前言

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

土壤中的鹽分、水分、有機質(zhì)含量、土壤壓實(shí)度、質(zhì)地結構等，均不同程度影響土壤電導率變化。通過(guò)測定土壤電導率，可為分析產(chǎn)量、評價(jià)土壤生產(chǎn)能力、制定精準施肥處方提供重要依據。傳統的樣方抽樣調查不僅費時(shí)費力，還由于抽樣密度過(guò)低不能真實(shí)反應地塊土壤特性的時(shí)空變化，對于大尺度調查而言與機動(dòng)車(chē)輛相結合的拖曳式土壤電導率測量系統無(wú)疑是優(yōu)秀的選擇。

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

iSCAN 多參數土壤理化性質(zhì)測繪系統通過(guò)實(shí)地原位測量土壤電導EC、OM值、溫度和濕度值，利用GPS定位和數據處理測繪軟件（收費數據處理服務(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。適用于精準農業(yè)、土壤調查和碳匯農業(yè)（土壤碳儲量估算）的研究示范及土地管理和土地利用規劃等領(lǐng)域。

2017-2018年VERIS公司在美國選取4個(gè)州共計15塊土地利用iSCAN系統進(jìn)行勘測，并與手持式設備數據進(jìn)行比對，得到非常好的線(xiàn)性相關(guān)結果。

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)測繪土壤EC值、OM值，iSCAN+則多了土壤表層溫度和濕度值
• 原野現場(chǎng)測繪：隨著(zhù)機載系統在原野前行，即時(shí)獲取電導及地理坐標（經(jīng)緯度），每公頃可以測量120-240個(gè)樣點(diǎn)數據
• 直接接觸法測量EC（Electrical Conductivity），測量基本不受周邊電磁影響，也不需要校準，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數據處理中心進(jìn)行數據處理提供土壤有機質(zhì)OM（Organic Matter）值，反映土壤氮礦化、土壤水滲透、根系生長(cháng)以及土壤持水能力

上圖為經(jīng)由VERIS數據中心處理后得到的地圖

技術(shù)指標

• OpticMapper雙波段VIS-NIR傳感器，原位測繪植物枯落物下層土壤表層光譜反射
• 可見(jiàn)光波長(cháng)：660nm；近紅外波長(cháng)：940nm；光源：LED
• 光譜檢測器：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繪分析土壤OM值及其分布圖外，可一次同時(shí)測量繪制EC，iSCAN+可附加土壤溫度和濕度傳感器，并可實(shí)時(shí)記錄顯示測量數據和分布圖
• Garmin GPS 15X：差分GPS定位精度，優(yōu)于3米
• 電子器件：NMEA 4X密封，高級防水接口
• 數采：80 pin PIC 微處理器，1Hz采集率，背光顯示器，電源12VDC，5A
• 測繪軟件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）及測量值下載到計算機上并自動(dòng)制作二維分布圖（光譜反射需經(jīng)由Veris數據處理中心進(jìn)行處理分析形成SOM值）
• EC測繪，可形成0－60cm的表層土壤電導測繪圖
• OM測量深度：38－76mm
• 長(cháng)度：農機版145cm；拖曳版259cm
• 寬度：農機版31cm; 拖曳版127cm
• 高度：110cm
• 重量：147 kg
• 測量速度：可達24km/hr
• 工作溫度：-20－70°C

軟件界面

產(chǎn)地

美國

選配技術(shù)方案

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

部分參考文獻

• 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.