В масштабах интеллектуального сельского хозяйства восприятие неба (метеорология) становится все более зрелым, но в понимании состояния земли (почвы) по-прежнему существует огромный пробел. Почва, как основа для роста сельскохозяйственных культур и носитель питательных веществ и воды, обладает внутренней динамической сложностью, намного превосходящей сложность поверхностного климата. Система мониторинга почвы для интеллектуального сельского хозяйства, разработанная компанией HONDE, преобразует этот «темный континент» в четкие, актуальные и пригодные для практического применения потоки данных благодаря своей многоуровневой и многопараметрической трехмерной сети мониторинга, становясь ключевым двигателем точного земледелия от «восприятия» до «реализации».
I. Концепция системы: от измерения в одной точке до профильного экологического восприятия.
Традиционный мониторинг почвы часто носит изолированный и одноточечный характер. Система HONDE создает трехмерную и сетевую систему восприятия:
Вертикальное измерение: С помощью зондовых датчиков различной длины (например, 6 см, 10 см, 20 см и 30 см) одновременно отслеживаются влажность, температура и электропроводность (соленость) поверхностного слоя, активного корневого слоя и нижнего слоя почвы, а также строятся вертикальные поперечные сечения переноса воды и накопления солености.
Горизонтальное измерение: Разместите сенсорные узлы в виде сетки на поле, чтобы выявить пространственную изменчивость, вызванную такими факторами, как текстура почвы, равномерность орошения и рельеф местности, что позволит создать карту рекомендаций для различных режимов работы.
Параметрическая размерность: Благодаря интеграции новейших сенсорных технологий, некоторые высококлассные модели могут быть расширены для мониторинга динамики pH почвы и ключевых питательных веществ (таких как азот, фосфор и калий), обеспечивая комплексную диагностику от физической до химической среды.
II. Основные технологии: надежный, точный и интеллектуальный «подземный страж»
Высокоточная съемка и долговечность: использование датчиков, основанных на таких принципах, как частотная характеристика отражения (FDR), обеспечивает долговременное стабильное измерение объемного содержания воды. Зонд изготовлен из коррозионностойких материалов, а его электронные компоненты полностью герметизированы, что делает его пригодным для использования в суровых условиях, где он может быть закопан на длительное время.
Архитектура IoT с низким энергопотреблением: сенсорные узлы питаются от солнечных батарей или долговечных литиевых аккумуляторов. Благодаря беспроводным технологиям, таким как LoRa, NB-IoT или 4G, данные передаются в облако в режиме реального времени, обеспечивая широкое покрытие и развертывание без проводов.
Периферийные вычисления и интеллектуальное раннее предупреждение: благодаря интеллектуальным алгоритмам система может локально запускать сигналы раннего предупреждения на основе заданных пороговых значений (таких как линии предупреждения о засухе и значения опасности засоления), напрямую подключая ирригационные клапаны для быстрого замкнутого цикла «мониторинг – облако – принятие решений – действие».
III. Основные сценарии применения и ценности интеллектуального сельского хозяйства
«Идеальный контроллер» для интеллектуального орошения
Это наиболее прямое и эффективное применение почвенных датчиков. Система революционизирует принятие решений по орошению, осуществляя мониторинг влажности почвы или содержания воды в корневом слое в режиме реального времени.
Полив по требованию: начинайте полив только тогда, когда культурам это действительно необходимо. По сравнению с моделями, основанными на времени или опыте, это позволяет сэкономить в среднем 20-40% воды.
Оптимизация стратегий орошения: на основе данных о воде, поступающей с разных глубин, определить оптимальное применение методов «глубокого орошения для стимулирования роста корней» или «поверхностного орошения для восполнения влаги», что позволит сформировать более крепкую корневую систему.
Предотвратите вымывание и сток: избегайте потери питательных веществ и растраты воды, вызванных чрезмерным поливом.
2. «Диетолог» комплексного управления водными ресурсами и удобрениями.
Когда в систему интегрированы датчики соли (EC) и питательных веществ, ее ценность еще больше возрастает:
Точное внесение удобрений: мониторинг концентрации ионов в почвенном растворе для обеспечения точного внесения удобрений в зависимости от скорости их поглощения растениями, что позволяет повысить эффективность использования удобрений на 15-30%.
Система раннего предупреждения и контроля повреждений от соли: мониторинг значений электропроводности в режиме реального времени, автоматический запуск программы промывки до того, как накопление соли нанесет вред корневой системе, для защиты здоровья растений.
Оптимизация формул внесения удобрений: долгосрочные данные помогают корректировать формулы полива и внесения удобрений для лучшего удовлетворения потребностей конкретных почв и культур.
