उत्पाद अवलोकन
8-इन-1 मृदा सेंसर, एक बुद्धिमान कृषि उपकरण में पर्यावरणीय मापदंडों का पता लगाने का एक सेट है, जो मिट्टी के तापमान, आर्द्रता, चालकता (ईसी मान), पीएच मान, नाइट्रोजन (एन), फॉस्फोरस (पी), पोटेशियम (के) की मात्रा, नमक और अन्य प्रमुख संकेतकों की वास्तविक समय में निगरानी करता है। यह स्मार्ट कृषि, सटीक रोपण, पर्यावरण निगरानी और अन्य क्षेत्रों के लिए उपयुक्त है। इसका अत्यधिक एकीकृत डिज़ाइन पारंपरिक एकल सेंसर के कई उपकरणों की आवश्यकता वाले दर्द बिंदुओं को हल करता है और डेटा अधिग्रहण की लागत को बहुत कम करता है।
तकनीकी सिद्धांतों और मापदंडों की विस्तृत व्याख्या
मिट्टी की नमी
सिद्धांत: परावैद्युत स्थिरांक विधि (एफडीआर/टीडीआर प्रौद्योगिकी) के आधार पर, मिट्टी में विद्युत चुम्बकीय तरंगों के प्रसार की गति से जल सामग्री की गणना की जाती है।
रेंज: 0~100% वॉल्यूमेट्रिक जल सामग्री (VWC), सटीकता ±3%।
मिट्टी का तापमान
सिद्धांत: उच्च परिशुद्धता थर्मिस्टर या डिजिटल तापमान चिप (जैसे DS18B20)।
रेंज: -40℃~80℃, सटीकता ±0.5℃.
विद्युत चालकता (EC मान)
सिद्धांत: डबल इलेक्ट्रोड विधि नमक और पोषक तत्व सामग्री को प्रतिबिंबित करने के लिए मिट्टी के घोल की आयन सांद्रता को मापती है।
रेंज: 0~20 mS/cm, रिज़ॉल्यूशन 0.01 mS/cm.
पीएच मान
सिद्धांत: मिट्टी के पीएच का पता लगाने के लिए ग्लास इलेक्ट्रोड विधि।
रेंज: pH 3~9, सटीकता ± 0.2pH.
नाइट्रोजन, फास्फोरस और पोटेशियम (एनपीके)
सिद्धांत: पोषक तत्व की मात्रा की गणना करने के लिए प्रकाश अवशोषण या आयन सांद्रता की विशिष्ट तरंगदैर्ध्य पर आधारित स्पेक्ट्रल परावर्तन या आयन चयनात्मक इलेक्ट्रोड (आईएसई) प्रौद्योगिकी।
रेंज: एन (0-500 पीपीएम), पी (0-200 पीपीएम), के (0-1000 पीपीएम)।
खारापन
सिद्धांत: ईसी मूल्य रूपांतरण या विशेष नमक सेंसर द्वारा मापा जाता है।
रेंज: 0 से 10 डीएस/एम (समायोज्य)।
मुख्य लाभ
बहु-पैरामीटर एकीकरण: एक एकल डिवाइस कई सेंसरों की जगह ले लेता है, जिससे केबल बिछाने की जटिलता और रखरखाव लागत कम हो जाती है।
उच्च परिशुद्धता और स्थिरता: औद्योगिक ग्रेड संरक्षण (IP68), संक्षारण प्रतिरोधी इलेक्ट्रोड, दीर्घकालिक क्षेत्र परिनियोजन के लिए उपयुक्त।
कम-शक्ति डिजाइन: सौर ऊर्जा आपूर्ति का समर्थन, LoRa/NB-IoT वायरलेस ट्रांसमिशन के साथ, 2 वर्ष से अधिक की सहनशीलता।
डेटा संलयन विश्लेषण: क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म एक्सेस का समर्थन, सिंचाई/उर्वरक अनुशंसाएं उत्पन्न करने के लिए मौसम संबंधी डेटा को संयोजित कर सकता है।
विशिष्ट अनुप्रयोग मामला
केस 1: स्मार्ट फार्म सटीक सिंचाई
दृश्य: एक बड़ा गेहूं रोपण आधार।
अनुप्रयोग:
सेंसर वास्तविक समय में मिट्टी की नमी और लवणता की निगरानी करते हैं, और स्वचालित रूप से ड्रिप सिंचाई प्रणाली को सक्रिय करते हैं और जब आर्द्रता एक सीमा (जैसे 25%) से नीचे गिर जाती है और लवणता बहुत अधिक हो जाती है, तो उर्वरक की सिफारिशें देते हैं।
