thumbnail

Topic

Technologies and technical equipment for agriculture and food industry

Volume

Volume 76 / No. 2 / 2025

Pages : 541-552

Metrics

Volume viewed 0 times

Volume downloaded 0 times

DIGITAL TECHNOLOGIES IN AGRICULTURE. SCANFIELD-5S SMART SYSTEM WITH INTEGRATED DIGITAL SOIL CUBE FOR INNOVATIVE SOLUTIONS IN AGRICULTURE

ЦИФРОВИ ТЕХНОЛОГИИ В ЗЕМЕДЕЛИЕТО. SCANFIELD-5S СМАРТ СИСТЕМА С ИНТЕГРИРАН ДИГИТАЛЕН ПОЧВЕН КУБ ЗА ИНОВАТИВНИ РЕШЕНИЯ В ЗЕМЕДЕЛИЕТО

DOI : https://doi.org/10.35633/inmateh-76-46

Authors

(*) Krasimir BRATOEV

University of Ruse

Ivelin GEORGIEV

Scanfield – 5S smart system GmbH

(*) Corresponding authors:

kbratoev@uni-ruse.bg |

Krasimir BRATOEV

Abstract

In the conditions of intensively developing digital technologies, agriculture is also an active environment for their application. The article demonstrates some of the capabilities of the intelligent Scanfield-5S system and the integrated DSC - "Digital Soil Cube" for assessing the condition of the soil. The DSC method uses non-contact measurement of electrical conductivity (ECa) up to 0.4m depth in the soil. The study was usually conducted after harvest and before agricultural operations for the next crop. All collected ECa data are georeferenced. An adaptive soil sampling scheme was applied, which is specific for a given field. The number of sampling sites was determined after applying a graph-analytical method. A high confidence probability (over 80%) was obtained from the ECa data, which is a confirmation of the suitability of the method. Analyses were performed for bulk density (BD), relative humidity (dW), clay content (Clay), organic matter (OM) and activated carbon (C_(act.)) in the soil. The presented results characterize the soil as homogeneous with relatively good biological indicators (OM and C_(act.)). The adaptive soil sampling scheme and the obtained regression models for the soil parameters are specific to the studied field. The regression models for the observed parameters are linear and are presented through spatial resolution maps. The Scanfield-5S system provides solutions such as variable rate maps (VRA), soil carbon prediction, and overall soil health assessment. The digital soil model created using the DSC method is specific to the field under study, but has the potential for universality.

Abstract in Bulgarian

В условията на интензивно развиващи се цифрови технологии селското стопанство също е активна среда за тяхното приложение. Статията демонстрира част от възможностите на интелигентната система Scanfield-5S и интегрирания DSC – „Digital Soil Cube” за оценка на състоянието на почвата. DSC методът използва безконтактно измерване на електрическата проводимост (ECa) до 0,4 m дълбочина в почвата. Проучването обикновено се провежда след прибиране на реколтата и преди земеделските операции за следващата реколта. Всички събрани данни от ECa са геореферирани. Приложена е адаптивна схема за вземане на почвени проби, която е специфична за дадено поле. Броят на пробовземните места е определен след прилагане на графо-аналитичен метод. От данните на ECa е получена висока степен на доверие (над 80%), което е потвърждение за пригодността на метода. Извършени са анализи за обемна плътност (BD), относителна влажност (dW), съдържание на глина (Clay), органична материя (OM) и активен въглен (C_(act.)) в почвата. Представените резултати характеризират почвата като хомогенна със сравнително добри биологични показатели (ОМ и С_(акт.)). Адаптивната схема за вземане на почвени проби и получените регресионни модели за почвените параметри са специфични за изследваното поле. Регресионните модели за наблюдаваните параметри са линейни и са представени чрез карти с пространствена разделителна способност. Системата Scanfield-5S предоставя решения като карти с променлива скорост (VRA), прогнозиране на въглерода в почвата и цялостна оценка на здравето на почвата. Цифровият модел на почвата, създаден по метода DSC, е специфичен за изследваното поле, но има потенциал за универсалност.

Indexed in

Clarivate Analytics.
 Emerging Sources Citation Index
Scopus/Elsevier
Google Scholar
Crossref
Road