.png)
W tym kontekście moduł obronny w ramach xFarm stanowi jedną z najważniejszych innowacji. Oferuje on rolnikom narzędzia technologiczne do zapobiegania chorobom i ochrony upraw w zrównoważony i ukierunkowany sposób. Ale co kryje się za tym potężnym rozwiązaniem? Dowiedzmy się tego razem.
Modele predykcyjne są base każdego zaawansowanego systemu ochrony roślin. Opierają się one na rygorystycznej analizie danych klimatycznych, agronomicznych i uprawowych, wraz z informacjami na temat docelowych patogenów, w celu przewidywania z wyprzedzeniem, kiedy warunki polowe staną się korzystne dla rozwoju choroby. Modele te są zintegrowane z systemami wspomagania decyzji (DSS), które za pośrednictwem platform cyfrowych, takich jak xFarm, stale monitorują ryzyko wystąpienia chorób.
Jednym z największych potencjałów tych narzędzi jest możliwość przeprowadzania fitosanitarnych zabiegów ochrony upraw tylko wtedy, gdy jest to rzeczywiście konieczne.
W kontekście rolnictwa coraz bardziej skoncentrowanego na zrównoważonym rozwoju, SPD oferują wyjątkową możliwość ograniczenia stosowania środków ochrony roślin przy jednoczesnej ochronie środowiska i poprawie wydajności praktyk rolniczych.
Tworzenie skutecznych modeli prognostycznych wymaga wielu badań naukowych i prac rozwojowych. Aby zrealizować moduł Defence w oprogramowaniu xFarmkonieczne było zaangażowanie instytutów badawczych, uniwersytetów i specjalistycznych laboratoriów. Współpraca z tymi instytucjami umożliwia gromadzenie wysokiej jakości danych, ciągłą kalibrację i ulepszanie modeli w celu zwiększenia ich dokładności i kontekstu.
Interakcja między nauką akademicką a praktyką terenową ma kluczowe znaczenie: pracując ramię w ramię z naukowcami, technikami i rolnikami, DSS są stale dostosowywane do nowych wyzwań w rolnictwie, takich jak zmiany klimatu i zmiany w relacjach między patogenami a roślinami. W ten sposób powstaje nie tylko zaawansowany technologicznie system, ale także narzędzie doskonale dostosowane do konkretnych potrzeb rolników.
Sercem modułu Defence są technologie wykorzystywane do gromadzenia i analizowania danych. Stacje pogodowe, czujniki wilgotności liści i predykcyjne dane klimatyczne są potrzebne do ciągłego monitorowania warunków środowiskowych i upraw. Instrumenty te zbierają dane w czasie rzeczywistym na temat kluczowych zmiennych, takich jak temperatura, wilgotność, opady, kierunek i intensywność wiatru, godziny wilgotności liści i inne.
Jednak gromadzenie danych to tylko jedna część procesu. Drugim kluczowym elementem jestinterpretacja tych informacji. Modele matematyczne i statystyczne base modułu Defence analizują zmienne klimatyczne i środowiskowe w celu dokładnego przewidywania rozwoju i rozprzestrzeniania się chorób upraw. Prognozy te dostarczają rolnikom wskazówek na czas, umożliwiając ukierunkowane i oparte na dowodach interwencje.
Aby zapewnić skuteczność modeli prognostycznych, konieczne jest testowanie i walidacja prognoz w rzeczywistych warunkach rolniczych. Moduł Defence nie ogranicza się do symulacji laboratoryjnych, ale został szeroko przetestowany w terenie, gdzie dane prognostyczne są porównywane z rzeczywistym rozwojem choroby. Na tych etapach niezbędne jest zaangażowanie rolników, techników, ośrodków badawczych i uniwersytetów, ponieważ ich opinie i know-how pomagają w dalszej optymalizacji systemu.
Testy terenowe są zatem kluczowym krokiem do zapewnienia, że system nie tylko działa, ale także skutecznie reaguje na potrzeby rolników, oferując terminowe i praktyczne rozwiązania w zakresie ochrony upraw.
Przyjęcie modeli predykcyjnych i systemów wspomagania decyzji (DSS) oferuje rolnikom liczne korzyści, poprawiając wydajność i zmniejszając koszty związane z ochroną upraw. Przede wszystkim narzędzia te umożliwiają ograniczenie stosowania zabiegów fitosanitarnych, interweniując tylko wtedy, gdy występuje realne ryzyko wystąpienia choroby. W ten sposób rolnicy są w stanie zmniejszyć zużycie środków ochrony roślin, przyczyniając się do zrównoważonego rozwoju środowiska. Co więcej, dzięki terminowym i ukierunkowanym prognozom, modele pomagają wkroczyć na pole w najbardziej odpowiednim momencie, zwiększając skuteczność interwencji. Należy podkreślić, że modele prognostyczne nie zastępują rolnika ani technika, ale są narzędziami wspomagającymi podejmowanie decyzji, które pomagają zidentyfikować użyteczne okno czasowe, w którym poszczególne zabiegi ochrony roślin mogą być najbardziej wydajne i skuteczne w zwalczaniu choroby. Takie podejście pozwala na bardziej precyzyjną, ukierunkowaną i odpowiedzialną ochronę upraw, minimalizując wpływ na środowisko i zwiększając produktywność w zrównoważony sposób.
Systemy DSS są doskonałym przykładem tego, jak rolnictwo może czerpać korzyści z innowacji technologicznych i współpracy między badaniami a praktyką rolniczą. Dzięki zaawansowanym modelom predykcyjnym, technologiom monitorowania w czasie rzeczywistym i ciągłemu dostosowywaniu systemu, rolnicy mogą chronić swoje uprawy w bardziej wydajny i zrównoważony sposób, zmniejszając koszty i wpływ na środowisko. Wraz z ewolucją globalnych wyzwań, narzędzia te są kluczem do promowania inteligentniejszego, bardziej zrównoważonego rolnictwa, które spełnia potrzeby zmieniającego się świata.
.svg)
