Tarladaki hastalık riskini bilmek, zamanında ürün yönetimi kararları için hayati önem taşır. Tarlaya özel IoT istasyonları ile spor salınımı ve spor enfeksiyonu için modellenen koşulları öğrenin.

Tarla İçi Hastalık Riski, Verim ve Kalite Hırsızı

Saha İçi Hastalık Riski_Kapak

Agronomik konular

  • Gerçek saha koşullarına göre ne zaman ilaçlama yapacağınızı veya yapmayacağınızı bilin.
  • Saha içi spesifik IoT istasyonları, spor salınımı ve spor enfeksiyonu için modellenen koşulları bilmelidir.
  • Fungisit uygulamalarını büyüme evresine göre zamanlayın ve hastalık riski/basınç - püskürtme penceresini uzatın veya kısaltın.
  • İyi zamanlamaya dayalı olarak verimi/kaliteyi koruyun fungisit uygulamaları.
  • Pestisit etkinliği tarla içi koşullara bağlı olarak değişir hava koşulları 20 ila 100 % arasında.
  • Pestisit verimsizliği kaliteyi 80 %'ye kadar, verimi ise 30 %'ye kadar düşürebilir.
Buğdayda Fusarium
Buğdayda Fusarium
Kanolada Sclerotinia
Kanolada Sclerotinia

Tarla İçi Hastalık Riskini Yönetmek için IoT Çözümleri

Tarlalarınızın hava koşullarını takip etmek için IoT cihazlarından oluşan iç içe geçmiş bir yaklaşım kullanın.

Saha içinden tam istasyonlara kadar çeşitli sensörler: sıcaklık, bağıl nem, yaprak ıslaklığı, yağış, güneş radyasyonu, toprak sıcaklığı ve rüzgar hızı/yönü.

Hastalık-Risk-Değerlendirmesi İçin Saha İçi Sensörler_FieldClimate

IoT cihazlarını 80 cihazdan biriyle birleştirin hastalık modelleri 45 ürün için.

nMETOS_FieldClimate

Aşağıdakiler için tarla içi hastalık riski örneği Kanola. Sclerotinia dört modellenmiş süreç: apothecia gelişim, sporülasyon ve iki enfeksiyon süreci.

Maliyet avantajları

Hastalık baskısına ilişkin tarla bazında bir risk değerlendirmesine sahip olmak, ürün yönetimi kararlarımızı hedeflememizi sağlar.

  • Tarla hastalıkları baskısı genellikle geç olana kadar görünmeyen bir sorundur.
  • Tümü hastalık modelleri METOS tarafından kullanıldı® iskele incelemeli araştırmalara dayanmaktadır.
  • Herhangi bir hastalığın biyolojisi bölgeden bölgeye değişmez, değişen şey saha içi uygulamalardır. hava durumu ve kullanılan yönetim teknikleri.
  • Hava Durumu istasyonlar veya IoT cihazları yakın veya saha içi değil, aşağıdakiler için yanlıştır hastalık tahmini.
  • Saha içi IoT cihazları ve sensörler, sahadaki bölgeler için hastalıkların çok doğru bir şekilde tahmin edilmesini sağlar.

Bir yetiştiricinin sesi

"Örnek: Sclerotinia kök çürüklüğü çiftliğimi verimden mahrum bırakıyor, öyle ki 1.000 dönümlük arazimde 50 kile üründe $55 dönüm kaybettim. Yönetim uygulamalarımı değiştirmek ve fungisit uygulamalarını zamanlamak amacıyla Sclerotinia hastalığı riski için çevresel koşulları daha iyi anlamak için Pessl'in IoT çözümlerini kullanmak zorunda kaldım. IoT çözümleri çiftliğime yılda $6.000'e mal oluyor ve bu da 8:1'den fazla yatırım getirisi anlamına geliyor."

Yazar Hakkında:
Guy Ash, son 30 yıldır tarımsal meteorolog ve yer gözlem bilimi uzmanı olarak çalışmaktadır. Şu anda Pessl Instruments, Avusturya'nın Kanada'daki Küresel Eğitim ve Kilit Hesaplar Müdürüdür. Pessl Instrument, tarım sektörüne odaklanan donanım (kaydediciler ve sensörler) ve yazılım çözümleri üreten bir IoT şirketidir. 85'ten fazla ülkede çalışıyoruz ve çok çeşitli tarım uygulamaları için konuşlandırılmış 70.000'den fazla cihaz ve 700.000 sensörümüz var: hastalık yönetimi, sulama, toprak nemi, böcek tuzakları, mahsul kameraları, meteoroloji istasyonları, toprak verimliliği vb. Görevlerinden biri de pirinç, buğday, soya fasulyesi, portakal, mısır, kanola, yem, üzüm, meyve ve sebze gibi çok çeşitli ürünlere yönelik kapsamlı bir IoT çözümleri listesi için küresel eğitim sağlamaktır.

Avatar-Adam

Guy Ash,
METOS® Küresel Eğitim Müdürü
TÜM BLOG GIRDILERINE GERI DÖN