Ürün genel bakışı
8'i 1 arada toprak sensörü, akıllı tarım ekipmanları arasında çevresel parametrelerin tek bir cihazda algılanmasını sağlayan, toprak sıcaklığı, nem, iletkenlik (EC değeri), pH değeri, azot (N), fosfor (P), potasyum (K) içeriği, tuz ve diğer önemli göstergelerin gerçek zamanlı olarak izlenmesini sağlayan bir üründür. Akıllı tarım, hassas ekim, çevre izleme ve diğer alanlar için uygundur. Yüksek entegrasyonlu tasarımı, geleneksel tek sensörlerin birden fazla cihazda kurulum gerektirmesi sorununu çözerek veri toplama maliyetini önemli ölçüde azaltır.
Teknik prensiplerin ve parametrelerin detaylı açıklaması
Toprak nemi
Prensip: Dielektrik sabiti yöntemine (FDR/TDR teknolojisi) dayanarak, topraktaki elektromanyetik dalgaların yayılma hızı esas alınarak su içeriği hesaplanır.
Aralık: %0~100 Hacimsel Su İçeriği (VWC), doğruluk ±%3.
Toprak sıcaklığı
Prensip: Yüksek hassasiyetli termistör veya dijital sıcaklık çipi (örneğin DS18B20).
Sıcaklık aralığı: -40℃~80℃, doğruluk ±0,5℃.
Elektriksel iletkenlik (EC değeri)
Prensip: Çift elektrot yöntemi, toprak çözeltisinin iyon konsantrasyonunu ölçerek tuz ve besin içeriğini yansıtır.
Ölçüm aralığı: 0~20 mS/cm, çözünürlük 0,01 mS/cm.
pH değeri
Prensip: Toprak pH'ını tespit etmek için cam elektrot yöntemi.
Ölçüm aralığı: pH 3~9, doğruluk ± 0,2 pH.
Azot, fosfor ve potasyum (NPK)
Prensip: Spektral yansıma veya iyon seçici elektrot (ISE) teknolojisi, besin içeriğini hesaplamak için ışığın emiliminin veya iyon konsantrasyonunun belirli dalga boylarına dayanır.
Aralık: N (0-500 ppm), P (0-200 ppm), K (0-1000 ppm).
tuzluluk
Prensip: EC değeri dönüşümü veya özel tuz sensörü ile ölçülür.
Ölçüm aralığı: 0 ila 10 dS/m (ayarlanabilir).
Temel avantaj
Çoklu parametre entegrasyonu: Tek bir cihaz, birden fazla sensörün yerini alarak kablolama karmaşıklığını ve bakım maliyetlerini azaltır.
Yüksek hassasiyet ve kararlılık: Endüstriyel sınıf koruma (IP68), korozyona dayanıklı elektrot, uzun süreli saha kullanımı için uygundur.
Düşük güç tüketimli tasarım: Güneş enerjisiyle çalışmayı destekler, LoRa/NB-IoT kablosuz iletim özelliğine sahiptir ve 2 yıldan fazla kullanım ömrü sunar.
Veri birleştirme analizi: Bulut platformuna erişimi destekler, sulama/gübreleme önerileri oluşturmak için meteorolojik verileri birleştirebilir.
Tipik uygulama örneği
Örnek 1: Akıllı çiftlik hassas sulama sistemi
Sahne: Geniş bir buğday ekim alanı.
Uygulamalar:
Sensörler toprak nemini ve tuzluluğunu gerçek zamanlı olarak izler ve nem belirli bir eşiğin (örneğin %25) altına düştüğünde ve tuzluluk çok yüksek olduğunda otomatik olarak damla sulama sistemini devreye sokar ve gübreleme önerileri gönderir.
Sonuçlar: %30 su tasarrufu, %15 verim artışı, tuzlanma sorununun giderilmesi.
Örnek 2: Sera sulama ve gübre entegrasyonu
Sahne: Topraksız domates yetiştirme serası.
Uygulamalar:
EC değeri ve NPK verileri aracılığıyla besin çözeltisinin oranı dinamik olarak düzenlendi ve sıcaklık ve nem takibi ile fotosentetik koşullar optimize edildi.
Sonuçlar: Gübre kullanım oranı %40, meyve şeker içeriği ise %20 arttı.
Vaka 3: Kentsel yeşil alanların akıllı bakımı
Sahne: Belediye parkının çimenlik alanı ve ağaçları.
Uygulamalar:
Toprak pH'ını ve besin maddelerini izleyin ve aşırı sulamadan kaynaklanan kök çürümesini önlemek için sulama sistemlerini birbirine bağlayın.
Sonuçlar: Ağaçlandırma bakım maliyeti %25 oranında azaltılmış ve bitki hayatta kalma oranı %98 olmuştur.
Vaka 4: Çölleşme kontrolü izleme
Sahne: Çin'in kuzeybatısındaki kurak bir bölgede ekolojik restorasyon projesi.
Uygulamalar:
Toprak nemi ve tuzluluk değişimleri uzun süre takip edildi, bitki örtüsünün kum tutma etkisi değerlendirildi ve yeniden dikim stratejisi belirlendi.
Veriler: Toprak organik madde içeriği 3 yılda %0,3'ten %1,2'ye yükseldi.
Dağıtım ve uygulama önerileri
Kurulum derinliği: Bitki kök dağılımına göre ayarlanır (örneğin, sığ köklü sebzeler için 10~20 cm, meyve ağaçları için 30~50 cm).
Kalibrasyon bakımı: pH/EC sensörleri her ay standart sıvı ile kalibre edilmelidir; kirlenmeyi önlemek için elektrotlar düzenli olarak temizlenmelidir.
Veri platformu: Çok düğümlü veri görselleştirmeyi gerçekleştirmek için Alibaba Cloud IoT veya ThingsBoard platformunun kullanılması önerilir.
Gelecek trendi
Yapay zeka tahmini: Toprak bozulma riskini veya mahsul gübreleme döngüsünü tahmin etmek için makine öğrenimi modellerini birleştirin.
Blok zinciri tabanlı izlenebilirlik: Sensör verileri, organik tarım ürünlerinin sertifikasyonu için güvenilir bir temel sağlamak üzere birbirine bağlanır.
Alışveriş rehberi
Tarım kullanıcıları: Yerelleştirilmiş veri analizi uygulamasına sahip, güçlü parazit önleme özelliğine sahip bir EC/pH sensörü tercih edilmelidir.
Araştırma kurumları: RS485/SDI-12 arayüzlerini destekleyen ve laboratuvar ekipmanlarıyla uyumlu yüksek hassasiyetli modelleri seçin.
Çok boyutlu veri füzyonu sayesinde, 8'i 1 arada toprak sensörü, tarımsal ve çevre yönetimi karar alma modelini yeniden şekillendirerek, dijital tarım ekosisteminin "toprak stetoskopu" haline geliyor.
Yayın tarihi: 10 Şubat 2025