Produkta superrigardo
8-en-1 grundsensilo estas aro da mediaj parametroj detektitaj en unu el la inteligentaj agrikulturaj ekipaĵoj, realtempa monitorado de grundtemperaturo, humideco, konduktiveco (EC-valoro), pH-valoro, nitrogeno (N), fosforo (P), kalio (K) enhavo, salo kaj aliaj ŝlosilaj indikiloj, taŭga por inteligenta agrikulturo, preciza plantado, media monitorado kaj aliaj kampoj. Ĝia tre integra dezajno solvas la problemojn de tradiciaj unu-sensiloj postulantaj pluraparatan deplojon kaj multe reduktas la koston de datenakiro.
Detala klarigo de teknikaj principoj kaj parametroj
Grundhumido
Principo: Surbaze de la dielektrika konstanta metodo (FDR/TDR-teknologio), la akvoenhavo estas kalkulata per la disvastiĝrapido de elektromagnetaj ondoj en la grundo.
Gamo: 0~100% Volumetra Akvoenhavo (VWC), precizeco ±3%.
Grunda temperaturo
Principo: Altapreciza termistoro aŭ cifereca temperatura ico (kiel ekzemple DS18B20).
Gamo: -40℃~80℃, precizeco ±0.5℃.
Elektra konduktiveco (EC-valoro)
Principo: La metodo de duobla elektrodo mezuras la jonkoncentriĝon de grundsolvaĵo por reflekti la salo- kaj nutraĵenhavon.
Gamo: 0~20 mS/cm, distingivo 0.01 mS/cm.
pH-valoro
Principo: Vitra elektroda metodo por detekti grundpH.
Gamo: pH 3~9, precizeco ± 0.2pH.
Nitrogeno, fosforo kaj kalio (NPK)
Principo: Spektra reflekta aŭ jonselekta elektrodo (ISE) teknologio, bazita sur specifaj ondolongoj de lumsorbo aŭ jonkoncentriĝo por kalkuli la nutraĵenhavon.
Gamo: N (0-500 ppm), P (0-200 ppm), K (0-1000 ppm).
saleco
Principo: Mezurita per EC-valorkonverto aŭ speciala salsensilo.
Gamo: 0 ĝis 10 dS/m (alĝustigebla).
Kerna avantaĝo
Multparametra integriĝo: Unu aparato anstataŭigas plurajn sensilojn, reduktante kablan kompleksecon kaj bontenadkostojn.
Alta precizeco kaj stabileco: Industria grado de protekto (IP68), korodorezista elektrodo, taŭga por longdaŭra kampa deplojo.
Malalt-energia dezajno: Subtenas sunenergion, kun sendrata dissendo LoRa/NB-IoT, eltenivo de pli ol 2 jaroj.
Analizo de datuma kunfandado: Subtenas aliron al nuba platformo, povas kombini meteologiajn datumojn por generi rekomendojn pri irigacio/fekundigo.
Tipa aplika kazo
Kazo 1: Inteligenta biena preciza irigacio
Sceno: Granda tritika plantejo.
Aplikoj:
Sensiloj monitoras grundhumidon kaj salecon en reala tempo, kaj aŭtomate ekigas la gutigan irigacian sistemon kaj puŝas sterkaĵrekomendojn kiam humideco falas sub sojlon (kiel ekzemple 25%) kaj saleco estas tro alta.
Rezultoj: 30%-a akvoŝparo, 15%-a kresko de rendimento, mildigita problemo de saliĝo.
Kazo 2: Integriĝo de forceja akvo kaj sterko
Sceno: Sengrunda tomato-kultivado en forcejo.
Aplikoj:
Per EC-valoro kaj NPK-datumoj, la proporcio de nutra solvaĵo estis dinamike reguligita, kaj la fotosintezaj kondiĉoj estis optimumigitaj per monitorado de temperaturo kaj humideco.
Rezultoj: La sterkaĵuzokvanto pliiĝis je 40%, la fruktosukerenhavo pliiĝis je 20%.
Kazo 3: Inteligenta prizorgado de urba verdigo
Sceno: Gazono kaj arboj de municipa parko.
Aplikoj:
Monitoru la pH-on kaj nutraĵojn de la grundo kaj kunligu ŝprucigilajn sistemojn por malhelpi radikputron kaŭzitan de troa akvumado.
Rezultoj: La kosto de arbariga bontenado reduktiĝas je 25%, kaj la postvivoprocento de plantoj estas 98%.
Kazo 4: Monitorado de dezertiĝo-kontrolo
Sceno: Projekto pri ekologia restarigo en arida regiono de nordokcidenta Ĉinio.
Aplikoj:
La ŝanĝoj de grundhumido kaj saleco estis longtempe spuritaj, la sablofiksanta efiko de vegetaĵaro estis taksita, kaj la replantada strategio estis gvidita.
Datumoj: La enhavo de organika materio en la grundo pliiĝis de 0,3% ĝis 1,2% en 3 jaroj.
Rekomendoj pri deplojo kaj efektivigo
Instalaĵprofundo: Adaptita laŭ la distribuado de la radikoj de la kultivaĵo (ekzemple 10~20cm por malprofundaj radiklegomoj, 30~50cm por fruktarboj).
Bontenado de kalibrado: pH/EC-sensiloj devas esti kalibritaj per norma likvaĵo ĉiumonate; Purigu elektrodojn regule por eviti malpuriĝon.
Datumplatformo: Estas rekomendinde uzi la platformon Alibaba Cloud IoT aŭ ThingsBoard por realigi multnodan datumbildigon.
Estonta tendenco
AI-prognozo: Kombinu maŝinlernadajn modelojn por antaŭdiri la riskon de grunddegenero aŭ la ciklon de kultivaĵsterko.
Spurebleco per blokĉeno: Sensildatumoj estas ligitaj por provizi kredindan bazon por atestado de organikaj agrikulturaj produktoj.
Butikuma gvidilo
Agrikulturaj uzantoj: Prefere elektu fortan kontraŭinterferan EC/pH-sensilon kun lokigita datenanaliza aplikaĵo.
Esplorinstitucioj: Elektu altprecizajn modelojn, kiuj subtenas RS485/SDI-12 interfacojn kaj estas kongruaj kun laboratoria ekipaĵo.
Per plurdimensia datenfuzio, la 8-en-1 grundosensilo transformas la decidmodelon de agrikultura kaj media administrado, fariĝante la "grundstetoskopo" de la cifereca agroekosistemo.
Afiŝtempo: 10-a de februaro 2025