Irrigator Pro
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Acerca de esta app
Irrigator Pro brinda a los productores de maní, algodón y maíz una herramienta simple para determinar cuándo regar para garantizar un crecimiento óptimo de los cultivos y minimizar los costos de riego.
Estas recomendaciones de riego se basan en investigaciones de gestión de riego de cultivos múltiples a largo plazo realizadas por el Laboratorio Nacional de Investigación del Maní mantenido por el ARS en Dawson, GA.
Irrigator Pro calcula el agua disponible en el suelo y las necesidades hídricas diarias del cultivo en función de su etapa de crecimiento. Si las necesidades de agua del cultivo exceden el agua disponible en el suelo, se recomienda el riego.
Irrigator Pro puede estimar el contenido de agua disponible en el suelo usando:
○ Datos de lluvia y riego introducidos manualmente,
○ Valores introducidos manualmente desde sensores de potencial hídrico del suelo o de contenido volumétrico de agua,
○ Los valores de los sensores de potencial hídrico del suelo se transmiten de forma inalámbrica al depósito de datos de la Universidad de Georgia (UGA),
○ Valores de los sensores de potencial de agua del suelo del dispositivo UGA Probe and Bridge,
○ Valores de sensores de potencial de agua del suelo de Trellis - Sistema inalámbrico de humedad del suelo, o
○ Valores volumétricos de sensores de contenido de agua de AgSense - Sistema inalámbrico de humedad del suelo.
Irrigator Pro notifica a los usuarios sobre las necesidades de riego y los cambios fenológicos de los cultivos.
Este proyecto está dirigido por el Distrito de Conservación de Suelos y Aguas de Flint River en cooperación con la Universidad de Georgia y el Laboratorio Nacional de Investigación del Maní del USDA-ARS. Esta aplicación se basa en el trabajo respaldado por el Servicio de Conservación de Recursos Naturales, Departamento de Agricultura de EE. UU., con el número 69-3A75-13-193.
Estas recomendaciones de riego se basan en investigaciones de gestión de riego de cultivos múltiples a largo plazo realizadas por el Laboratorio Nacional de Investigación del Maní mantenido por el ARS en Dawson, GA.
Irrigator Pro calcula el agua disponible en el suelo y las necesidades hídricas diarias del cultivo en función de su etapa de crecimiento. Si las necesidades de agua del cultivo exceden el agua disponible en el suelo, se recomienda el riego.
Irrigator Pro puede estimar el contenido de agua disponible en el suelo usando:
○ Datos de lluvia y riego introducidos manualmente,
○ Valores introducidos manualmente desde sensores de potencial hídrico del suelo o de contenido volumétrico de agua,
○ Los valores de los sensores de potencial hídrico del suelo se transmiten de forma inalámbrica al depósito de datos de la Universidad de Georgia (UGA),
○ Valores de los sensores de potencial de agua del suelo del dispositivo UGA Probe and Bridge,
○ Valores de sensores de potencial de agua del suelo de Trellis - Sistema inalámbrico de humedad del suelo, o
○ Valores volumétricos de sensores de contenido de agua de AgSense - Sistema inalámbrico de humedad del suelo.
Irrigator Pro notifica a los usuarios sobre las necesidades de riego y los cambios fenológicos de los cultivos.
Este proyecto está dirigido por el Distrito de Conservación de Suelos y Aguas de Flint River en cooperación con la Universidad de Georgia y el Laboratorio Nacional de Investigación del Maní del USDA-ARS. Esta aplicación se basa en el trabajo respaldado por el Servicio de Conservación de Recursos Naturales, Departamento de Agricultura de EE. UU., con el número 69-3A75-13-193.
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Novedades
- Option to consider or not manually added rain and irrigation values in the available water estimation.
- Fix an issue where the accumulated rain and the daily maximum temperature were not computed correctly due to different data report frequencies from the sources.
- Improvements in the field creation, daily and hourly output data aggregation.
- Fix an issue where the accumulated rain and the daily maximum temperature were not computed correctly due to different data report frequencies from the sources.
- Improvements in the field creation, daily and hourly output data aggregation.
