PTM-50 উদ্ভিদ শারীরিক ইকোলজি পর্যবেক্ষণ সিস্টেম

প্রাথমিক

পিটিএম-৫০ উদ্ভিদ শারীরিক ইকোলজিক্যাল মনিটরিং সিস্টেমটি মূল পিটিএম-৪৮এ ভিত্তিতে আপগ্রেড করা হয়েছে, যা দীর্ঘমেয়াদী, স্বয়ংক্রিয়ভাবে উদ্ভিদের ফটোসিন্থেসের

প্রধান বৈশিষ্ট্য

·এই সিস্টেমটিতে চারটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে খোলা পাতা কক্ষ রয়েছে, যা 20 সেকেন্ডের মধ্যে CO2, H2O বিনিময় হার পেতে প

·সিস্টেমটি আরটিএইচ-50 মাল্টিফাংশনাল সেন্সর (মোট বিকিরণ, ফটোসিন্থেসিক কার্যকরী বিকিরণ, বায়ু তাপমাত্রা এবং আর্দ্রতা, শীতল পয়েন্ট তাপ

·বিশ্লেষণাত্মক ইউনিটটি ডাবল চ্যানেল পরিমাপে আপগ্রেড করা হয়েছে, নতুন PTM-50 পূর্ববর্তী 1 বিশ্লেষক দ্বারা সময় ভাগ করে পরিমাপ করা হয়েছে, 2 স্বতন্ত্র বিশ্লেষকে আপগ্রেড করা হয়েছে, রিয়েল টাই

·ঐচ্ছিক উদ্ভিদ শারীরিক সূচক পর্যবেক্ষণ সেন্সরগুলি ওয়্যারলেসে ডেটা প্রেরণ করে এবং সেন্সরগুলি পিসির সাথে স্বাধীনভাবে সংযু

·একই সময়ে ক্লোরোফিল ফ্লুরোসেন্স স্বয়ংক্রিয় মনিটরিং মডিউলের সাথে ক্লোরোফিল ফ্লুরোসেন্স রিয়েল ট

·এই সিস্টেমটি 2.4GHz RF এবং 3G এর মাধ্যমে ওয়্যারলেস যোগাযোগ এবং নেটওয়ার্কিং করে।

উপরের চিত্রটি PTM-50 সিস্টেম কাঠামোর চিত্র

অ্যাপ্লিকেশন

·উদ্ভিদ শারীরিকবিজ্ঞান, পরিবেশবিজ্ঞান, কৃষিবিজ্ঞান, উদ্যানবিজ্ঞান, ফসলবিজ্ঞান, সুবিধা কৃষি, জল সংরক্ষণ কৃষি এবং

·বিভিন্ন প্রজাতির পার্থক্যের তুলনা করুন

·উদ্ভিদের উপর বিভিন্ন চিকিত্সা এবং বিভিন্ন চাষের শর্তের প্রভাব তুলনা করুন

·উদ্ভিদের ফটোসিন্থেস, বাষ্পীকরণ এবং বৃদ্ধির সীমাবদ্ধ কারণ গবেষণা

·উদ্ভিদের উপর বৃদ্ধির পরিবেশের প্রভাব এবং পরিবেশের পরিবর্তনের প্রতি উদ্ভিদের প্রতিক্রিয়া

