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更新时间:2026-06-01
浏览次数:92026年智慧农业、高标准农田、精准节水灌溉全面升级,传统单点表层土壤监测模式弊端愈发凸显:仅能采集地表数据,无法反映作物根系不同土层的真实水、温、盐变化,监测数据片面、灌溉决策粗放,极易造成水资源浪费、水肥不均、作物长势参差不齐。随着土壤监测从“单点表层监测"迈向多层剖面立体化监测,可定制深度、分层独立测参、超低功耗、耐腐环保的管式墒情设备成为田间监测刚需标配。
作为行业源头实力厂家,风途科技重磅推出FT-GTS4管式多层立体土壤墒情监测仪,采用一体化管式集成结构,支持1米以内监测深度定制,每层独立采集土壤温度、湿度、电导率数据,搭配超低功耗硬件、进口PC防腐外壳、太阳能无线野外部署方案,适配野外长期无人值守立体墒情监测,是2026年农田旱情监测、智慧灌溉、土壤生态管控的优选升级方案。

设备型号:FT-GTS4 多层立体管式土壤墒情监测仪(风途科技)
核心亮点:管式一体化设计、多层剖面独立监测、1米内深度可定制、三层参数同步采集
单测点能力:单根传感器可同时多深度监测,每层独立测土壤温度、湿度、电导率
超低功耗配置:整机低功耗设计,功耗低至0.26W,适配野外长期无人值守
机身材质:进口PC材质,高强度、耐腐蚀、抗老化、适配复杂土壤工况
野外供电传输:8W太阳能板+DC5V稳压+5000mAh锂电储能,全程无线传输免布线
适用场景:智慧大棚、智慧果园、大田精准灌溉、高标准农田、旱情常态化监测
一、2026监测新趋势:从单点采样到多层立体剖面监测
现代农业精准灌溉、旱情预警、土壤改良工作,对土壤数据的层次性、真实性、连续性要求越来越高。传统土壤传感器只能监测地表单一土层数据,无法区分表层蒸发层、根系吸水层、底层储水层的墒情差异,容易出现“表层偏干、深层含水"或“表层湿润、底层缺水"的误判,导致灌溉时机、灌溉水量把控不准。
FT-GTS4,依托管式一体化分层监测技术,实现土壤垂直剖面立体化数据采集,多深度同步采样、分层独立运算,完整还原土壤水分下渗、温度梯度、盐分分布的动态变化规律,让土壤监测从“片面单点"升级为“立体全景"。
二、核心技术优势:分层独立测参,深度按需定制
1、单管多深度立体监测,每层三参数独立输出
设备单支管式传感器集成多组独立监测单元,无需多根传感器拼接、无需重复打孔埋设,即可一次性完成多层土壤温度、土壤湿度、土壤电导率同步监测。最核心优势为每层独立测量、独立数据输出,各土层数据互不干扰、精准对应对应深度的土壤真实状态,可清晰研判作物不同根系深度的生长环境,为分层水肥调控、根系生态分析提供精准数据支撑。
2、监测深度可定制,1米内灵活适配各类作物
针对不同作物根系深度、不同地块监测需求,设备支持1米以内任意监测深度定制,可适配浅根系蔬菜、中层果树、深根系大田作物的剖面监测需求,按需搭配监测土层,适配性强,真正做到“一管定制、精准适配全场景农田监测"。
三、低功耗设计,适配野外常年无人值守
FT-GTS4采用工业级超低功耗主控架构,整机静态功耗低至0.26W,相比传统墒情设备功耗大幅降低,适配野外无市电、长期连续监测的工况。搭配原厂8W太阳能板+DC5V标准稳压+5000mAh大容量内置锂电池光伏储能系统,晴天储能、阴天缓释续航,无惧连续阴雨、弱光环境,全年7×24小时稳定在线,零人工充电、零布线运维,大幅降低野外站点运维成本。
四、进口PC高强度机身,耐腐环保适配复杂土壤
设备整机采用进口PC工程材质打造,区别于普通PVC、劣质塑料机身,具备强度高、抗挤压、耐盐碱腐蚀、抗土壤老化、耐水肥冲刷等优势。材质环保无重金属、无有害物质、对土壤环境没·污染,可长期深埋各类土质(砂土、壤土、黏土、盐碱地)中稳定工作,长期使用不形变、不老化、不影响数据精度,使用寿命远超普通监测设备。
五、无线云端智能传输,远程数字化管控
设备搭载工业级无线传输模块,摆脱有线布线束缚,野外部署零布线、零施工成本。所有土层的温、湿、电导数据可实时无线上传智慧农业云平台,支持远程查看分层数据、剖面变化曲线、墒情趋势分析、数据报表导出、超限旱情预警。全程实现无人值守自动监测、智能研判、数据可溯,助力农田灌溉从“经验浇水"全面升级为“数据精准控水"。
六、产品核心优势汇总
立体分层监测:单管多层一体化监测,每层独立输出温、湿、电导率三参数,数据更立体精准;
深度按需定制:支持1米以内监测深度个性化定制,适配各类作物根系监测需求;
超低功耗:整机功耗低至0.26W,适配野外长期无人值守长效运行;
光伏无线部署:太阳能自主续航+无线传输,野外免布线、施工极简;
精准赋能农业:剖面数据支撑分层灌溉、旱情预警、节水增效、提质增产。
七、适用场景
广泛适配智慧大棚种植监测、果园分层水肥管控、露天大田剖面墒情监测、高标准农田数字化建设、农业节水灌溉工程、土壤盐碱化监测、野外旱情常态化预警、农业科研剖面数据分析等全场景智慧农业监测需求。
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