Včasná detekce chorob a škůdců je pro moderní zemědělství zásadní. Každý den prodlení znamená vyšší škody, větší výpadky výnosu a zbytečné náklady na ošetření celých ploch bez přesného cílení. Díky senzorice, datovým modelům a umělé inteligenci v zemědělství můžete výskyt chorob a škůdců předpovídat s vysokou přesností a reagovat dříve, než dojde k šíření.

Jaké faktory zvyšují riziko chorob a škůdců?

Některé roky jsou náročnější než jiné, ale i v rámci jedné sezóny se může rizikovost lišit lokalitu od lokality. Klíčové faktory:

• Mikroklimatické podmínky v porostu – zejména vlhkost vzduchu nad 90 %, teplota a rosné body, výrazně ovlivňují šíření houbových patogenů (např. plísní, padlí, rzí).

• Historie výskytu – Mnohé patogeny i škůdci přezimují v půdě, na rostlinných zbytcích či v blízkosti předchozího stanoviště. Pokud nebylo pole důkladně vyčištěno, riziko opětovného napadení se zvyšuje.

• Střídání plodin a osevní postupy – Monokultury výrazně zvyšují riziko kumulace specifických patogenů a škůdců. Správné střídání plodin narušuje jejich životní cyklus.

• Předpověď počasí –  delší období vlhka, tepla a bezvětří jsou ideální pro rozvoj patogenů.

• Typ porostu a hustota výsadby – Husté porosty zhoršují proudění vzduchu, zvyšují relativní vlhkost a podporují kondenzaci a to podporuje vývoj mnoha houbových chorob.

Ruční sledování všech těchto proměnných je časově náročné a s rizikem chyb. Moderní systémy predikce chorob, např. z profesionálních meteostanic (nabízí například Agdata), dokážou vyhodnocovat mikroklimatická data a předvídat riziko infekce v reálném čase.

Základem systému je síť meteostanic, listových senzorů a feromonových lapačů, které sledují aktuální stav porostu a prostředí.

• Senzory listové vlhkosti a rosného bodu – detekují podmínky pro klíčení spor plísní (např. plíseň bramborová, septoriová skvrnitost).

• Teploměry a vlhkoměry – měří mikroklima, klíčové pro modelování vývoje chorob.

• Fotonické, AI kamery nebo satelitní snímky– identifikují první příznaky stresu či napadení.

• Senzory škůdců v lapačích – automaticky počítají výskyt hmyzích škůdců (např. mšice, zavíječi, křísi).

Data lze vyhodnocovat v agronomickém systému Agdata, kde se spojují s předpovědí počasí a historií výskytu. Výsledkem je predikční model, který vám sám navrhne, kdy a kde zasáhnout.

Jak přesné jsou predikční modely v zemědělství?

AI v zemědělství využívá k predikcím strojové učení. Modely se neustále učí z vaší historie, z regionálních dat i z aktuální situace na poli. Čím víc vstupních informací mají, tím jsou přesnější.

Například:

• Pro výskyt plísně bramborové umí model Agdata předpovědět rizikový den s přesností 85–90 %. Přesnost se může snížit při náhlých změnách počasí, špatné kalibraci senzorů nebo pokud chybí aktuální data z konkrétní lokality.

• U škůdců, jako je makadlovka, dokáže AI doporučit termín aplikace s přesností ±2 dny. Důležité je mít správné regionální údaje a nastavení biologického prahu.

Navíc si můžete nastavit vlastní prahy rizika podle druhu plodiny, vývojové fáze nebo obchodního významu porostu. Jinak budete chránit porost určený na export a jinak ten určený k silážování.

Co musíte udělat krok po kroku?

• Instalujte senzory v půdě a porostu – Vyberte senzory, které měří vlhkost, teplotu, mikroklima. Umístěte je do zón s různou expozicí a půdními vlastnostmi.

• Zahrňte dronové nebo multispektrální snímkování – Provádějte pravidelné overfly nebo skenování v kritických fenofázích (např. před květem obilnin, vegetační špička kukuřice).

• Implementujte predikční modely – Data ukládejte online v cloudu; využijte je pro detekci nerovnoměrností, předpoklad chorob a návrhy rozvržení POR.

• Aplikujte variabilně postřik – Na základě vyhodnocení rizika použijte variabilní dávky fungicidů nebo insekticidů. Minimalizujete náklady a zároveň maximalizujete efektivitu.

• Vyhodnocujte a optimalizujte – Sledujte skutečný výskyt chorob, spotřebu POR a vliv na výnos.

Predikční systémy se v praxi využívají zejména u těchto plodin:

• Pšenice, ječmen, kukuřice – houbové choroby a zavíječi

• Brambory – plíseň bramborová a mandelinka

• Řepka – fomová hniloba, blyskáček řepkový

• Vinná réva, chmel – padlí, plíseň, svilušky

Chytrá ochrana rostlin založená na predikčních modelech vám umožňuje předcházet škodám místo jejich nákladného řešení. Díky datům ze senzorů a systémům jako Agdata:

• Zasáhnete včas, než se choroby a škůdci rozšíří.

• Omezíte aplikaci přípravků jen na zóny s reálným rizikem.

• Zvýšíte výnosy, protože rostliny nejsou zbytečně stresované.

• Naplánujete práci dopředu – s předstihem, přesně a efektivně.

To vše vede k úspoře vstupů, vyšší efektivitě a návratnosti investice, která se může vrátit už během jediné sezóny.

Wir beraten Sie, wie Sie Ihre Pflanzen schützen und deren Produktionspotenzial steigern können.

Fragen Sie unsere Experten von Advigreen

Wie Sie ganz einfach beginnen können – Schritt für Schritt mit uns

Beginnen Sie mit der kostenlosen Registrierung im Agdata-System.

Vermuten Sie Schädlingsbefall? Wir helfen Ihnen, Risikobereiche rechtzeitig zu erkennen.

Rufen Sie einen unserer Vertriebsmitarbeiter an, um gemeinsam die für Sie am besten geeignete Lösung zu finden.