উপরের ছবিটি হোস্ট এবং বৃত্তাকার পাতা কক্ষ ছবি

মৌলিক কনফিগারেশন

·1 × PTM-50 সিস্টেম কন্সোল

·1 x পাওয়ার অ্যাডাপ্টার

·1 x ব্যাটারি কেবল

·1 × RTH-50 বহুমুখী সেন্সর

·4 × LC-10R পাতা কক্ষ, পরিমাপ এলাকা 10 cm2

·4 × 4 মিটার গ্যাস সংযোগ পাইপ

·2 × 1.5 মিটার স্টেইনলেস স্টীল ব্রেক্ট

·নির্বাচিত ওয়্যারলেস সেন্সর

·ইংরেজি সফটওয়্যার

·ইংরেজি নির্দেশাবলী

প্রযুক্তিগত সূচক

·কাজের পদ্ধতি: স্বয়ংক্রিয় ধারাবাহিক পরিমাপ

·পাতা কক্ষ নমুনা সময়: 20s

·CO2 পরিমাপ নীতি: ডাবল চ্যানেল অ-ডিস্প্রেসিড ইনফ্রারেড গ্যাস বিশ্লেষক

·CO2 ঘনত্ব পরিমাপ পরিসীমা: 0-1000 পিপিএম

·CO2 বিনিময় হার রেটেড পরিমাপ পরিসীমা: -70-70 μmolCO2 m-2 s-1

·H2O পরিমাপ নীতি: ইন্টিগ্রেটেড বায়ু তাপমাত্রা এবং আর্দ্রতা সেন্সর

·পাতা কক্ষ বায়ু প্রবাহের গতি: 0.25L / মিনিট

·RTH-50 বহুমুখী সেন্সর: তাপমাত্রা -10 থেকে 60 ℃; আপেক্ষিক আর্দ্রতা: 3-100% RH; ফটোসিন্থেস কার্যকর বিকিরণ: 0-2500μmolm-2s-1

·পরিমাপ অন্তরাল: 5-120 মিনিট ব্যবহারকারী কাস্টম

·সংরক্ষণ ক্ষমতা: 1,200 তথ্য, নমুনা ফ্রিকোয়েন্সি 30 মিনিট 25 দিন সংরক্ষণ করা যেতে পারে

·সংযোগ পাইপের স্ট্যান্ডার্ড দৈর্ঘ্য: 4m

·পাওয়ার সাপ্লাই: 9 থেকে 24 Vdc

·যোগাযোগ: 2.4GHz RF এবং 3G নেটওয়ার্ক যোগাযোগ

·পরিবেশ সুরক্ষা স্তর: IP55

·ঐচ্ছিক পাতা কক্ষ এবং সেন্সর

1.LC-10R স্বচ্ছ পাতা কক্ষ: বৃত্তাকার পাতা কক্ষ, এলাকা 10cm2, বায়ু প্রবাহের গতি 0.23 ± 0.05L / মিনিট

2.এলসি -10 এস স্বচ্ছ পাতা কক্ষ: আয়তক্ষেত্রীয় পাতা কক্ষ, 13 × 77 মিমি, 10 সেমি 2, বায়ু প্রবাহের গতি 0.23 ± 0.05 এল / মিনিট

3.MP110 ক্লোরোফিল ফ্লুরোসেন্স স্বয়ংক্রিয় মনিটরিং মডিউল, স্বয়ংক্রিয়ভাবে Ft, QY ইত্যাদি ক্লোরোফিল ফ্লু

4.LT-1 পাতা তাপমাত্রা সেন্সর: পরিমাপ পরিসীমা 0-50 ℃

5.LT-4 পাতার তাপমাত্রা সেন্সর: পাতার গড় তাপমাত্রা অনুমান করার জন্য 4 টি LT-1 সেন্সর সংহত

6.LT-IRz ইনফ্রারেড তাপমাত্রা সেন্সর: পরিসীমা 0-60 ℃, দৃষ্টি পরিসীমা 5: 1

7.SF-4 উদ্ভিদ স্টেম প্রবাহ সেন্সর: সর্বোচ্চ 10ml / ঘন্টা, ব্যাসার্ধ 2-5mm স্টেম রাড জন্য উপযুক্ত

8.SF-5 উদ্ভিদ স্টেম প্রবাহ সেন্সর: সর্বোচ্চ 10 মিলি / ঘন্টা, ব্যাসার্ধ 4-10 মিমি স্টেম রাড জন্য উপযুক্ত

9.এসডি -5 স্টেম রাড মাইক্রো পরিবর্তন সেন্সর: স্ট্রোক 0 থেকে 5mm, ব্যাসার্ধ 5-25mm স্টেম রাড জন্য উপযুক্ত

10.এসডি -6 স্টেম রাড মাইক্রো পরিবর্তন সেন্সর: 0 থেকে 5 মিমি স্ট্রোক, 2-7 সেমি ব্যাসার্ধের স্টেম রাড

