Проект «умного» орошения и внесения удобрений для овощных и рисовых плантаций во Вьетнаме

Обзор проекта

Для повышения эффективности растениеводства в Юго-Восточной Азии были предприняты следующие меры: пилотный проект цифрового сельского хозяйства был разработан для Демонстрационная ферма площадью 120 му (эквивалент площадей сельскохозяйственных угодий) в дельте реки Меконг, Вьетнам., обслуживая оба выращивание листовых овощей и производство риса.

Дельта Меконга — один из важнейших сельскохозяйственных регионов Вьетнама, где рис остается основной сельскохозяйственной культурой. И овощеводство продолжает расширяться, в том числе и выращивание листовой зелени, такой как... горчичная зелень.

В рамках проекта была внедрена интегрированная система. Интеллектуальная система внесения удобрений и орошения В ролях:

• управление источниками воды
• Фильтрация и очистка
• Автоматизированное дозирование удобрений
• капельное орошение полей и сети оросительных труб
• Беспроводное управление поливом на основе технологии LoRa
• Интеллектуальное планирование полива

Данное решение было разработано, чтобы помочь производителям достичь следующих результатов:

Экономия воды + Экономия удобрений + Сокращение трудозатрат + Более эффективное управление урожаем

Проблемы орошения овощных и рисовых полей

Модернизация традиционных систем орошения для выращивания овощей и риса.

Для выращивания листовых овощей и риса требуется тщательный контроль за водным балансом и питательными веществами, но традиционные методы ведения сельского хозяйства часто в значительной степени основаны на ручном труде. Это создает ряд производственных проблем:

1. Низкое потребление воды и удобрений

Традиционные методы орошения и внесения удобрений могут приводить к неравномерному распределению воды и питательных веществ. Избыток питательных веществ может теряться из-за стока, испарения или неэффективного воздействия на корневую зону.

2. Высокий спрос на рабочую силу

Ручной полив, внесение удобрений, переключение клапанов и осмотр полей требуют значительных трудозатрат, особенно на больших площадях посадки.

3. Риск заболеваний, связанный с неправильным контролем влажности.

В районах выращивания овощей избыточная влажность поверхности почвы и неэффективное орошение могут повысить риск заболеваний сельскохозяйственных культур, передающихся через почву и связанных с влажностью.

4. Ограниченная точность в питании сельскохозяйственных культур.

Для разных культур и стадий роста требуются разные стратегии орошения и внесения питательных веществ. Без цифровой системы управления сложно точно регулировать подачу воды и удобрений.

Объем проекта

Архитектура интеллектуальной системы внесения удобрений и орошения

Интегрированная система управления водными ресурсами и удобрениями

В рамках проекта была внедрена комплексная интеллектуальная архитектура орошения, включающая в себя:

1. Система водоснабжения
2. Система фильтрации
3. Интеллектуальная система фертигации
4. Сеть трубопроводов месторождения
5. Капельное орошение и ирригационные ленты
6. Беспроводное интеллектуальное управление орошением LoRa

Эта конструкция образовывала замкнутую систему орошения и подачи питательных веществ от аппаратной до корневой зоны растений.

1. Источник воды и система фильтрации

Обеспечение стабильного качества поливной воды

Оросительные головные сооружения включали в себя компоненты для хранения, фильтрации и стабилизации давления воды, чтобы обеспечить пригодность воды, поступающей в полевую сеть, для точного орошения.

Основные функции

• Удаляет взвешенные примеси
• Защищает ирригационные трубопроводы и капельницы.
• Снижает риск закупорки
• Повышает долговременную стабильность системы.

Надежная фильтрация особенно важна для систем капельного орошения, где засорение может повлиять на равномерную подачу воды и удобрений.

2. Интеллектуальная система фертигации

Доставка воды и питательных веществ одновременно.

Устройство для фертигации автоматически смешивает удобрения с поливной водой в соответствии с заданными потребностями культуры. Это помогает обеспечить более равномерное поступление питательных веществ, чем ручное внесение удобрений.

Основные преимущества

• Равномерное распределение удобрений
• Улучшенное усвоение питательных веществ
• Сокращение отходов удобрений
• Улучшенная поддержка на этапах роста сельскохозяйственных культур.
• Более стабильная концентрация для фертигации

Благодаря прямой подаче питательных веществ через поливную воду, растения получают более сбалансированное питание в корневой зоне.

3. Сеть орошения полей

Эффективное распределение по всей демонстрационной зоне

В состав инженерно-технического отдела входили:

• Основные ирригационные трубопроводы
• Ветвь трубопроводов
• Ленты капельного орошения
• Узлы управления полевыми клапанами
• Беспроводные блоки управления поливом

Такая система позволила управлять орошением в зависимости от зоны посадки и типа культуры, удовлетворяя различные потребности в воде для овощей и риса.

4. Беспроводная интеллектуальная система орошения LoRa

Дистанционное управление для более гибкого управления фермерским хозяйством

Проект интегрирован Беспроводное управление поливом на основе технологии LoRa, что позволяет операторам дистанционно управлять орошением на разных участках поля.

