Le ministère de l’agriculture et le ministère de la transition écologique ont chargé la société ITK, l’ACTA, l’APCA, la Chambre d’agriculture de la Drôme, l’INRAE, …Lire la suite
Prévision des rendements
ITK, le spécialiste de la prévision de rendement agricole végétal et animal.
3 dimensions
Toutes cultures et bovins
Grandes cultures. Fourrage. Maraîchage. Cultures pérennes. Lait.
Toutes échelles
Pays, Région, Parcelle.
Avec capacité de zoomer selon les besoins
Toutes temporalités
A la semaine. A l’année. Prédictions en fonction du changement climatique.
Maraîchage. Prévisions de récoltes hebdomadaires pour les tomates, tomates anciennes, fraises gariguettes, concombres, etc.
Céréales. Sans données terrain, ITK estime le potentiel de production plus tôt que l’USDA, à l’échelle de la région, de la commune, à partir des indices de végétation estimés par la télédétection.
Assurances. Estimer les rendements agricoles de référence à l’échelle de la commune, pour faciliter la gestion des sinistres et la protection assurantielle.
ITK est capable actuellement de simuler le potentiel de rendement sur les 30 dernières années, grâce à la modélisation agro-climatique et aux techniques l’intelligence artificielle.
Assurance. Différencier les causes en fin de saison et dans l’historique de production : distinguer la part de l’aléa climatique, de la part attribuable à l’aléa moral (les pratiques agricoles) dans les pertes de production.
Ce travail d’évaluation de la nature des causes se fait grâce à la modélisation agronomique d’ITK, basée sur les travaux de la recherche publique et sur l’analyses de la phénologie (apparition des feuilles, floraison, remplissage du grain).
Le suivi en 3 étapes :
Vous travaillez au sein d’une filière, d’un groupement de producteurs, d’une assurance, ITK vous donne – dès le début de saison – les prévisions de pertes de rendement à l’échelle de la parcelle, de la commune ou de la région.
Ces prévisions sont affinées au fur et à mesure de l’évolution météo.
Au sommaire :
Assurance récolte : mieux prévoir les risques à partir des modèles scientifiques de pertes de rendement.
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