Conocer el riesgo de enfermedad en el campo es vital para tomar decisiones oportunas sobre la gestión de los cultivos. Con las estaciones IoT específicas del campo, conozca las condiciones modeladas para la liberación y la infección de esporas.

Riesgo de enfermedades en el campo, el ladrón del rendimiento y la calidad

Riesgo_de_enfermedades_en_el_campo

Cuestiones agronómicas

  • Sepa cuándo pulverizar o no en función de las condiciones reales del campo.
  • Con un sistema Estaciones IoT, conocer las condiciones modeladas para la liberación de esporas y la infección por esporas.
  • Programar las aplicaciones de fungicidas en función de la fase de crecimiento y riesgo de enfermedad/presión - estirar o acortar la ventana de pulverización.
  • Preservar los rendimientos/la calidad basándose en un calendario adecuado aplicaciones de fungicidas.
  • La eficacia de los plaguicidas varía según el campo condiciones meteorológicas de 20 a 100 %.
  • La ineficacia de los plaguicidas puede reducir la calidad hasta en un 80 % el rendimiento hasta en un 30 %.
Fusarium en el trigo
Fusarium en el trigo
Sclerotinia en la colza
Sclerotinia en la colza

Soluciones IoT para gestionar el riesgo de enfermedades sobre el terreno

Utilice un enfoque anidado de dispositivos IoT para realizar un seguimiento de las condiciones meteorológicas de sus campos.

Desde estaciones interiores hasta estaciones completas con una variedad de sensores: temperatura, humedad relativa, humedad de las hojas, precipitaciones, radiación solar, temperatura del suelo y velocidad/dirección del viento.

Combinar dispositivos IoT, con uno de los 80 modelos de enfermedad para 45 cultivos.

Ejemplo de riesgo de enfermedad en el campo para Canola. Sclerotinia cuatro procesos modelizados: apotecia desarrollo, esporulación y dos procesos de infección.

Coste-beneficio

Disponer de una evaluación del riesgo de la presión de las enfermedades campo por campo nos permite orientar nuestras decisiones de gestión de los cultivos.

  • La presión de las enfermedades de campo suele ser un problema que pasa desapercibido hasta que es demasiado tarde.
  • Todos modelos de enfermedad utilizado por METOS® se basan en investigaciones revisadas.
  • La biología de cualquier enfermedad no cambia de una región a otra, lo que cambia es la situación sobre el terreno. tiempo y técnicas de gestión empleadas.
  • Tiempo estaciones o dispositivos IoT no cerca o en el campo son inexactos para predicción de enfermedades.
  • Los dispositivos y sensores IoT sobre el terreno permiten predecir con gran precisión enfermedades por zonas en el campo.

La voz de un agricultor

"Ejemplo: La podredumbre del tallo por Sclerotinia roba rendimiento a mi granja, tanto que he perdido $55 acre en una cosecha de 50 bushel para mis 1.000 acres. He tenido que cambiar mis prácticas de gestión y utilizar las soluciones IoT de Pessl para controlar mejor las condiciones ambientales de riesgo de enfermedad por Sclerotinia y poder programar las aplicaciones de fungicidas. Las soluciones IoT cuestan a mi explotación $6.000 al año, lo que se traduce en un retorno de la inversión de más de 8:1."

Sobre el autor:
Guy Ash ha trabajado como agrometeorólogo y especialista científico en observaciones de la Tierra durante los últimos 30 años. En la actualidad, es el Director Global de Formación y Cuentas Clave en Canadá para Pessl Instruments, Austria. Pessl Instrument es una empresa de IoT que fabrica soluciones de hardware (registradores y sensores) y software centradas en el sector agrícola. Trabajamos en más de 85 países y tenemos más de 70.000 dispositivos y 700.000 sensores desplegados para una amplia gama de aplicaciones agrícolas: gestión de enfermedades, riego, humedad del suelo, trampas de insectos, cámaras de cultivo, estaciones meteorológicas, fertilidad del suelo, etc. Una de sus funciones es ofrecer formación global para una extensa lista de soluciones IoT para una gran variedad de cultivos: arroz, trigo, soja, naranjas, maíz, colza, forrajes, uvas, frutas y verduras, etc.

Avatar-Guy

Guy Ash,
METOS® Director mundial de formación