Blattfeuchte-Sensor PHYTOS 31

Krankheiten und Infektionen können eine ganze Ernte vernichten, aber der Einsatz von Fungiziden ist kostspielig und zeitaufwändig. Wenn Sie entscheiden, wann gespritzt werden soll, indem Sie die Blattnässe mit einem Widerstandsgittersensor überwachen, werden Sie Schwierigkeiten haben, die Dauer der Nässe ohne großen Mehraufwand genau zu bestimmen. Sie brauchen einen präzisen Sensor, der einfach einzurichten ist und stabile, konsistente und leicht zu handhabende Schwellenwerte hat, wie der PHYTOS 31. Mit dem PHYTOS 31 können Sie die Blattnässe zweifelsfrei bestimmen. Er misst sowohl den Beginn als auch die Dauer der Nässe auf einem simulierten Blatt, was wiederum den Zeitpunkt des Auftretens bestimmter Krankheiten oder Infektionen vorhersagt. Es ist nicht nur ein genaueres Instrument, sondern auch das am einfachsten einzurichtende, was es zu einer einfachen und unkomplizierten Lösung für mehrere Probleme macht. Nur der PHYTOS 31 gewährleistet, dass jedes Wassertröpfchen gemessen wird. Im Gegensatz zu herkömmlichen Blattnässesensoren verwendet sein Widerstandsgitter keine mit Salz versetzte Latexfarbe, die Wasser absorbiert. Dies verleiht ihm eine zusätzliche Empfindlichkeit, um falsch positive Ergebnisse zu vermeiden. Es müssen also keine Daten ausgewertet werden, um herauszufinden, ob der Sensor wirklich nass war oder nicht. Durch seine ausgefeilte und dennoch einfache Technik bietet der PHYTOS 31 unübertroffene Genauigkeit in einem einfach zu bedienenden Sensor. Er spart Ihnen Zeit und Arbeit, während Sie sich weniger Sorgen machen und weniger Vermutungen anstellen müssen. Der PHYTOS 31 arbeitet mit kapazitiver Technologie, so dass er Wasser, das auf der Oberfläche kondensiert, einschließlich Reif- und Eisbildung, im Submilligrammbereich messen kann. Auf diese Weise können Sie einen Schwellenwert festlegen, der nicht nur anzeigt, wann der Sensor nass ist, sondern auch, wie viel Wasser vorhanden ist. Diese Art von Klarheit über die Feuchtigkeit verringert das Rätselraten und die Sorge um eine genaue Vorhersage von Krankheitszuständen.