基于AEA法的黄土高原矿区复垦农田土壤含水率特征研究

为了快速、有效的测定复垦区农田尺度上土壤含水率变化以及空间分布特征,评价探地雷达对土壤含水率的探测精度,通过研究雷达信号属性振幅与土壤含水率的关系,采用振幅包络平均值(AEA)法对复垦区农田地块土壤含水率进行反演,并与雷达测线上时域反射仪(TDR)法测量所得土壤含水率结果进行对比。结果表明:探地雷达振幅信号属性与土壤含水率有着显著的关系,在研究的四种关系模型中对数模型的拟合结果最好,R~2达到0.995,根据拟合的曲线得知,振幅越大,含水率越小,只要获取地下相应位置雷达信号的振幅值,就可通过本试验拟合的关系式计算出该位置的土壤含水率。通过对比发现,AEA法所得土壤含水率要高于TDR法所测土壤含水率,两者平均相对误差为0.023 cm~3cm~(-3),两种方法所得土壤含水率变化趋势基本一致,相关系数达到0.98。研究表明,使用探地雷达AEA法用于黄土高原矿区复垦农田浅部地层土壤含水率的探测,可以获得更加连续、准确的土壤含水率分布图。     

土壤含水率与探地雷达信号属性的关系研究

通过分层控制土壤含水率,利用加拿大Pulse-EKKO探地雷达进行了土壤含水率与雷达信号属性的关系研究,重点探讨了不同土壤含水率对应的雷达振幅,讨论从雷达波形中提取反射系数并研究其与含水率的变化之间的关系。结果表明:探地雷达的振幅受到含水率变化的影响显著,含水率越高,振幅越小;上下两层土壤含水率的差值与其分界面处的反射系数存在线性关系,且含水率的差值越大,反射系数越大。最后指出,探地雷达信号属性确实能有效反映土壤含水率的信息,若能获取土壤表层的含水率信息,则可以运用本实验得出的关系推算得到地表以下雷达可测深度范围内各层土壤的含水率,因此利用探地雷达信号属性来定量研究土壤含水率的方法是可行的。     

基于探地雷达的土壤水分测定方法研究进展

农田和小流域尺度土壤水分空间和时间分布信息的快速、准确、无损获取是土壤学、农学以及生态环境学等相关科学研究的重要需求.探地雷达作为一种新型地球物理技术, 近年来在多个领域有了应用和推广.本文针对探地雷达技术在土壤水分监测方面应用的科学问题, 在总结国内外相关研究的基础上, 重点阐述了探地雷达技术测定土壤含水量的基本原理、土壤含水量和土壤介电常数的常用关系式、探地雷达技术测定土壤含水量的研究方法及其在国内外的研究进展, 评价了各方法的优势和不足及其在农田土壤中的适用性, 并提出存在的问题和研究展望, 以期为相关科学研究以及探地雷达在我国农田土壤上应用开创新的领域提供参考.     

基于探地雷达早期信号振幅包络值的黏性土壤含水率探测

为了验证探地雷达探测黏性土壤含水率的精确性,利用探地雷达早期信号振幅包络法平均值方法(average amplitude envelope, AEA)对降雨前后野外农田表层(0.3 m)土壤含水率进行探测,并利用TDR探测土壤含水率以作对比。研究结果显示,土壤水分含量与黏粒含量具有一定相关性。在大面积范围内(1 000 m长测线),TDR2次探测土壤平均含水率分别为14.16、16.91 cm~3/cm~3;AEA方法 2次探测土壤平均含水率分别为14.62、17.88 cm~3/cm~3,与TDR实测含水率差值分别为0.46、0.97 cm~3/cm~3,2种方法探测所得含水率具有极显著的相关性(P0.01),相关系数分别为0.825、0.814。小范围内(40 m×40 m)降雨前后TDR 2次探测黏性土壤含水率分别为14.11、16.77 cm~3/cm~3。AEA 2次探测土壤平均含水率分别为14.86 cm、17.46 cm~3/cm~3,比TDR实测含水率分别大0.74、0.69 cm~3/cm~3。AEA与TDR探测所得含水率相关系数分别为0.701、0.827(P0.01),研究结果表明利用探地雷达AEA方法能够获得与TDR实测精度相近的黏性土壤含水率。利用常规探地雷达共中心点法及共偏移距方法对研究区黏性土壤含水率探测结果显示,这2种方法均不能有效地探测黏性土壤含水率。     