Системные возможности

• Дистанционное открытие и закрытие клапана
• зональное планирование орошения
• Сокращение ручных полевых работ
• Более быстрое реагирование на потребность сельскохозяйственных культур в воде
• Упрощенное расширение для крупных ферм

Такой подход помогает снизить необходимость в ручном осмотре и обслуживании клапанов рабочими на всей территории объекта.

Фотографии до и после модернизации системы интеллектуального орошения.

Ожидаемые преимущества проекта

Проект «умного» внесения удобрений и орошения призван помочь овощеводческим и рисоводческим хозяйствам повысить эффективность управления полями за счет более точной подачи воды и удобрений.

К основным ожидаемым преимуществам относятся:

• Улучшена равномерность орошения в различных зонах посадки.
• Автоматизированное дозирование обеспечивает более высокую стабильность внесения удобрений.
• Сокращение объема работ по ручному управлению клапанами и полевому осмотру.
• Снижение риска чрезмерного полива в районах выращивания овощей.
• Более гибкий график полива для различных видов культур
• Улучшенная поддержка масштабируемых демонстрационных проектов в области цифрового сельского хозяйства.
• Улучшенная долговременная стабильность работы благодаря фильтрации и защите трубопроводов.

Рекомендуемые компоненты системы

Для аналогичных проектов JW-IoT может предоставить датчики почвы, метеостанции, контроллеры орошения, беспроводные устройства связи LoRa, датчики мониторинга воды и облачные платформы управления в соответствии с планировкой поля и требованиями к управлению урожаем.

Рекомендуемая конфигурация системы

Подходящие области применения в Юго-Восточной Азии

Воспроизводимая цифровая модель фермерства

Данная локализованная структура кейсов имеет большое значение для зарубежных сельскохозяйственных регионов, где:

• Овощные фермы
• Поля севооборота риса и овощей.
• Демонстрационные сельскохозяйственные фермы
• Проекты цифрового сельского хозяйства, поддерживаемые государством
• Проекты капельного орошения открытых полей
• Высококачественное строительство сельскохозяйственных угодий
• Пилотные проекты интеллектуального орошения в Юго-Восточной Азии
• Крупные фермы, нуждающиеся в беспроводном управлении поливом.

Дельта Меконга является подходящим зарубежным примером для исследования, поскольку она сочетает в себе различные элементы. основной источник производства риса с возрастающей важностью выращивание овощей, включая листовую зелень, такую как горчичная зелень.

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое интеллектуальная система фертигации и орошения?
Интеллектуальная система фертигации и орошения сочетает в себе управление источниками воды, фильтрацию, дозирование удобрений, сети полевого орошения, беспроводное управление и дистанционный мониторинг для улучшения подачи воды и питательных веществ.

2. Почему беспроводная система управления орошением LoRa подходит для фермерских хозяйств?
Беспроводное управление LoRa подходит для ферм открытого типа, поскольку оно поддерживает связь на большие расстояния, гибкую установку и дистанционное управление клапанами без сложной кабельной разводки.

3. Можно ли использовать эту систему как на овощных, так и на рисовых фермах?
Да. Систему можно настроить для различных видов культур, зон посадки и графиков полива в соответствии с планировкой поля и потребностями культур в воде.

4. Какие датчики может интегрировать JW-IoT в проекты такого типа?
JW-IoT может интегрировать датчики влажности почвы, датчики электропроводности почвы, датчики температуры почвы, метеостанции, дождемеры, датчики воды, контроллеры и устройства связи.

5. Поддерживает ли система автоматическое дозирование удобрений?
Да. Установка для фертигации может смешивать удобрения с поливной водой в соответствии с заданными потребностями культуры, обеспечивая более равномерное поступление питательных веществ.

6. Подходит ли это решение для ферм Юго-Восточной Азии?
Да. Он подходит для овощеводческих хозяйств, рисовых полей, демонстрационных зон орошения и пилотных проектов цифрового сельского хозяйства в Юго-Восточной Азии.

7. Может ли JW-IoT адаптировать систему под фермы разных размеров?
Да. Компания JW-IoT может спроектировать систему с учетом площади поля, типа культуры, зон орошения, расстояния связи, условий водоснабжения и требований платформы.

Если вы планируете проект по внедрению интеллектуальных систем орошения, фертигации или цифрового земледелия на овощных фермах, рисовых полях, в садах или демонстрационных фермах, JW-IoT поможет вам разработать комплексную систему, учитывающую тип ваших культур, зоны орошения, источник воды, условия связи и требования к платформе.

Связанные проекты в области интеллектуального орошения и внесения удобрений

• Модернизация интеллектуальной системы фертигации для виноградника в Южной Африке.
• Беспроводная интеллектуальная система орошения
• Интегрированная система водоснабжения и внесения удобрений
• Система мониторинга теплиц
• Решения для интеллектуального сельского хозяйства на основе Интернета вещей
• Датчики почвы