南宫NG28

 

iSCAN Multi-Sensor 多参数泥土理化性质测绘系统

 

媒介

  精准农业是近年来国际农业科学钻研的热点领域，也是当现代界农业发展的新潮水。钻研人员但愿通过精准农业技术系统的使用降低出产成本, 提高和不变农产品产量和质量, 增长经济收入, 削减环境传染。

  泥土中的盐分、水分、有机质含量、泥土紧实度、质地结构等，均分歧程杜装响泥土电导率变动。通过测定泥土电导率，可为分析产量、评价泥土出产能力、造订精准施肥处方提供沉要凭据。传统的样方抽样调查不仅费时费劲，还由于抽样密度过低不能真实反映地块泥土个性的时空变动，对于大尺度调查而言与机动车辆相结合的拖曳式泥土电导率丈量系统无疑是最佳选择。

  iSCAN用于大面积泥土电导率（EC）、泥土有机质（OM）、泥土温度及泥土湿度勘查，既能够由拖沓机或皮卡进行拖曳作业（需选配支架），又可装置在播种机等农机具上——在耕种作业的同时实现对农用地的勘查，矫捷而便捷；其中升级版iSCAN+附加泥土温度和湿度传感器（温度和湿度是种子抽芽和出苗极度沉要的影响因子）。

 

 

  通过实地原位丈量泥土电导EC、OM值、温度和湿度值，利用GPS定位和数据处置测绘软件（收费数据处置服务），能够绘造出泥土理化性质散布图，全面分析反映泥土质地、盐碱度、持水能力、阳离子互换能力、根系深度等。合用于精准农业、泥土调查和碳汇农业（泥土碳储量估算）的钻研示范及地皮治理和地皮利用规划等领域。

  2017-2018年在美国4个州共计15块地皮，利用iSCAN系统进行勘测，并与手持式设备数据进行比对，得到极度好的线性有关了局。

 

上图为堪萨斯州40公顷地块勘查地图

 

重要特点

• iSCAN可同时测绘泥土EC值、OM值，iSCAN+则多了泥土表层温度和湿度值
• 旷野现场测绘：随着机载系统在旷野前行，即时获取电导及地理坐标（经纬度），每公顷能够丈量120-240个样点数据
• 直接接触法丈量EC（Electrical Conductivity），丈量根基不受周边电磁影响，也不必要校准，反映泥土质地、盐度个性
• VIS-NIR双波段光谱传感器，可经由数据处置中心进行数据处置提供泥土有机质OM（Organic Matter）值，反映泥土氮矿化、泥土水渗入、根系成长以及泥土持水能力

 

 

技术指标

1. 双波段VIS-NIR传感器，原位测绘植物枯落物基层泥土表层光谱反射

2. 可见光波长：660nm；近红表波长：940nm；光源：LED

3. 光谱检测器：5.76mm光敏二极管

4. 除通过双波段VIS-NIR光谱传感器高密度原位测绘分析泥土OM值及其散布图表，可一次同时丈量绘造EC，iSCAN+可附加泥土温度和湿度传感器，并可实时纪录显示丈量数据和散布图

5. Garmin GPS 15X：差分GPS定位精度，优于3米

6. 电子器件：NMEA 4X密封，军工级防水接口

7. 数采：80 pin PIC 微处置器，1Hz采集率，背鲜明示器，电源12VDC，5A

8. 测绘软件即时显示EC值及光谱反射，并将地理位相信息（经纬度）及丈量值下载到推算机上并自动造作二维散布图（光谱反射需经由公司数据处置中心进行处置分析形成SOM值）

9. EC测绘，可形成0－60cm的表层泥土电导测画图

10. OM丈量深度：38－76mm

11. 长度：农机版145cm；拖曳版259cm

12. 宽度：农机版31cm; 拖曳版127cm

13. 高度：110cm

14. 沉量：147 kg

15. 丈量速度：可达24km/hr

16. 工作温度：-20－70°C

 

软件界面

 

功夫：2019-12-26

产地：美国

 

选配技术规划

• 可选配作物表型分析
  ？，同步分析作物叶绿素指数、花青素指数、类黄酮指数及N素状态等
• 可选配红表热成像钻研泥土水分、温度变动对呼吸影响
• 可选配ECODRONE?无人机平台搭载高光谱和红表热成像传感器进行时空格局调查钻研

 

部门参考文件

1. Adamchuk, V.I., J.W. Hummel, M.T. Morgan, S.K. Upadhyaya. 2004. On-the-go soil sensors for precision agriculture. Comput. Electron. Agric. 44:71–91.

2. Christy, C.D. 2008. Real-Time Measurement of Soil Attributes Using On-the-go Near Infrared Reflectance Spectroscopy. Computers and Electronics in Agriculture. 61:1. pp.10-19

3. Kitchen, N.R., S.T. Drummond, E.D. Lund, K.A. Sudduth, G.W. Buchleiter. 2003. Soil electrical conductivity and other soil and landscape properties related to yield for three contrasting soil and crop systems. Agron. J. 95:483–495.

4. Kweon, G., E.D. Lund, and C.R. Maxton. 2013. Soil organic matter and cation-exchange capacity sensing with on-the-go electrical conductivity and optical sensors. Geoderma 199:80–89.

5. Lund, E.D. 2008. Soil electrical conductivity. p.137-146. In: S. Logsdon et al. (ed.) Soil Science Step by Step Field Analysis. SSSA, Madison, WI.

6. Lund, E.D., C.R. Maxton, T.J. Lund. 2015. Assuring data quality and providing actionable maps using a multi-sensor system. Proceedings of Global Workshop on Proximal Soil Sensing. Hangzhou China. 266-278.

7. Eric Lund, Chase Maxton. 2019. Comparing Organic Matter Estimations Using Two Farm Implement Mounted Proximal Sensing Technologies. 5TH GLOBAL WORKSHOP ON PROXIMAL SOIL SENSING. P35-40.

8. José Paulo Molin, Tiago Rodrigues Tavares. 2019. SENSOR SYSTEMS FOR MAPPING SOIL FERTILITY ATTRIBUTES: CHALLENGES, ADVANCES, AND PERSPECTIVES IN BRAZILIAN TROPICAL SOILS. Eng. Agríc. vol.39.