परिणाम: 30% जल की बचत, उपज में 15% वृद्धि, लवणीकरण की समस्या कम हुई।
केस 2: ग्रीनहाउस जल और उर्वरक एकीकरण
दृश्य: टमाटर की मिट्टी रहित खेती वाला ग्रीनहाउस।
अनुप्रयोग:
ईसी मान और एनपीके डेटा के माध्यम से, पोषक तत्व समाधान के अनुपात को गतिशील रूप से विनियमित किया गया था, और तापमान और आर्द्रता की निगरानी के साथ प्रकाश संश्लेषण स्थितियों को अनुकूलित किया गया था।
परिणाम: उर्वरक उपयोग दर में 40% की वृद्धि हुई, फल शर्करा की मात्रा में 20% की वृद्धि हुई।
केस 3: शहरी हरियाली का बुद्धिमानीपूर्ण रखरखाव
दृश्य: नगरपालिका पार्क का लॉन और पेड़।
अनुप्रयोग:
मिट्टी के पीएच और पोषक तत्वों की निगरानी करें तथा अधिक पानी देने से होने वाली जड़ सड़न को रोकने के लिए स्प्रिंकलर प्रणालियों को जोड़ें।
परिणाम: वनरोपण रखरखाव की लागत 25% कम हो गई है, और पौधों की जीवित रहने की दर 98% है।
मामला 4: मरुस्थलीकरण नियंत्रण निगरानी
दृश्य: उत्तर-पश्चिम चीन के शुष्क क्षेत्र में पारिस्थितिकी पुनर्स्थापना परियोजना।
अनुप्रयोग:
मिट्टी की नमी और लवणता में परिवर्तन पर लम्बे समय तक नजर रखी गई, वनस्पति के रेत-स्थिरीकरण प्रभाव का मूल्यांकन किया गया, तथा पुनःरोपण की रणनीति का मार्गदर्शन किया गया।
आंकड़े: मृदा कार्बनिक पदार्थ की मात्रा 3 वर्षों में 0.3% से बढ़कर 1.2% हो गई।
परिनियोजन और कार्यान्वयन संबंधी सिफारिशें
स्थापना गहराई: फसल की जड़ वितरण के अनुसार समायोजित (जैसे उथली जड़ वाली सब्जियों के लिए 10 ~ 20 सेमी, फलों के पेड़ों के लिए 30 ~ 50 सेमी)।
अंशांकन रखरखाव: पीएच/ईसी सेंसरों को हर महीने मानक तरल के साथ अंशांकित करने की आवश्यकता होती है; गंदगी से बचने के लिए इलेक्ट्रोडों को नियमित रूप से साफ करें।
डेटा प्लेटफ़ॉर्म: मल्टी-नोड डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को साकार करने के लिए अलीबाबा क्लाउड IoT या थिंग्सबोर्ड प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करने की अनुशंसा की जाती है।
भविष्य की प्रवृत्ति
एआई पूर्वानुमान: मृदा क्षरण या फसल निषेचन चक्र के जोखिम का पूर्वानुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को संयोजित करें।
ब्लॉकचेन ट्रेसेबिलिटी: जैविक कृषि उत्पाद प्रमाणन के लिए विश्वसनीय आधार प्रदान करने हेतु सेंसर डेटा को जोड़ा गया है।
खरीदारी मार्गदर्शक
कृषि उपयोगकर्ता: स्थानीयकृत डेटा विश्लेषण ऐप के साथ एक मजबूत हस्तक्षेप-रोधी EC/pH सेंसर को प्राथमिकता से चुनें।
अनुसंधान संस्थान: उच्च परिशुद्धता वाले मॉडल का चयन करें जो RS485/SDI-12 इंटरफेस का समर्थन करते हों और प्रयोगशाला उपकरणों के साथ संगत हों।
बहुआयामी डेटा संलयन के माध्यम से, 8-इन-1 मृदा सेंसर कृषि और पर्यावरण प्रबंधन के निर्णय लेने वाले मॉडल को नया रूप दे रहा है, तथा डिजिटल कृषि-पारिस्थितिकी तंत्र का "मृदा स्टेथोस्कोप" बन रहा है।
पोस्ट करने का समय: 10-फ़रवरी-2025