de sector duurzamer te maken. Zo gebruiken schepen tot 40 procent minder brandstof, zijn netten aangepast om de bijvangst te beperken en zijn de werktuigen lichter gemaakt om het ecosysteem minder te verstoren. ILVO heeft met Valduvis - valorisatie van duurzaam gevangen vis - een meetinstrument ontwikkeld dat die inspanningen objectief en precies kan meten en dat de visserij verder moet verduurzamen.

Met de Valduvis-tool worden elf indicatoren in kaart gebracht waardoor het een score kan toekennen aan een vaartuig, een visserijvloot of een bepaald vlootsegment. Reders en vissers kunnen op basis van de individuele scores over de diverse indicatoren, en onder wetenschappelijke begeleiding van het ILVO, zoeken hoe zij hun globale score kunnen verbeteren. Op www.valduvis.be kunnen reders zelf hun score bijhouden, kan de overheid de sector opvolgen en de koper en consument kan bekijken of zijn vis duurzaam gevangen wordt. Ook op de veiling kunnen kopers kunnen zien of de verhandelde vis afkomstig is van een duurzaam visserijschip. Het instrument Valduvis is ingekapseld in een verbetertraject onder de naam ‘Visserij Verduurzaamt’, dat tegelijkertijd ook een erkenning is voor de reeds geleverde inspanningen van de reders.

Ook interessant

Wettelijke informatie