Integración

Meteobot® está integrado con muchos sistemas de software externos. Para este propósito, nuestros socios y clientes pueden usar API Estándar de Exportación de Datos de Meteobot.

A continuación se presentan algunas de nuestras integraciones de software más exitosas con varios sistemas:

John Deere

Meteobot® está integrado con el sistema de gestión de fincas del fabricante líder mundial de equipos agrícolas – John Deere. Los datos de sus estaciones meteorológicas pueden mostrarse automáticamente en el Centro de Operaciones en MyJohnDeere.com, donde puede verlos en tiempo real.

Centro de Operaciones John Deere Meteobot

Con el Centro de Operaciones, su finca siempre está en su bolsillo. Es fácil de usar y le conecta con sus máquinas, campos y operadores. El sistema proporciona diagnóstico remoto y servicio de maquinaria, visión general de campos y operaciones, planificación y gestión de trabajos y mucho más. Con los datos meteorológicos en tiempo real de Meteobot®, la gestión de su finca se vuelve aún más eficiente.

Cropwise™

Meteobot® está integrado con Cropwise™ – el sistema de agricultura de precisión de Syngenta®. Cropwise™ hace que la gestión de la finca sea rápida y sencilla. El sistema proporciona una visión completa de la finca de un vistazo: suelos, siembra, fertilización, pulverización, cosecha, rotación de cultivos, etc.

Integración Cropwise Meteobot

La integración con Meteobot® añade a esta información datos sobre precipitaciones, temperatura, humedad del suelo, etc. Esto permite realizar un análisis realmente completo de su operación agrícola.

 

Agrivi

Proyecto Agrivi-Meteobot

Meteobot® también tiene integración mediante API con Agrivi en relación con el proyecto AGRIVI METEO. El proyecto recibió financiación del programa conjunto Eurostars-2 con cofinanciación del programa de investigación e innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea. Durante el proyecto, AGRIVI, en colaboración con nuestra empresa y utilizando los datos de las estaciones meteorológicas Meteobot®, mejoró la eficiencia de la predicción de detección de enfermedades en variedades de trigo. El enfoque se centró en dos enfermedades: Fusarium head blight y Septoria.