基于探地雷达的喀斯特峰丛洼地土壤深度和分布探测

[目的]研究喀斯特土壤的深度和分布,为利用探地雷达(GPR)技术开展喀斯特地区峰丛洼地土壤分布的研究提供理论依据。[方法]通过室内模拟试验,建立喀斯特地区3种典型质地土壤(砂质黏壤土、黏壤土、粉(砂)质黏土)中探地雷达电磁波波速和土壤含水量的关系式。通过实地测定土壤质地和含水量,选择合适的关系式,对探地雷达图像进行校准、解译,获得土壤深度,并采用开挖法进行验证。[结果]得到了3种质地土壤中电磁波波速(ν)与含水量(θ)关系的三次多项式。利用该关系式探测的喀斯特土壤理论深度与实地开挖的结果相符,误差为0—10cm。利用探地雷达软件生成了反映测线下不同位置土壤深度的二维图像和样方内土壤深度分布的三维图像,表明土壤主要分布在0—50cm。[结论]利用探地雷达技术探测喀斯特地区土壤深度和分布是切实可行的。     

探地雷达结合钻孔探测采煤塌陷区土壤剖面层次及含水率

为分析煤层开采对地层结构及含水率的影响,利用探地雷达对西部煤矿开采区开采前后地表浅层土壤剖面、土壤含水率分布特征进行了探测研究。通过钻孔地质编录对雷达探测地层分布进行了矫正,并利用实验室实测含水率验证了雷达探测含水率精度。结果表明:1)雷达探测钻探结果显示,煤矿开采区浅层(10 m)土壤介质结构从上之下主要包含砂层、黏土层和风化层3类。2)探地雷达探测含水率与实测含水率随深度变化规律相似,4个钻孔两种方法探测所得含水率相关系数分别为0.875、0.88、0.94和0.84,表明探地雷达反演浅部地层含水率的可行性,黏土、含砂黏土的含水率远远大于砂层含水率。3)煤矿开采对浅部地层土壤剖面具有一定影响,但土壤剖面整体不变。煤矿开采后浅层土壤含水率下降明显,第1、3次探测L1测线砂层和黏土层含水率损失率平均为28.26%、12.85%。这表明煤层开采对砂层结构土壤含水率影响较大。第二、四次探测砂层平均含水率分别为5.31%,7.44%,含水率增大2.11%,土壤含水率增大范围在5%～56%之间,平均增大范围为27.89%示。黏土层两次探测含水率分别为11.46%、11.96%,含水率增大0.5%,含水率增大范围在-19.13%～19.59%,平均增大范围为4.79%。即黏土类结构层含水量变化较小,砂层结构含水量变化较大,说明黏土类地层受降雨影响较小,砂层结构地层含水量受降雨影响较大,表明浅部地层土壤水分主要受降雨影响。     

露天矿区排土场复垦地土壤容重差异、GPR特征识别与反演

为揭示复垦地不同剖面土壤容重的总体特征和深度差异,以中煤平朔安太堡露天矿南排土场为研究对象,基于探地雷达(GPR)图像特征分析土壤容重差异,构建介电常数与土壤容重之间的关系。分析方法采用环刀采样称重法、探地雷达探测法、方差分析法、拟合分析法等。结果表明:矿区排土场平台土壤容重大于边坡,边坡坡度越大,土壤容重越小。在土壤含水率较小时,各个剖面0～30 cm处有较多大振幅信号,土壤容重较小,探地雷达信号图上大振幅信号的多少与土壤容重大小成反比。土壤容重随介电常数的增大而呈线性增加趋势,且二者拟合后的R~2值达0.813 9,相伴概率小于0.01。研究表明,矿区排土场不同位置及同一剖面不同深度土壤容重大小差异明显,通过探地雷达可对土壤容重差异进行分析。     

