Знание риска заболевания на поле жизненно важно для принятия своевременных решений по управлению посевами. С помощью специальных станций IoT на полях можно узнать смоделированные условия для высвобождения спор и заражения спорами.

Риск болезней в полевых условиях, вор урожайности и качества

Риск заболевания в полевых условиях_обложка

Агрономические вопросы

  • Знайте, когда опрыскивать или не опрыскивать, исходя из фактических условий на поле.
  • С учетом специфики полевых условий IoT-станции, знать смоделированные условия для выделения спор и заражения спорами.
  • Время применения фунгицидов в зависимости от стадии роста и риск заболевания/давление - растянуть или сократить окно распыления.
  • Сохранение урожайности/качества на основе своевременной оценки применение фунгицидов.
  • Эффективность пестицидов варьируется в зависимости от условий на поле погодные условия от 20 до 100 %.
  • Неэффективность пестицидов может снизить качество до 80 % урожайность до 30 %.
Фузариоз в пшенице
Фузариоз в пшенице
Склеротиния в каноле
Склеротиния в каноле

Решения IoT для управления риском заболеваний в полевых условиях

Используйте вложенный подход IoT-устройств для отслеживания погодных условий на ваших полях.

От полевых до полноценных станций с различными датчики: температура, относительная влажность, влажность листьев, осадки, солнечная радиация, температура почвы и скорость/направление ветра.

In-Field-Sensors-for-Disease-Risk-Assessment_FieldClimate

Объедините устройства IoT с одним из 80 модели заболеваний для 45 культур.

nMETOS_FieldClimate

Пример риска заболеваний в полевых условиях для Канола. Склеротиния четыре смоделированных процесса: apothecia развитие, споруляция и два инфекционных процесса.

Экономические выгоды

Оценка риска давления болезней на каждое поле позволяет нам целенаправленно принимать решения по управлению посевами.

  • Заболевания на полях часто остаются незамеченными до тех пор, пока не становится слишком поздно.
  • Все модели заболеваний используется METOS® основаны на проверенных исследованиях.
  • Биология любого заболевания не меняется от региона к региону, меняется только полевая работа. погода и применяемые методы управления.
  • Погода станции или устройства IoT не вблизи или в поле, являются неточными для прогнозирование заболеваний.
  • IoT-устройства и датчики в полевых условиях позволяют очень точно прогнозировать заболевания для зон в поле.

Голос сельхозпроизводителя

"Пример: Склеротиния стеблевая гниль лишает мою ферму урожая, настолько, что я потерял $55 акров при урожае в 50 бушелей на моих 1000 акрах. Мне пришлось изменить методы управления и использовать IoT-решения от компании Pessl, чтобы лучше отслеживать условия окружающей среды для риска заболевания склеротинией и вовремя применять фунгициды. IoT-решения обходятся моей ферме в $6 000 в год, что означает возврат инвестиций более чем 8:1."

Об авторе:
Гай Эш работал агрометеорологом и специалистом по научным наблюдениям Земли в течение последних 30 лет. В настоящее время он является менеджером по глобальному обучению и работе с ключевыми клиентами в Канаде компании Pessl Instruments, Австрия. Pessl Instrument - это IoT-компания, которая производит аппаратные (регистраторы и датчики) и программные решения, ориентированные на сельскохозяйственный сектор. Мы работаем в более чем 85 странах и имеем более 70 000 устройств и 700 000 датчиков, развернутых для широкого спектра сельскохозяйственных приложений: управление болезнями, ирригация, влажность почвы, ловушки для насекомых, камеры для посевов, метеостанции, плодородие почвы и т.д. Одна из его функций заключается в проведении глобального обучения по обширному списку IoT-решений для широкого спектра сельскохозяйственных культур - риса, пшеницы, сои, апельсинов, кукурузы, канолы, кормов, винограда, фруктов и овощей и т.д.

Avatar-Guy

Гай Эш,
METOS® Менеджер по глобальному обучению
ВЕРНУТЬСЯ КО ВСЕМ ЗАПИСЯМ БЛОГА