生物季節学とパフォーマンス
花粉モニタリングにより、単一の区画に限定されることなく、キャンペーンを比較し、生産性の交代を研究し、開花と収量を関連付けることができます。
作物学、収穫予測、植物の健康と生態学: アレルギーをはるかに超えた花粉の応用。
オリーブの木のような風媒性作物では、大気中の花粉が広範囲の開花強度を要約します。季節学、気象学、過去の生産量と組み合わせることで、より情報に基づいた計画に役立つ早期収穫予測を構築できます。
リアルケース · オリバーPredicción OlivarPheMPOlive とその早期かつ持続可能な収穫予測プラットフォームについて知る ↗花粉シグナルは多くの区画の開花を統合し、季節学的野外訪問を補完します。
気温、雨、湿度、極端なエピソードにより、開花、散布、結実が決まります。
モデルは、好気生物学的信号と作物シリーズを組み合わせて、収穫前に推定値を更新します。
早期の予測は、人員、工場生産能力、保管、マーケティングに関する決定をサポートします。
花粉モニタリングにより、単一の区画に限定されることなく、キャンペーンを比較し、生産性の交代を研究し、開花と収量を関連付けることができます。
気菌学では植物病原性真菌の胞子を追跡します。気象学や現場監視と統合されているため、警報システムとより適切な対象を絞った治療をサポートできます。
長いシリーズにより、季節性の変化、種の拡大、土地利用、気候に対する植生の反応を研究することができます。