11.এসডি-10 স্টেম রাড মাইক্রো পরিবর্তন সেন্সর: 0 থেকে 10 মিমি পর্যন্ত, 2-7 সেমি ব্যাসার্ধের স্টেম রাডের জন্য উপযুক্ত

12.DE-1 ট্রেম বৃদ্ধি সেন্সর: 0 থেকে 10 মিমি পর্যন্ত, 6 সেমি ব্যাসার্ধের বেশি ট্রেমের জন্য উপযুক্ত

13.FI-L বড় ফল বৃদ্ধি সেন্সর: বৃত্তাকার ফলের জন্য 30 থেকে 160 মিমি পরিসীমা

14.FI-M মাঝারি আকারের ফল বৃদ্ধি সেন্সর: বৃত্তাকার ফলের জন্য 15 থেকে 90 মিমি পরিসর

15.FI-S ছোট ফল বৃদ্ধি সেন্সর: বৃত্তাকার ফলের জন্য 7 থেকে 45 মিমি পরিসর

16.FI-XS মাইক্রো ফল বৃদ্ধি সেন্সর: স্ট্রোক 0 থেকে 10 মিমি, বৃত্তাকার ফল 4 থেকে 30 মিমি ব্যাসার্ধের জন্য উপযুক্ত

17.SA-20 উচ্চতা সেন্সর: পরিসীমা 0 থেকে 50 সেমি

18.SMTE মাটির আর্দ্রতা, তাপমাত্রা, পরিবাহকতা তিনটি পরামিতি সেন্সর: 0 থেকে 100% ভলিউম.% WC; -40 থেকে 50 ° C; 0 থেকে 15 dS / m

19.PIR-1 ফটোসিন্থেসিক কার্যকর বিকিরণ সেন্সর: তরঙ্গদৈর্ঘ্য 400 থেকে 700nm, আলোর শক্তি 0 থেকে 2500μmolm-1s-1

20.TIR-4 মোট বিকিরণ সেন্সর: তরঙ্গদৈর্ঘ্য 300 থেকে 3000nm, বিকিরণ 0 থেকে 1200W / m2

21.ST-21 মাটির তাপমাত্রা সেন্সর: 0 থেকে 50 ডিগ্রি সেলসিয়াস পর্যন্ত

22.LWS-2 ব্লেড আর্দ্রতা সেন্সর: সেন্সর পৃষ্ঠের আর্দ্রতার সাথে অনুপাতিক নির্দেশক সংকেত তৈরি করে

সফটওয়্যার ইন্টারফেস এবং ডেটা

উপরের চিত্রটি 24 ঘন্টার মধ্যে CO2 (CO2 EXCHANGE), স্টেম ফ্লো (SAP FLOW), বাষ্পীকরণের হার (VPD), ফটোসিন্থেসিক কার্যকরী বিকিরণ (PAR) এর ক্রমাগত পরিবর্তন দেখায়, যা পোর্টেবল ফ

অ্যাপ্লিকেশন কেস

Net CO2 uptake rates for Hylocereus undatus and Selenicereus megalanthus under field conditions: Drought influence and a novel method for analyzing temperature dependence, Ben –Asher. J. et al. 2006, Photosynthetica, 44(2): 181-186

এই গবেষণায় উচ্চ তাপমাত্রায় CO2 শোষণের হার পরিবর্তন পরিমাপ করা হয়েছে এবং তাদের শারীরিক জৈব-রাসায়নিক পরিবর্তন বিশ্লেষণ করা হয়েছে।

উৎপত্তি স্থান

ইউরোপীয়

বিকল্প প্রযুক্তি

1)ক্লোরোফিল ফ্লোরোসেন্সের সাথে ফটোসিন্থেস এবং ক্লোরোফিল ফ্লোরোসেন্স পরিমাপ সিস্টেম

2)ফ্লুওরক্যামের সাথে যুক্ত ফটোসিন্থেসিস এবং ক্লোরোফ্লোরেসেন্ট ইমেজিং পরিমাপ সিস্টেম

3)ঐচ্ছিক উচ্চ বর্ণালী ইমেজিংয়ের সাথে একক ব্লেড থেকে যৌগিক করোনার পর্যন্ত ফটোসিন্থেসের জন্য সময়-স্থান পর

