Conoscere il rischio di malattia sul campo è fondamentale per prendere decisioni tempestive sulla gestione delle colture. Con le stazioni IoT specifiche per il campo, è possibile conoscere le condizioni modellate per il rilascio e l'infezione delle spore.

Il rischio di malattie in campo, la resa e la qualità

Copertura del rischio di malattia in campo

Problemi agronomici

  • Sapere quando spruzzare o non spruzzare in base alle condizioni effettive del campo.
  • Con la specifica presenza sul campo Stazioni IoT, conoscere le condizioni modellate per il rilascio e l'infezione delle spore.
  • Programmare le applicazioni di fungicidi in base allo stadio di crescita e rischio di malattia/pressione - allungare o accorciare la finestra di spruzzatura.
  • Preservare i rendimenti/la qualità sulla base di un'adeguata tempistica. Applicazioni di fungicidi.
  • L'efficacia dei pesticidi varia a seconda del campo. condizioni meteorologiche da 20 a 100 %.
  • L'inefficienza dei pesticidi può ridurre la qualità fino all'80 % la resa fino al 30 %.
Fusarium nel grano
Fusarium nel grano
Sclerotinia nella colza
Sclerotinia nella colza

Soluzioni IoT per gestire il rischio di malattie in campo

Utilizzate un approccio annidato di dispositivi IoT per monitorare le condizioni meteorologiche dei vostri campi.

Dalle stazioni interne a quelle complete con una varietà di sensori: temperatura, umidità relativa, bagnatura delle foglie, precipitazioni, radiazione solare, temperatura del suolo e velocità/direzione del vento.

Combinare i dispositivi IoT, con uno degli 80 modelli di malattia per 45 colture.

Esempio di rischio di malattia in campo per Canola. Sclerotinia quattro processi modellati: apoteosi sviluppo, sporulazione e due processi di infezione.

Vantaggi in termini di costi

Una valutazione del rischio della pressione delle malattie campo per campo ci permette di prendere decisioni mirate sulla gestione delle colture.

  • La pressione delle malattie in campo è spesso un problema invisibile fino a quando non è troppo tardi.
  • Tutti modelli di malattia utilizzato da METOS® si basano su ricerche di tipo pier reviewed.
  • La biologia di qualsiasi malattia non cambia da regione a regione, ciò che cambia è il comportamento sul campo. tempo e le tecniche di gestione impiegate.
  • Il tempo stazioni o dispositivi IoT non in prossimità o in campo sono imprecisi per previsione della malattia.
  • I dispositivi e i sensori IoT sul campo consentono di prevedere con estrema precisione le malattie per le zone del territorio.

La voce di un coltivatore

"Esempio: Il marciume dello stelo della sclerotinia ha privato la mia azienda agricola della sua resa, tanto che ho perso $55 acri su un raccolto di 50 bushel per i miei 1.000 acri. Ho dovuto modificare le mie pratiche di gestione e utilizzare le soluzioni IoT di Pessl per avere una migliore gestione delle condizioni ambientali per il rischio di sclerotinia, in modo da programmare le applicazioni di fungicidi. Le soluzioni IoT costano alla mia azienda agricola $6.000 all'anno, che si traducono in un ritorno sull'investimento superiore a 8:1"."

Informazioni sull'autore:
Guy Ash ha lavorato negli ultimi 30 anni come agrometeorologo e specialista in osservazioni della terra. Attualmente è responsabile della formazione globale e dei Key Accounts in Canada per Pessl Instruments, Austria. Pessl Instrument è un'azienda IoT che produce hardware (logger e sensori) e soluzioni software incentrate sul settore agricolo. Lavoriamo in oltre 85 Paesi e abbiamo più di 70.000 dispositivi e 700.000 sensori distribuiti per un'ampia gamma di applicazioni agricole: gestione delle malattie, irrigazione, umidità del suolo, trappole per insetti, telecamere per le colture, stazioni meteorologiche, fertilità del suolo, ecc. Uno dei suoi ruoli è quello di fornire una formazione globale per un ampio elenco di soluzioni IoT per una vasta gamma di colture: riso, grano, soia, arance, mais, colza, foraggi, uva, frutta e verdura, ecc.

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Guy Ash,
METOS® Responsabile della formazione globale