Entscheidungshilfesystem für das Management in der Landwirtschaft

RIMpro ist ein Entscheidungshilfesystem (DSS) für das nachhaltige Management von Schädlingen und Krankheiten im Obst- und Weinbau. Jeden Tag helfen der Cloud-Dienst und das Meteo-System Tausenden von Landwirten und Beratern weltweit, die besten Entscheidungen zum Schutz ihrer Kulturen zu treffen.

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Genaue Daten, die Ihre Ernten retten

RIMpro basiert auf Simulationsmodellen, die kontinuierlich von Wissenschaftlern in Produktionsregionen auf der ganzen Welt entwickelt und getestet werden. Schließen Sie einfach Ihre Wetterstation an und erhalten Sie sofort wertvolle Informationen für die Regulierung von Schädlingen und Krankheiten in integrierten, Low-Input- oder biologischen Produktionssystemen.

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Wetterdaten

Überwachen Sie das Wetter und unsere Modelle aus der Ferne über die Cloud-Dienste von RIMpro.

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Fernüberwachung im Feld

Verbinden Sie Ihre Wetterstation in wenigen Minuten mit dem RIMpro Meteodienst und erhalten Sie sofort wertvolle Informationen.

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Informationen in Echtzeit

The models are updated every 30 minutes and use the most recent weather forecast for your location.

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Krankheitsmodelle

Wir aktualisieren unsere Krankheitsmodelle ständig anhand neuer wissenschaftlicher Erkenntnisse, praktischer Erfahrungen und des Feedbacks der Nutzer.

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Risikoberechnungen

Verfolgen Sie die Entwicklung von Schädlingen und Krankheiten im Laufe der Anbauperioden und seien Sie sich stets der potenziellen Risiken bewusst.

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Ein Benchmark-Modell

RIMpro hilft Landwirten seit über 25 Jahren in mehr als 40 Ländern weltweit, Schädlinge und Krankheiten zu überwachen und den Einsatz von Pestiziden zu reduzieren.

Die meisten Modelle beruhen auf der Analyse lokaler historischer Daten. Sie passen gut zur lokalen Geschichte, versagen aber in anderen Regionen mit einem anderen Klima oder wenn sich das lokale Klima ändert. Die RIMpro-Modelle beruhen auf dem Wissen, wie klimatische und geografische Faktoren die zugrunde liegenden biologischen Prozesse beeinflussen. Das macht unsere Modelle robust bei der Erklärung der Entwicklung von Schädlingen und Krankheiten in unterschiedlichen klimatischen Situationen.

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