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iSCAN 多參數(shù)土壤理化性質(zhì)測(cè)繪系統(tǒng)
更新時(shí)間:2025-07-02
訪(fǎng)問(wèn)次數(shù):3991
美國(guó)VERIS公司于2016年推出iSCAN 多參數(shù)土壤理化性質(zhì)測(cè)繪系統(tǒng)——該系統(tǒng)既可以由拖拉機(jī)或皮卡進(jìn)行拖曳作業(yè)(需選配支架),又可安裝在播種機(jī)等農(nóng)機(jī)具上——在耕種作業(yè)的同時(shí)完成對(duì)農(nóng)用地的勘查,靈活而便捷;隨后推出附加土壤溫度和濕度傳感器的升級(jí)版iSCAN+系統(tǒng)(溫度和濕度是種子發(fā)芽和出苗非常重要的影響因子)。
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產(chǎn)地類(lèi)別進(jìn)口應(yīng)用領(lǐng)域環(huán)保,生物產(chǎn)業(yè),農(nóng)林牧漁,地礦

前言

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)是近年來(lái)農(nóng)業(yè)科學(xué)研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域,也是當(dāng)今世界農(nóng)業(yè)發(fā)展的新潮流。研究人員希望通過(guò)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)體系的使用降低生產(chǎn)成本, 提高和穩(wěn)定農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和質(zhì)量, 增加經(jīng)濟(jì)收入, 減少環(huán)境污染。

 

土壤中的鹽分、水分、有機(jī)質(zhì)含量、土壤壓實(shí)度、質(zhì)地結(jié)構(gòu)等,均不同程度影響土壤電導(dǎo)率變化。通過(guò)測(cè)定土壤電導(dǎo)率,可為分析產(chǎn)量、評(píng)價(jià)土壤生產(chǎn)能力、制定精準(zhǔn)施肥處方提供重要依據(jù)。傳統(tǒng)的樣方抽樣調(diào)查不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力,還由于抽樣密度過(guò)低不能真實(shí)反應(yīng)地塊土壤特性的時(shí)空變化,對(duì)于大尺度調(diào)查而言與機(jī)動(dòng)車(chē)輛相結(jié)合的拖曳式土壤電導(dǎo)率測(cè)量系統(tǒng)無(wú)疑是優(yōu)秀的選擇。

 

基于以上信息,美國(guó)VERIS公司于1997年推出了商業(yè)化大面積土壤電導(dǎo)率(EC)勘查系統(tǒng),2006年推出VIS-NIR雙波段土壤有機(jī)質(zhì)光譜傳感器(OM),2016年推出iSCAN 多參數(shù)土壤理化性質(zhì)測(cè)繪系統(tǒng)——該系統(tǒng)既可以由拖拉機(jī)或皮卡進(jìn)行拖曳作業(yè)(需選配支架),又可安裝在播種機(jī)等農(nóng)機(jī)具上——在耕種作業(yè)的同時(shí)完成對(duì)農(nóng)用地的勘查,靈活而便捷;隨后推出附加土壤溫度和濕度傳感器的升級(jí)版iSCAN+系統(tǒng)(溫度和濕度是種子發(fā)芽和出苗非常重要的影響因子)。

 

 

iSCAN 多參數(shù)土壤理化性質(zhì)測(cè)繪系統(tǒng)通過(guò)實(shí)地原位測(cè)量土壤電導(dǎo)EC、OM值、溫度和濕度值,利用GPS定位和數(shù)據(jù)處理測(cè)繪軟件(收費(fèi)數(shù)據(jù)處理服務(wù)),繪制出土壤理化性質(zhì)分布圖,全面分析反映土壤質(zhì)地、鹽堿度、持水能力、陽(yáng)離子交換能力、根系深度等。適用于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、土壤調(diào)查和碳匯農(nóng)業(yè)(土壤碳儲(chǔ)量估算)的研究示范及土地管理和土地利用規(guī)劃等領(lǐng)域。

