Deze app biedt: snelle en directe invoer van scoutinggegevens met een smartphone of tablet; realtime overzicht van uw kas; gestructureerde weergave van de scoutinggegevens via pc of web; visualisatie van de plaagdruk en populatieopbouw van nuttige organismen; uitgebreide data-analyse; direct contact met een Biobest adviseur voor gepersonaliseerd IPM-advies.
Extra functie genaamd trapscanner (gebruikt telefooncamera) kan worden gebruikt om plagen op gele vangplaten automatisch te tellen.
De STORGARD productlijn biedt vroegtijdige detectiesystemen aan voor schadelijke insecten tijdens het verwerken, vervoeren, opslaan en verhandelen van voedingsmiddelen en andere goederen. Een juist gebruik van deze producten kan verliezen beperken, de kwaliteit van opgeslagen voedingsmiddelen verbeteren en tijd en geld besparen. STORGARD is al meer dan drie decennia de norm in de sector. In tegenstelling tot lichtvallen zijn STORGARD-producten soortspecifiek en gevoeliger om kleinere populaties te detecteren. Eigenschappen die van onschatbare waarde zijn voor kwaliteitsbewaking die moeten voldoen aan nultolerantie in maalderijen, bakkerijen en andere voedselverwerkings- en opslagfaciliteiten.
Dit is een systeem om te helpen bij het beheer van ziekten. Webgebaseerd DSS dat helpt bij het timen van spuittoepassingen en de juiste dosering voor elke situatie berekent.
Field Manager is een compleet hulpmiddel voor het plannen van toepassingen, het optimaliseren van uw gewasinputs en het maximaliseren van de gewasgezondheid, zowel op veld- als op zoneniveau. Field Manager maakt gebruik van meer dan 25 jaar landbouwkundige gegevens en expertise en biedt winstgevende inzichten in de gewasproductie voor maïs, sojabonen, wintertarwe, zomertarwe en koolzaad. Samen met uw gewasinformatie bewaakt xarvio Field Manager de milieuomstandigheden om de gezondheid van planten en ziektestress tijdens het groeiseizoen te voorspellen. Dit zodat u kunt beschikken over waarschuwingen en betrouwbare, uitvoerbare aanbevelingen om uw bedrijfsresultaat te verbeteren.
Dit toestel meet de bladnatheid en zendt die gegevens naar een computer of mobiele telefoon. Anticipeer zo op de risico's die gepaard gaan met verhoogde ziektedruk. Zodra uw sensor is geïnstalleerd, hebt u op elk moment toegang tot betrouwbare en nauwkeurige agrometeorologische gegevens om het ontstaan van klimatologische omstandigheden die gunstig zijn voor de ontwikkeling van plagen in de gaten te houden. Volg de evolutie van de bladvochtigheid op uw percelen via grafieken beoordeel het risico op het uitbreken van ziekten.
Mileos® is ondertussen een referentie inzake beslissingsondersteuning in Frankrijk om het risico van aardappelplaag te beheren. Mileos werd ontwikkeld door ARVALIS - Institut du végétal en is het resultaat van de fusie van twee instrumenten (Mildi-LIS & MilPV) en profiteert van 10 jaar onderzoek en voortdurende verbetering. In 2018 werden meer dan 5.000 percelen gevolgd door Mileos® in Frankrijk door 1.500 gebruikers. De tool is beschikbaar op het web en als mobiele applicatie om boeren te ondersteunen bij de preventie van risico's op late meeldauw. Het epidemiologische model Mileos® is onderverdeeld in 4 segmenten: besmetting en overleving van sporen in de omgeving die kunnen ontkiemen of besmetten, overleven of sterven; incubatie en potentiële sporulatie van elke besmetting; modellering van echte sporulatie; sporenverspreiding.
Margaret (voormalig Thales genaamd) is een artificiële intelligentie platform dat volledig gericht is op de agri-food value chain. Op boerderij-niveau staat Margaret de teler toe verschillende IoT toestellen te integreren van verschillende verdelers, na data standardisatie. Door deze toestellen te combinaren met informatie van de teelthandelingen en AI, kunnen telers sneller ziekten en plagen identificeren en de bijhorende lijst met gewascbeschermingsmiddelen opvragen (zonder specifieke reclame voor bepaalde producten of bedrijven). Hiernaast zijn er nog tal van mogelijkheden, zoals oogstvoorspellingen of het integreren van marktgegevens uit verschillende bronnen.
Campogest is een mobiele app met een brede waaier aan functionaliteiten die op maat van de agronoom worden afgesteld. Een voorbeeld hiervan is de scouting en bijhorende adviezen die een vlotte communicatie tussen adviseurs en telers mogelijk maakt omtrent de identificatie van gewasziekten en plagen, en de meest efficiënte bestrijding hiervan. Met Campogest kan de agronoom het product selecteren en de gewenste dosis aanduiden voor de technieker. Campogest heeft hiernaast nog een veel breder aanbod aan interessante features voor het dagelijks bedrijfsmanagement.
Scan Bean is een agroklimatologisch model dat het Sclerotinia-risiconiveau voor bonengewassen simuleert om te beslissen wanneer fungiciden op elk gewas moeten worden toegepast. Het model werkt gedurende de hele gewascyclus en berekent dagelijks het risico op bladbesmetting op basis van de klimatologie en agronomische gegevens van het perceel. Het is sinds 2009 in gebruik in samenwerking met Unilet.
Dit bedrijf verkoopt weerstations voor in het veld. Er is de mogelijkheid om pakketten te kopen voor het voorspellen van plagen en ziekten voor bepaalde gewassen. Elk pakket maakt gebruik van in het veld geteste en gevalideerde algoritmen in combinatie met de gegevens van de teler om het risico op het verschijnen van plagen en ziekteverwekkers te beoordelen. Er is een pakket voor tomaat: Item 3095TOP - SpecConnect Tomato Alert Package; Vereiste sensoren: Bladvochtigheid en temperatuur; Inclusief Tomcast en insectenmodellen.
The Greenpatrol robot can operate autonomously, without human intervention, in a greenhouse to detect several pests. The robot has the ability to autonomously generate and follow routes in the greenhouse, avoiding humans and obstacles placed in the way. The robot is trained on the main pest and diseases of tomato and pepper and is being tested in greenhouses in northern Spain. A user interface is designed and built so farmers can access an online application to see the robot’s status and a map of healthy and infected zones with recommended actions.
