Преглед производа
8-у-1 сензор за земљиште је сет за детекцију параметара животне средине у једној од интелигентних пољопривредних машина, праћење температуре земљишта, влажности, проводљивости (EC вредност), pH вредности, азота (N), фосфора (P), калијума (K), соли и других кључних индикатора у реалном времену, погодан за паметну пољопривреду, прецизну садњу, праћење животне средине и друге области. Његов високо интегрисани дизајн решава проблеме традиционалног једног сензора који захтева распоређивање више уређаја и значајно смањује трошкове прикупљања података.
Детаљно објашњење техничких принципа и параметара
Влажност земљишта
Принцип: На основу методе диелектричне константе (FDR/TDR технологија), садржај воде се израчунава брзином простирања електромагнетних таласа у земљишту.
Опсег: 0~100% запреминског садржаја воде (VWC), тачност ±3%.
Температура земљишта
Принцип: Високопрецизни термистор или дигитални температурни чип (као што је DS18B20).
Опсег: -40℃~80℃, тачност ±0,5℃.
Електрична проводљивост (EC вредност)
Принцип: Метода двоструке електроде мери концентрацију јона у раствору земљишта како би се одразио садржај соли и хранљивих материја.
Опсег: 0~20 mS/cm, резолуција 0,01 mS/cm.
pH вредност
Принцип: Метода стаклене електроде за одређивање pH вредности земљишта.
Опсег: pH 3~9, тачност ± 0,2pH.
Азот, фосфор и калијум (NPK)
Принцип: Технологија спектралне рефлексије или јонско-селективне електроде (ISE), заснована на специфичним таласним дужинама апсорпције светлости или концентрације јона за израчунавање садржаја хранљивих материја.
Распон: N (0-500 ppm), P (0-200 ppm), K (0-1000 ppm).
салинитет
Принцип: Мери се конверзијом EC вредности или посебним сензором соли.
Распон: 0 до 10 dS/m (подесиво).
Основна предност
Вишепараметарска интеграција: Један уређај замењује више сензора, смањујући сложеност каблова и трошкове одржавања.
Висока прецизност и стабилност: Индустријски степен заштите (IP68), електрода отпорна на корозију, погодна за дуготрајну употребу на терену.
Дизајн са ниском потрошњом енергије: Подржава соларно напајање, са LoRa/NB-IoT бежичним преносом, издржљивост дуже од 2 године.
Анализа фузије података: Подржава приступ облачној платформи, може комбиновати метеоролошке податке за генерисање препорука за наводњавање/ђубрење.
Типичан случај примене
Случај 1: Паметно прецизно наводњавање фарме
Сцена: Велика база за садњу пшенице.
Примене:
Сензори прате влажност и салинитет земљишта у реалном времену и аутоматски покрећу систем за наводњавање кап по кап и дају препоруке за ђубриво када влажност падне испод одређеног прага (као што је 25%), а салинитет је превисок.
Резултати: Уштеда воде од 30%, повећање приноса од 15%, ублажен проблем салинизације.
Случај 2: Интеграција воде и ђубрива у стакленику
Сцена: Пластеник за узгој парадајза без земље.
Примене:
Путем EC вредности и NPK података, однос хранљивог раствора је динамички регулисан, а фотосинтетски услови су оптимизовани праћењем температуре и влажности.
Резултати: Стопа искоришћења ђубрива повећана је за 40%, садржај шећера у воћу повећан је за 20%.
Случај 3: Интелигентно одржавање градског озелењавања
Сцена: Травњак и дрвеће у општинском парку.
Примене:
Пратите pH вредност земљишта и хранљиве материје и повежите системе за прскање како бисте спречили труљење корена изазвано прекомерним заливањем.
Резултати: Трошкови одржавања пошумљавања смањени су за 25%, а стопа преживљавања биљака је 98%.
Случај 4: Праћење контроле дезертификације
Сцена: Пројекат еколошке обнове у сушном подручју северозападне Кине.
Примене:
Промене влажности и салинитета земљишта праћене су дуго времена, процењен је ефекат вегетације на фиксирање песка и вођена је стратегија поновне садње.
Подаци: Садржај органске материје у земљишту повећао се са 0,3% на 1,2% за 3 године.
Препоруке за распоређивање и имплементацију
Дубина уградње: Подешава се према расподели корена усева (нпр. 10~20 цм за плитко коренасто поврће, 30~50 цм за воћке).
Одржавање калибрације: pH/EC сензоре је потребно калибрирати стандардном течношћу сваког месеца; Редовно чистите електроде да бисте избегли прљање.
Платформа података: Препоручује се коришћење Alibaba Cloud IoT или ThingsBoard платформе за реализацију визуелизације података са више чворова.
Будући тренд
Предвиђање вештачке интелигенције: Комбинујте моделе машинског учења да бисте предвидели ризик од деградације земљишта или циклус ђубрења усева.
Следљивост блокчејна: Подаци сензора су повезани како би се обезбедила веродостојна основа за сертификацију органских пољопривредних производа.
Водич за куповину
Пољопривредни корисници: Пожељно је да изаберете јак EC/pH сензор са анти-интерференцијом и локализованом апликацијом за анализу података.
Истраживачке институције: Изаберите моделе високе прецизности који подржавају RS485/SDI-12 интерфејсе и компатибилни су са лабораторијском опремом.
Кроз вишедимензионалну фузију података, сензор за земљиште 8-у-1 преобликује модел доношења одлука у пољопривредном и еколошком управљању, постајући „стетоскоп за земљиште“ дигиталног агроекосистема.
Време објаве: 10. фебруар 2025.