4)ঐচ্ছিক O2 পরিমাপ ইউনিট

5)বায়ু পরিবাহকতা গতিশীলতা বিশ্লেষণের জন্য ইনফ্রারেড থার্মাল ইমেজিং ইউনিট বৈকল্পিক

6)ঐচ্ছিক PSI স্মার্ট LED আলোর উৎস

7)ফ্লুওরপেন, স্পেক্ট্রাপেন, প্ল্যান্টপেন ইত্যাদি হ্যান্ডহেল্ড উদ্ভিদ (পাতা) পরিমাপ যন্ত্রের সাথে বিকল্প, উদ্ভি

8)বিকল্প ECODRONE ® ড্রোন প্ল্যাটফর্ম উচ্চ বর্ণালী এবং ইনফ্রারেড তাপীয় ইমেজিং সেন্সর দিয়ে সময়-স্থান প্যাটার্ন জরিপ গবেষণা

আংশিক রেফারেন্স

1.সং জং নদী, ঝেং মুনগিন & ঝাং জুকুন. শুষ্ক প্রতিরোধী সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্যগুলির প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ এবং সামগ্রিক মূল্যায়ন. চীনা কৃষি বিজ্ঞান 44, 1775–1787 (2011)।

2.লি টিংটিং, জিয়াং চাওহুই, মিনভেনফোং, জিয়াং চানয়াং এবং রাওয়ুয়ান। জিন এক্সপ্রেশন উপর ভিত্তি করে প্রোগ্রাম টমেটো পাতা CO2 বিনিময় হার মডেলিং এবং পূর্বাভাস. Zhejiang Agricultural Journal 28, 1616–1623 (২০১৬)।

3.Ton, Y. ADVANTAGES OF THE CONTINUOUS AROUND-THE-CLOCK MONITORING OF THE LEAF CO2 EXCHANGE IN PLANT RESEARCH AND IN CROP GROWING. 5

4.Jiang, Z. H., Zhang, J., Yang, C. H., Rao, Y. & Li, S. W. Comparison and Verification of Methods for Multivariate Statistical Analysis and Regression in Crop Modelling. in Proceedings of the 2015 International Conference on Electrical, Automation and Mechanical Engineering (Atlantis Press, 2015). doi:10.2991/eame-15.2015.163

5.Ben-Asher, J., Garcia y Garcia, A. & Hoogenboom, G. Effect of high temperature on photosynthesis and transpiration of sweet corn (Zea mays L. var. rugosa). Photosynthetica 46, 595–603 (2008).

6.Schmidt, U., Huber, C. & Rocksch, T. EVALUATION OF COMBINED APPLICATION OF FOG SYSTEM AND CO2 ENRICHMENT IN GREENHOUSES BY USING PHYTOMONITORING DATA. Acta Horticulturae 1301–1308 (2008).

7.Qian, T. et al. Influence of temperature and light gradient on leaf arrangement and geometry in cucumber canopies: Structural phenotyping analysis and modelling. Information Processing in Agriculture (2018). doi:10.1016/j.inpa.2018.11.002

8.Uwe Schmidt, Ingo Schuch, Dennis Dannehl, Thorsten Rocksch & Sonja Javernik. Micro climate control in greenhouses based on phytomonitoring data.pdf.

9.Turgeman, T. et al. Mycorrhizal association between the desert truffle Terfezia boudieri and Helianthemum sessiliflorum alters plant physiology and fitness to arid conditions. Mycorrhiza 21, 623–630 (2011).

10.Ben-Asher, J., Nobel, P. S., Yossov, E. & Mizrahi, Y. Net CO2 uptake rates for Hylocereus undatus and Selenicereus megalanthus under field conditions: Drought influence and a novel method for analyzing temperature dependence. Photosynthetica 44, 181–186 (2006).

11.Zhaohui, J., Jing, Z., Chunhe, Y., Yuan, R. & Shaowen, L. Performance of classic multiple factor analysis and model fitting in crop modeling. Biol Eng 9, 8

12.Ojha, T., Misra, S. & Raghuwanshi, N. S. Wireless sensor networks for agriculture: The state-of-the-art in practice and future challenges. Computers and Electronics in Agriculture 118, 66–84 (2015).