 

2017-2018年VERIS公司在美國(guó)選取4個(gè)州共計(jì)15塊土地利用iSCAN系統(tǒng)進(jìn)行勘測(cè),并與手持式設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì),得到非常好的線(xiàn)性相關(guān)結(jié)果。

 

 

上圖為堪薩斯州40公頃地塊勘查地圖

 

主要特點(diǎn)

  • iSCAN可同時(shí)測(cè)繪土壤EC值、OM值,iSCAN+則多了土壤表層溫度和濕度值
  • 原野現(xiàn)場(chǎng)測(cè)繪:隨著機(jī)載系統(tǒng)在原野前行,即時(shí)獲取電導(dǎo)及地理坐標(biāo)(經(jīng)緯度),每公頃可以測(cè)量120-240個(gè)樣點(diǎn)數(shù)據(jù)
  • 直接接觸法測(cè)量EC(Electrical Conductivity),測(cè)量基本不受周邊電磁影響,也不需要校準(zhǔn),反映土壤質(zhì)地、鹽度特性
  • VIS-NIR雙波段光譜傳感器,可經(jīng)由Veris數(shù)據(jù)處理中心進(jìn)行數(shù)據(jù)處理提供土壤有機(jī)質(zhì)OM(Organic Matter)值,反映土壤氮礦化、土壤水滲透、根系生長(zhǎng)以及土壤持水能力

  

上圖為經(jīng)由VERIS數(shù)據(jù)中心處理后得到的地圖

 

技術(shù)指標(biāo)

  • OpticMapper雙波段VIS-NIR傳感器,原位測(cè)繪植物枯落物下層土壤表層光譜反射
  • 可見(jiàn)光波長(zhǎng):660nm;近紅外波長(zhǎng):940nm;光源:LED
  • 光譜檢測(cè)器:5.76mm光敏二極管
  • 除通過(guò)雙波段VIS-NIR光譜傳感器高密度原位測(cè)繪分析土壤OM值及其分布圖外,可一次同時(shí)測(cè)量繪制EC,iSCAN+可附加土壤溫度和濕度傳感器,并可實(shí)時(shí)記錄顯示測(cè)量數(shù)據(jù)和分布圖
  • Garmin GPS 15X:差分GPS定位精度,優(yōu)于3米
  • 電子器件:NMEA 4X密封,高級(jí)防水接口
  • 數(shù)采:80 pin PIC 微處理器,1Hz采集率,背光顯示器,電源12VDC,5A
  • 測(cè)繪軟件SoilViewer:即時(shí)顯示EC值及光譜反射,并將地理位置信息(經(jīng)緯度)及測(cè)量值下載到計(jì)算機(jī)上并自動(dòng)制作二維分布圖(光譜反射需經(jīng)由Veris數(shù)據(jù)處理中心進(jìn)行處理分析形成SOM值)
  • EC測(cè)繪,可形成0-60cm的表層土壤電導(dǎo)測(cè)繪圖
  • OM測(cè)量深度:38-76mm
  • 長(zhǎng)度:農(nóng)機(jī)版145cm;拖曳版259cm
  • 寬度:農(nóng)機(jī)版31cm; 拖曳版127cm
  • 高度:110cm
  • 重量:147 kg
  • 測(cè)量速度:可達(dá)24km/hr
  • 工作溫度:-20-70°C

軟件界面

 

 

產(chǎn)地

美國(guó)

選配技術(shù)方案

  • 可選配高光譜成像以評(píng)估土壤微生物呼吸作用
  • 可選配紅外熱成像研究土壤水分、溫度變化對(duì)呼吸影響
  • 可選配ECODRONE®無(wú)人機(jī)平臺(tái)搭載高光譜和紅外熱成像傳感器進(jìn)行時(shí)空格局調(diào)查研究

部分參考文獻(xiàn)

  • 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.
  • 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
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.

 

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