उत्पादन सकियोview
८ इन १ माटो सेन्सर भनेको बुद्धिमान कृषि उपकरणहरू मध्ये एकमा वातावरणीय प्यारामिटर पत्ता लगाउने सेट हो, माटोको तापक्रम, आर्द्रता, चालकता (EC मान), pH मान, नाइट्रोजन (N), फस्फोरस (P), पोटासियम (K) सामग्री, नुन र अन्य प्रमुख सूचकहरूको वास्तविक-समय निगरानी, स्मार्ट कृषि, सटीक रोपण, वातावरणीय अनुगमन र अन्य क्षेत्रहरूको लागि उपयुक्त। यसको अत्यधिक एकीकृत डिजाइनले बहु-उपकरण तैनाती आवश्यक पर्ने परम्परागत एकल सेन्सरको पीडा बिन्दुहरू समाधान गर्दछ र डेटा अधिग्रहणको लागतलाई धेरै कम गर्दछ।
प्राविधिक सिद्धान्त र प्यारामिटरहरूको विस्तृत व्याख्या
माटोको ओसिलोपन
सिद्धान्त: डाइइलेक्ट्रिक स्थिरांक विधि (FDR/TDR प्रविधि) को आधारमा, माटोमा विद्युत चुम्बकीय तरंगहरूको प्रसार गतिद्वारा पानीको मात्रा गणना गरिन्छ।
दायरा: ०~१००% भोल्युमेट्रिक पानी सामग्री (VWC), शुद्धता ±३%।
माटोको तापक्रम
सिद्धान्त: उच्च परिशुद्धता थर्मिस्टर वा डिजिटल तापक्रम चिप (जस्तै DS18B20)।
दायरा: -४०℃~८०℃, शुद्धता ±०.५℃।
विद्युत चालकता (EC मान)
सिद्धान्त: दोहोरो इलेक्ट्रोड विधिले नुन र पोषक तत्वको मात्रा प्रतिबिम्बित गर्न माटोको घोलको आयन सांद्रता मापन गर्छ।
दायरा: ०~२० mS/cm, रिजोल्युसन ०.०१ mS/cm।
pH मान
सिद्धान्त: माटोको pH पत्ता लगाउन ग्लास इलेक्ट्रोड विधि।
दायरा: pH ३~९, शुद्धता ± ०.२pH।
नाइट्रोजन, फस्फोरस र पोटासियम (NPK)
सिद्धान्त: वर्णक्रमीय परावर्तन वा आयन चयनात्मक इलेक्ट्रोड (ISE) प्रविधि, पोषक तत्वको मात्रा गणना गर्न प्रकाश अवशोषण वा आयन सांद्रताको विशिष्ट तरंगदैर्ध्यमा आधारित।
दायरा: N (०-५०० पीपीएम), पी (०-२०० पीपीएम), के (०-१००० पीपीएम)।
लवणता
सिद्धान्त: EC मान रूपान्तरण वा विशेष नुन सेन्सर द्वारा मापन गरिएको।
दायरा: ० देखि १० dS/m (समायोज्य)।
मुख्य फाइदा
बहु-प्यारामिटर एकीकरण: एउटै उपकरणले धेरै सेन्सरहरूलाई प्रतिस्थापन गर्छ, जसले गर्दा केबलिङ जटिलता र मर्मत लागत घट्छ।
उच्च परिशुद्धता र स्थिरता: औद्योगिक ग्रेड सुरक्षा (IP68), जंग प्रतिरोधी इलेक्ट्रोड, दीर्घकालीन क्षेत्र तैनाथीको लागि उपयुक्त।
कम-शक्ति डिजाइन: सौर्य ऊर्जा आपूर्तिलाई समर्थन गर्नुहोस्, LoRa/NB-IoT वायरलेस प्रसारणको साथ, २ वर्ष भन्दा बढीको सहनशीलता।
डेटा फ्युजन विश्लेषण: क्लाउड प्लेटफर्म पहुँचलाई समर्थन गर्दछ, सिँचाइ/निषेचन सिफारिसहरू उत्पन्न गर्न मौसम विज्ञान डेटा संयोजन गर्न सक्छ।
सामान्य आवेदन केस
केस १: स्मार्ट फार्म प्रेसिजन सिंचाई
दृश्य: ठूलो गहुँ रोप्ने आधार।
अनुप्रयोगहरू:
सेन्सरहरूले वास्तविक समयमा माटोको ओसिलोपन र लवणता निगरानी गर्छन्, र आर्द्रता एक सीमा (जस्तै २५%) भन्दा कम हुँदा र लवणता धेरै उच्च हुँदा स्वचालित रूपमा ड्रिप सिंचाई प्रणाली ट्रिगर गर्छन् र मल सिफारिसहरू धक्का दिन्छन्।