基于探地雷达波振幅包络平均值确定土壤含水率

为了评估探地雷达探测地表土壤含水率的准确性,该研究使用雷达波振幅包络平均值(average envelope amplitude,AEA)方法在室内对含水率为0.05、0.15及0.25 cm3/cm3的砂质土壤进行了探测,并与时域反射仪(time domain reflectometry,TDR)所得土壤含水率进行了对比。结果表明,在实验室内,在0.05、0.15及0.25 cm3/cm3的土壤含水率条件下,使用AEA方法探测所得土壤含水率均比TDR所得含水率大,均方根误差分别为0.026、0.015及0.01 cm3/cm3,这3个含水率条件下,AEA方法探测土壤水分的有效深度分别为0.9、0.6和0.3 m。利用AEA方法在野外进行地表含水率探测,并与TDR和钻孔取样探测的地表含水率进行对比。野外探测结果表明,AEA方法所得含水率与TDR探测所得含水率的均方根误差为0.020 cm3/cm3,与取样实测所得含水率的均方根误差为0.031 cm3/cm3,使用AEA方法能够得到与TDR及钻孔取样精度相近的土壤含水率分布图。研究表明利用探地雷达AEA方法在探测浅部地层土壤含水率是可行的。     

探地雷达地波法测定红壤区土壤水分的参数律定研究

探地雷达地波法是一种农田尺度快速测量土壤体积含水量的有效技术,能够弥补传统方法和卫星遥感方法在含水量监测上的不足。但地波法在红壤地区进行含水量反演的最佳参数仍未确定,相关研究鲜有报道。本研究以位于南方红壤区江西省鹰潭市孙家流域为例,采用地波法对区域土壤体积含水量进行了探测:先使用共中心点法确定所用雷达的系统延时、有效反演深度,并利用Topp、Roth、Ferre和朱安宁四种常用的经验模型由介电常数ε反演土壤含水量;然后通过固定间距法进行区域性的土壤体积含水量测量,确定雷达测量时的最佳天线间距。这一系列过程中,土壤含水量实测值是用烘干法校正的管式时域反射仪(time domain reflectometry,TDR)测定的土壤体积含水量。研究的目的是为了律定地波法在红壤区测定土壤含水量的有效反演深度、最优模型和最佳天线间距等参数。结果表明:60 MHz探地雷达地波法反演0～40 cm土层的土壤体积含水量时精度最高,误差最小;Roth经验模型更适合于红壤地区0～40 cm土层土壤含水量的反演,均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.022 m3m-3;地波法的最佳天线间距为1.0 m,能够准确地反演土壤体积含水量;土地利用类型对雷达的探测精度具有一定影响,在1.0 m天线间距下,旱地上的反演精度优于果园,旱地和果园的RMSE分别为0.004和0.020 m3m-3。     

利用探地雷达测定东北黑土层厚度在坡面的空间变化

准确掌握黑土层厚度分布信息对于黑土资源评价和保护具有重要意义。然而,传统土层厚度测定方法包括土壤剖面法、插钎法和钻孔法等对于大范围的土壤厚度测定效率较低且连续性较差。本研究利用探地雷达探测了东北黑土区直型、凸型和凹型3种坡型坡面的黑土层厚度。室内模拟试验对黑土及黄土母质土壤分别设置不同的容重和含水量,探究土壤含水量和容重对土壤介电常数的影响以及探地雷达测定黑土厚度的可行性。野外试验通过开挖剖面和预埋标识物,验证了探地雷达测量黑土厚度的准确性。结果表明：土壤介电常数随容重的增大而增大,随土壤含水量的增加而减小;黑土和黄土母质层土壤含水量、容重和介电常数之间的关系可以用两个对数方程来描述,其精确度为95.26%~99.66%。探地雷达测量黑土厚度与剖面实测厚度相比,精确度为87.05%~95.58%。3个坡面的黑土厚度空间分布不同,且坡脚发生沉积处的黑土厚度较大,坡肩和坡背土壤侵蚀较严重处的黑土厚度较薄。本研究可为进一步探明和保护黑土资源提供一种高效、准确的土壤厚度调查方法。     

