Сбор данных с датчиков
Подключение датчиков влажности почвы, EC и погоды для автоматизации теплиц.
Читать далее →Решения точного земледелия, объединяющие IoT-датчики, автоматизированное орошение и системы мониторинга урожая для оптимизации урожайности, снижения потребления ресурсов и повышения эффективности управления фермой.
Системы умного сельского хозяйства интегрируют датчики влажности почвы, метеостанции и NDVI-камеры через LoRaWAN или NB-IoT.
Этап 1: картографирование почв (1-2 недели). Этап 2: базовая станция LoRaWAN и 20-80 узлов датчиков (3-5 дней). Этап 3: настройка моделей (1 неделя). Этап 4: интеграция и обучение.
Виноградник 280 гектаров снизил потребление воды 31%, улучшил равномерность сахара и снизил затраты на удобрения 22%. Экономия: 145 000 долларов, инвестиции 190 000 долларов.
Экономия воды 20-40%. Затраты на удобрения -15-25%. Применение фунгицидов -30-50%. Повышение урожайности 8-15%.
ISO 17386, ISO 11783, руководства ФАО, LoRaWAN 1.0.4, директива ЕС по нитратам 91/676/EEC, USDA NRCS.
Дальность прямой видимости составляет 5-15 км на открытых полях. В садах с плотной кроной ожидайте 1-3 км. Рельеф, плотность растительности и высота датчика над землей влияют на дальность. Мы обычно устанавливаем 1-3 базовые станции на 100 гектаров, с солнечными репитерами для затененных участков. NB-IoT предоставляет альтернативу при наличии сотового покрытия без инвестиций в базовые станции.
TDR-датчики (Time Domain Reflectometry) обеспечивают точность ±2-3% объемного содержания воды. FDR-датчики (Frequency Domain Reflectometry) ±3-5%. Емкостные датчики дешевле, но ±5-8%. Мы рекомендуем TDR для исследований и ценных культур, FDR для коммерческого использования. Все датчики требуют калибровки под конкретный грунт для наилучшей точности.
Да. Мы поддерживаем интерфейсы Modbus RTU, импульсные и сухой контакт для большинства коммерческих контроллеров орошения (Hunter, Rain Bird, Lindsay, Netafim). Для старых контроллеров без цифровых интерфейсов мы устанавливаем релейные модули для эмуляции ручного управления клапанами. Платформа уважает существующие графики орошения и переопределяет их только когда данные датчиков указывают на пере- или недополив.