परिणाम: ३०% पानी बचत, उत्पादनमा १५% वृद्धि, नुनको समस्या कम भयो।
केस २: हरितगृह पानी र मलको एकीकरण
दृश्य: माटोविहीन गोलभेडा खेती गर्ने हरितगृह।
अनुप्रयोगहरू:
EC मान र NPK डेटा मार्फत, पोषक तत्व घोलको अनुपात गतिशील रूपमा नियमन गरिएको थियो, र तापक्रम र आर्द्रता अनुगमनको साथ प्रकाश संश्लेषण अवस्थाहरू अनुकूलित गरिएको थियो।
नतिजा: मलको उपयोग दर ४०% ले बढ्यो, फलफूलमा चिनीको मात्रा २०% ले बढ्यो।
केस ३: शहरी हरियालीको बुद्धिमानी मर्मतसम्भार
दृश्य: नगरपालिका पार्कको लन र रूखहरू।
अनुप्रयोगहरू:
धेरै पानी हाल्दा जरा कुहिनबाट बच्न माटोको pH र पोषक तत्वहरूको निगरानी गर्नुहोस् र स्प्रिंकलर प्रणालीहरूलाई जोड्नुहोस्।
नतिजा: वनीकरण मर्मतसम्भारको लागत २५% ले घटेको छ, र बिरुवा बाँच्ने दर ९८% छ।
केस ४: मरुभूमिकरण नियन्त्रण अनुगमन
दृश्य: उत्तरपश्चिम चीनको सुख्खा क्षेत्रमा पारिस्थितिक पुनर्स्थापना परियोजना।
अनुप्रयोगहरू:
माटोको ओसिलोपन र लवणताको परिवर्तनलाई लामो समयसम्म ट्र्याक गरियो, वनस्पतिको बालुवा-फिक्सिंग प्रभावको मूल्याङ्कन गरियो, र पुनर्रोपण रणनीति निर्देशित गरियो।
तथ्याङ्क: ३ वर्षमा माटोमा जैविक पदार्थको मात्रा ०.३% बाट १.२% पुगेको छ।
तैनाती र कार्यान्वयन सिफारिसहरू
स्थापना गहिराई: बाली जरा वितरण अनुसार समायोजन गरिएको (जस्तै उथले जरा तरकारीको लागि १०~२० सेमी, फलफूलका रूखहरूको लागि ३०~५० सेमी)।
क्यालिब्रेसन मर्मत: pH/EC सेन्सरहरूलाई प्रत्येक महिना मानक तरल पदार्थले क्यालिब्रेट गर्नुपर्छ; फोउलिंगबाट बच्न इलेक्ट्रोडहरू नियमित रूपमा सफा गर्नुहोस्।
डेटा प्लेटफर्म: बहु-नोड डेटा भिजुअलाइजेशन प्राप्त गर्न अलिबाबा क्लाउड आईओटी वा थिंग्सबोर्ड प्लेटफर्म प्रयोग गर्न सिफारिस गरिन्छ।
भविष्यको प्रवृत्ति
एआई भविष्यवाणी: माटोको क्षयीकरण वा बाली मलको चक्रको जोखिमको भविष्यवाणी गर्न मेसिन लर्निङ मोडेलहरू संयोजन गर्नुहोस्।
ब्लकचेन ट्रेसेबिलिटी: सेन्सर डेटा जैविक कृषि उत्पादन प्रमाणीकरणको लागि एक विश्वसनीय आधार प्रदान गर्न जोडिएको छ।
किनमेल गाइड
कृषि प्रयोगकर्ताहरू: स्थानीयकृत डेटा विश्लेषण एपको साथ बलियो एन्टी-इन्टर्फरेन्स EC/pH सेन्सरलाई प्राथमिकता दिनुहोस्।
अनुसन्धान संस्थाहरू: RS485/SDI-12 इन्टरफेसहरूलाई समर्थन गर्ने र प्रयोगशाला उपकरणहरूसँग उपयुक्त उच्च-परिशुद्धता मोडेलहरू चयन गर्नुहोस्।
बहु-आयामिक डेटा फ्युजन मार्फत, ८-इन-१ माटो सेन्सरले कृषि र वातावरणीय व्यवस्थापनको निर्णय लिने मोडेललाई पुन: आकार दिइरहेको छ, डिजिटल कृषि-पारिस्थितिक प्रणालीको "माटो स्टेथोस्कोप" बन्दैछ।
पोस्ट समय: फेब्रुअरी-१०-२०२५