低频探地雷达地波法测定土壤含水量的可行性研究

利用地波法来探讨低频探地雷达(GPR)在土壤含水量测定方面的可行性。分别采用50 MHz和100 MHz天线的探地雷达地波法对黄淮海平原潮土地区砂壤土和砂土中的含水量进行了探测研究。结果表明,50 MHz天线GPR分辨率过低,在砂土和砂壤土中均无地波信号。100 MHz天线在砂壤土中无地波信号,但在砂土中可清晰读取出空气波和地波。TDR测得含水量为6.3%的砂土,用100 MHz天线地波法3次测定结果分别为5.9%,6.2%和6.5%,绝对误差均在0.4%以内。采用共中点法(CMP)和固定间距法(FO)相结合探测土壤含水量,在FO最佳天线间距1 m时测得灌水前后的砂土含水量分别为6.5%和20.2%,与TDR测定结果6.3%和19.7%相比,绝对误差在0.5%以内。100 MHz天线CMP和FO相结合的方法兼顾了CMP法读取地波的精确和FO法的快速便捷,在砂土的含水量测定应用中是可信、可行的。     

利用GPR多频天线振幅包络平均值法估算滴灌棉田土壤盐分含量

土壤盐渍化问题严重制约着农业经济发展,快速准确地掌握农田土壤的盐渍化信息是盐渍化防治的前提。为准确快速地了解滴灌棉田土壤盐分含量情况,该研究采用探地雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)多频天线(250 MHz和1 000 MHz)对典型滴灌棉田土壤进行探测,通过GPR振幅包络平均值法(Average Envelope Amplitude,AEA)获取土壤视在介电常数,以Dobson盐渍土介电模型(Dobson dielectric model of saline soil,Dobson)为理论工具,估算滴灌棉田土壤的盐分含量。同时,将视在介电常数、土壤容重、含水率和土壤黏粒含量5个参数设置为模型输入变量,采用多元线性回归方法(Multiple Linear Regression,MLR),建立膜下滴灌棉田土壤盐分反演模型,并使用BP神经网络(Back Propagation neural network,BP)进行模拟预测。最终,以实测盐分为基准,评价MLR模型、BP模型和Dobson模型反演盐分含量的效果。结果表明:1)探地雷达250 MHz和1 000 MHz频率天线AEA法探测的有效深度均为0～30 cm。2)1 000MHz频率天线AEA法获取的介电常数与实测含水量有较好的多项式关系,且实测含水量和反演含水量拟合效果和精度较好,决定系数R~2为0.96,均方根误差RMSE为1.61%,平均误差率MER为7.25%。3)3种盐分反演模型中,Dobson盐渍土介电模型反演精度明显高于其他2种方法,R~2达到0.91,RMSE为0.313 g/kg。因此,利用GPR多频天线AEA法估算滴灌棉田土壤盐分含量是可行且可靠的。该法为反演土壤盐分含量提供新途径,丰富了盐分含量探测的方法及手段。     

GPR测量滨海盐渍土剖面分层的实验研究

土壤剖面分层是GPR调查研究工作的主要内容,也是时域信息提取和定量反演的基础。使用250 MHz的pulse EKKO PRO探地雷达,探测不同植被覆盖或同一植被长势差异的地块,开挖剖面实测对比GPR的分层结果,剖析电磁波信号对土壤水分、盐分、粒径组成3个因子的响应特征。结果表明,从GPR波谱特征中可以区分表层盐渍化程度不同的地块,误差多小于0.5 m;综合波谱影像和振幅变化数据,能够辨晰0~1 m的土层信息,分层误差可达0.1 m;土壤盐分对电磁波信号的影响特征在该地区表现得十分显著。     

