Log inSistema de ayuda a la toma de decisiones para la gestión de la agricultura
RIMpro es un sistema de apoyo a la toma de decisiones (DSS) para la gestión sostenible de plagas y enfermedades en la producción de fruta y uva. Cada día, el servicio en la nube y el sistema meteo ayudan a miles de productores y consultores de todo el mundo a tomar las mejores decisiones para proteger sus cultivos.
Datos precisos que salvan sus cultivos
RIMpro se basa en modelos de simulación desarrollados y probados continuamente por científicos de regiones productoras de todo el mundo. Conecte fácilmente su estación meteorológica y reciba al instante información valiosa para la regulación de plagas y enfermedades en sistemas de producción integrados, de bajos insumos o biológicos.
Datos meteorológicos
Supervise la meteorología y la producción de sus cultivos de forma remota a través de los servicios en la nube de RIMpro.
Supervisión remota de los campos
Conecte su estación meteorológica en cuestión de minutos al servicio meteo de RIMpro y reciba información valiosa al instante.
Información en tiempo real
Los modelos se actualizan cada 30 minutos y utilizan la previsión meteorológica más reciente para su localidad.
Modelos de enfermedades y plagas
Actualizamos constantemente nuestros modelos de enfermedades con nuevos conocimientos científicos, experiencias prácticas y comentarios de los usuarios.
Cálculos de riesgo
Siga la evolución de las plagas y enfermedades a lo largo de las temporadas de producción, y sea siempre consciente de los riesgos potenciales.
Aplicación móvil
Todos nuestros modelos en tu bolsillo. Recibe notificaciones y no vuelvas a perderte un riesgo . disponible para Android e IOS.
No es un modelo más
La mayoría de los modelos se basan en el análisis de datos históricos locales. Se ajustan bien a la historia local, pero fallan en otras regiones con un clima diferente o cuando cambia el clima local.
Los modelos RIMpro se basan en el conocimiento de cómo los factores climáticos y geográficos afectan a los procesos biológicos subyacentes. Eso hace que nuestros modelos sean robustos a la hora de explicar el desarrollo de plagas y enfermedades en situaciones climáticas variables.
