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Description
Dragino LMS01-LB Capteur d'humidité des feuilles (8500mAh Li/SOCl2 / US915)
Mesure l'humidité des feuilles avec précision
Prend en charge les données LoRaWAN longue portée
Fonctionne jusqu'à cinq ans d'autonomie
Caractérisé par une sonde étanche IP67
Facilite les mises à jour Bluetooth et OTA
Le Dragino LMS01-LB Capteur d'humidité des feuilles (8500mAh Li/SOCl2 / US915) est un dispositif IoT avancé conçu pour les applications agricoles. Il se spécialise dans la mesure de l'humidité et de la température des feuilles, fournissant des données essentielles pour analyser les conditions des feuilles telles que les besoins en arrosage, les niveaux d'humidité, la présence de rosée et le risque de gel. Le capteur utilise la méthode de la Réflectométrie dans le Domaine des Fréquences (FDR) pour détecter la constante diélectrique causée par le liquide sur la surface de la feuille, convertissant ces données en lectures d'humidité précises. Sa sonde est conçue en forme de feuille avec une densité de 15 lignes de veines par centimètre, améliorant sa capacité à détecter de petites gouttelettes d'humidité avec une grande précision.
Le dispositif utilise la technologie sans fil LoRaWAN, lui permettant de transmettre des données sur de longues distances avec de faibles débits de données, assurant une communication robuste avec une haute immunité aux interférences tout en maintenant une consommation d'énergie minimale. Il prend en charge la configuration Bluetooth et les mises à jour sans fil par voie hertzienne, facilitant son utilisation et son adaptabilité. Le capteur est alimenté par une batterie Li-SOCI2 de 8500mAh, conçue pour un fonctionnement à long terme jusqu'à cinq ans, et peut également être alimenté par énergie solaire avec une batterie Li-ion.
Chaque unité est préchargée avec des clés uniques pour un enregistrement LoRaWAN transparent, permettant une connexion automatique à un serveur local lors de l'activation. La sonde du capteur est classée IP67 pour l'étanchéité, assurant durabilité et fiabilité dans diverses conditions environnementales. Cela en fait une solution idéale pour l'agriculture intelligente, fournissant des informations essentielles sur la santé des plantes et optimisant la gestion des ressources.
