- Reducir el uso de agua, ya que es capaz de cuantificar por microclimas las necesidades hídricas actuales y futuras, porque tiene en cuenta tanto los datos a nivel de planta (temperatura, humedad ambiente, estrés hídrico) como los datos a nivel de suelo (Capacidad de campo y contenido volumétrico de agua).
- Reducir los fitosanitarios aportados a los cultivos, empleando algoritmos y modelos de predicción de plagas y enfermedades para, en función del riesgo futuro, realizar los tratamientos pertinentes.
- Reducir las pérdidas de producción por eventos climáticos dañinos, permitiendo adelantarse a heladas, granizos, altas temperaturas, etc.
- Reducir los costes de producción con información sobre el crecimiento, la gestión y la planificación de labores y los recursos asociados, etc.
Agricultura, Big Data y IoT
Parece que chuparse el dedo y ver si
Manatí
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