探地雷达技术探测土壤特性的研究进展

总结了探地雷达技术（Ground Penetrating Radar, 简称GPR）使用反射波、地波、反射系数、全波形反演和早期信号分析进行土壤特性研究的方法,在详细介绍基本原理的基础上,通过分析近年来的研究实例展示GPR探测土壤特性的能力和局限性:基于信号速度的分析方法应用广泛,数据获取和处理简单,但结果具有主观性,受实验环境的限制;基于信号幅度的分析方法受水分分布和表面粗糙度的影响,容易出现低估的现象;全波形反演和早期信号分析方法的提出强调了GPR探测中数据获取和处理的重要性,为此应设计新的数值分析模型和数据处理方法,提高数据采集速度和雷达测量精度。     

白城地区盐碱地土壤性质与地质雷达信息应用研究

传统的盐碱土壤分类及含量的划分方法是通过对采样点土壤样品化验统计值来确定。因工作量大和费用高 ,通常不能对研究对象进行连续、系统的了解。提出了研究地质雷达信息与土壤含盐量、p H值、有机质含量、含水量等参数的相关关系及探测与检测技术方法。理论研究表明 ,土壤的物理和化学特性变化差异可以使探测的雷达波振幅及波形、频谱特性等波的几何学与动力学特点产生响应。研究结果显示这种方法是一种直观快速的可行方法 ,可为今后生态环境治理因素评价和遥感资料的解译提供地面探测的雷达电磁波频谱与确定不同颜色土壤单元所对应的盐碱土壤含盐量、p H值、有机质含量、含水量的依据     

透射式探地雷达探测土壤含水率

探地雷达可以进行土壤含水率的快速探测,但普通反射式雷达容易受反射层位难确定的影响造成探测误差。该研究使用透射式探地雷达对不饱和含水壤土及砂土所构建的物理模型进行透射式探测,通过起跳时间对比标定的方法,精确计算了介质中雷达波波速和土壤的相对介电常数。最后通过统计分析,发现以Topp模型公式形式为基础的三次多项式具有最高拟合优度,并修正了Topp公式中的参数后,分别建立起非饱和壤土和砂土体积含水率与介电常数的经验公式及其适用范围。最后,通过试验对比验证了该方法对砂土含水率的测量相对误差为13.20%,较时域反射TDR(time domain reflectometry)方法低14.34%,壤土为9.48%,较TDR方法低15.79%,测量精度明显高于TDR方法。因此该方法可替代TDR方法用于特定条件下土壤含水率的准确检测。     

采用探地雷达频谱分析的复垦土壤含水率反演

快速、准确、无损获取采煤塌陷区复垦土壤含水率分布情况是实现精准灌溉的基础和关键。该研究以安徽省淮北市某塌陷复垦区土壤为研究对象,借助探地雷达系统对试验区土壤进行探测,并对周围未复垦区域设置对照组,通过线性调频Z变换频域细化法(Chirp-Z-Transform,CZT)寻找特征频率,结合瑞利散射原理分析不同土壤体积含水率(Volumetric Water Content,VWC)下雷达信号特征频谱响应关系,并分别采用不同回归方法建立了VWC反演模型。结果表明:频谱峰值频率分量(FrequencyofPeak,FP)与复垦土壤VWC具有很强的相关性;基于CZT算法可以在不改变原有频谱的基础上,有效的寻找到特征频率,FP与VWC的相关系数较快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)从0.77提高到0.93;对比复垦与非复垦区域雷达信号频谱发现,复垦区频谱信号较非复垦区"漂移"现象明显,采用不同回归方法所建立的模型中,指数回归模型精度最高,验证集R2达到0.84,RMSE达到1.97%,表明采用频谱分析方法可以有效地反演复垦土壤VWC,研究结果以期为复垦土壤质量快速监测以及复垦区农业精准灌溉提供理论依据与技术支撑。