3. «Инструмент ранней диагностики» состояния почвы и здоровья растений.
Предупреждение о стрессе: аномальные изменения температуры почвы могут указывать на повреждение от мороза или перегрева. Внезапные изменения влажности могут свидетельствовать о заболеваниях корней или протечках в трубах.
Рекомендации по агрономическим мерам: мониторинг влажности почвы и определение оптимального времени для обработки почвы, посева или уборки урожая; оценка эффективности ресурсосберегающих методов обработки почвы, таких как мульчирование и нулевая обработка почвы, на основе долгосрочных данных.
Управление почвами на основе данных: создание цифровых почвенных архивов в полевых условиях, отслеживание долгосрочных изменений содержания органического вещества в почве, засоленности и других показателей, а также обеспечение основы для устойчивого управления земельными ресурсами.
4. «Коррелятор данных» для повышения качества и результативности.
Проведение корреляционного анализа больших данных об условиях почвы на протяжении всего вегетационного периода с итоговой картой урожайности и данными контроля качества (такими как содержание сахара и белка) позволяет выявить ключевые почвенные факторы, влияющие на урожайность и качество сельскохозяйственных культур, тем самым оптимизируя меры управления и достигая «селекции и выращивания на основе данных».
IV. Преимущества системы и окупаемость инвестиций
Революция в принятии решений: трансформация основанной на опыте модели орошения и внесения удобрений из «временной и количественной» в модель, основанную на данных, «по требованию и с переменными параметрами».
Снижение затрат и повышение эффективности: Прямая экономия на воде, удобрениях, энергии и рабочей силе, а срок окупаемости инвестиций обычно составляет от 1 до 3 вегетационных сезонов.
Повышение качества и стабилизация производства: за счет поддержания оптимальной среды в корневой зоне, снижения стресса для растений и повышения стабильности и товарности сельскохозяйственной продукции.
Экологичность: Значительное сокращение неточечного загрязнения в сельском хозяйстве, что способствует достижению целей «зеленого» сельского хозяйства и углеродной нейтральности.
Масштабируемость: Являясь базовой точкой ввода данных для сельскохозяйственного Интернета вещей, он легко интегрируется с метеостанциями, дронами и системами автономного управления сельскохозяйственной техникой, создавая полноценный цифровой «мозг» фермы.
V. Эмпирический пример: сбор урожая на основе данных.
Крупная ферма по выращиванию кукурузы и сои на Среднем Западе США внедрила сеть почвенных датчиков HONDE. Система обнаружила, что на одном и том же поле примерно 15% площади имели значительно более низкую влагоудерживающую способность почвы. Благодаря точной стратегии орошения эти участки получали больше воды, в то время как площадь участков с высокой влагоудерживающей способностью соответственно уменьшалась. После одного вегетационного сезона ферма не только сэкономила 22% воды в целом, но и повысила стабильность общего урожая на 18%, устранив «недостаток» снижения производства, вызванного локальной засухой. Фермер сказал: «Теперь мы управляем не одним полем, а тысячами и тысячами крошечных участков почвы с различными потребностями».
Заключение
Конечная цель интеллектуального сельского хозяйства — управление сельскохозяйственным производством как на высокоточном заводе. А почва — это цех и производственная линия этого «биологического завода». Интеллектуальная система мониторинга почвы HONDE оснастила каждый уголок этого цеха «приборами мониторинга» и «переключателями управления». Она делает невидимое видимым, сложное — управляемым, а эмпирическое — вычислимым. Это не просто технологический прогресс, но и трансформация производственных отношений — это превращение фермеров из «земледельцев» в «менеджеров данных и оптимизаторов почвенной экосистемы», прокладывающее четкий путь к устойчивому развитию глобального сельского хозяйства в условиях ограниченных ресурсов на основе данных.
О компании HONDE: Компания HONDE, занимающаяся созданием цифровой сельскохозяйственной инфраструктуры, фокусируется на преобразовании сельскохозяйственных угодий в обрабатываемые и оптимизируемые цифровые активы посредством надежных датчиков, эффективной связи и интеллектуального анализа. Мы считаем, что глубокая цифровизация почвы является ключевым фактором для раскрытия потенциала сельского хозяйства в будущем.
Для получения более подробной информации о почвенных датчиках,
Пожалуйста, свяжитесь с компанией Honde Technology Co., LTD.
WhatsApp: +86-15210548582
Email: info@hondetech.com
Веб-сайт компании:www.hondetechco.com
Дата публикации: 08.12.2025