近红外土壤含水率传感器设计与试验

设计了一种适用于快速测量土壤含水率的近红外传感器。发光二极管(LED)作为传感器的光源,中心波长为1 940 nm的光为测量光,1 800 nm为参考光,土壤含水率对这2个波长的光有不同的吸收特性。光源发出的光照射到土壤表面,经反射后进入光电转换器,将光信号转换为电信号,送至两级放大电路、模数转换器(A/D)、显示和存储设备,输出的反射光强与土壤含水率存在一定的关系。仪器性能试验表明:光源传感器到土壤表面的距离对采集信号的强度有一定影响,根据传感器的结构,可以选择一定的距离使反射信号的强度和稳定性最好。两波长光的反射光强随着土壤粒径的增大而减小;土壤含水率与相对吸收深度之间具有很好的线性相关性,回归分析的决定系数为0.863。     

基于近红外傅里叶特征提取方法的土壤含水率检测

以湖北地区的3种土壤为研究对象,利用偏最小二乘法建立了处理后样品的土壤含水率分析模型,模型预测值与标准值的决定系数为0.995,交叉验证预测均方差为0.801%,模型预测决定系数为0.992,预测均方差为0.912%,利用该模型预测黄土高原地区黄绵土含水率误差均大于4%.利用近红外光谱傅里叶变换特征提取方法对湖北地区黄棕壤、稻田土和潮土建立土壤含水率PLS预测模型,模型决定系数为0.988,交叉验证预测均方差为1.106%,且该模型预测黄绵土的误差均在2%左右,精度较传统模型有较大提高.     

基于近红外光谱信息的土壤电导率预测模型研究

利用土壤含水率与近红外光谱土壤反射率和土壤电导率三者之间的关系,以土壤含水率为中间变量,间接表达土壤光谱反射率和土壤电导率之间的关系。土壤含水率与土壤光谱反射率存在指数关系,土壤含水率与土壤电导率存在线性关系,消除中间变量（土壤含水率）,得到土壤光谱反射率和土壤电导率之间的关系。以土壤水分敏感波段1450nm作为研究对象,研究土壤电导率的预测模型,分别建立指数预测模型和对数预测模型,并分别对两种模型进行验证。本文实验建模集样本72个,验证集样本48个,土壤电导率对数预测模型R2达0.80,土壤电导率指数预测模型R2达0.85,预测效果均可满足农田电导率估算,但对数模型在土壤电导率较低区间预测效果不理想,因此土壤电导率指数预测模型预测效果优于对数模型的预测效果。研究结果表明,土壤光谱反射率预测土壤电导率的方案可行,并为光谱信息预测土壤电导率提供了新思路。     

高低频双频激励土壤含水率传感器设计与试验

针对现有电容式土壤含水率传感器对电导率敏感等问题,从电阻电容串联阶跃响应原理出发,采用峰值检测技术,设计高低频（100、50 MHz）激励下的数字型土壤含水率传感器,并提供一种融合高低频响应信号分析土壤等效相对介电常数的反函数模型。试验结果表明,传感器的高低频响应稳定时间在338～464 ms,建议传感器高低频切换间隔大于500 ms。在非导电液体介质中标定结果表明,高低工作频率下各自输出信号与液体相对介电常数符合指数模型,决定系数R²大于0.98。在0～1 000μS/cm范围内的溶液试剂中,基于反函数模型的高低频数据融合处理,电导率引起的测量相对介电常数的最大误差为1.775,对应最大引用误差2.16%。土壤实测表明,单频率传感器输出信号易受土壤电导率的影响,其引起的信号误差可大于100 mV,对应的体积含水率误差大于10%;而双频输出信号经反函数模型的数据融合处理后,结合Topp模型,电导率对传感器的影响最大误差为3.2%。     

土壤含水率的检测研究进展

土壤含水率检测对于实现现代农业中的精确灌溉、节约水资源等有着非常重要的现实意义。为此,综述了目前国内常用的土壤含水率检测技术的研究现状,包括烘干法、张力计法、中子仪法、介电法和红外光谱法等;同时,分析了存在的问题,提出了土壤含水率研究未来的发展方向,为国内相关技术人员的研究提供参考。     

基于无线传感器网络的土壤含水率监测系统设计

针对农业生产过程中信息监测点相对分散和数据有线传输方式的局限性,设计和开发了一种基于无线传感器网络的农田土壤含水率监测系统,系统由3个土壤含水率监测终端节点、1个路由节点和1个网关节点组成。传感器采用蓄电池供电,终端节点和路由节点采用干电池供电,各节点间通信遵循Zigbee通信协议。同时,开发了数据采集、无线通信等程序,能够以任意时间间隔采集监测点土壤含水率数据,实现数据的处理、传输和存储等功能。实验结果表明,系统能实现数据的稳定传输,适合农田土壤含水率实时监测。     

基于LVDS传输线延时检测技术的土壤含水率传感器

为实现土壤含水率的快速准确监测,设计了一种基于LVDS差分传输线延时检测技术的土壤含水率传感器。该传感器将高频振荡信号分路为两通道LVDS差分信号,一个通道用于测试土壤含水率,另一个通道用于提供参考信号。由于土壤中水分的变化改变土壤介电常数,从而导致测试通道LVDS差分总线上信号传输延时的变化,则传感器检测该通道信号的传输延时就可以确定土壤含水率。为了获得LVDS总线设计线宽和线间距的最优值,以LVDS总线阻抗值均方误差最小化为目标,构建了线宽和线间距的最优化计算模型,并通过遗传算法求解出了最优线宽为0.178 9 mm和最优线间距为0.223 8 mm。试验表明,根据该参数设计的传感器在50 MHz频率时,对体积含水率8.31%以上的砖红壤土和黄壤土的预测模型为线性模型,决定系数R2为0.964 2,绝对预测误差在2.45%以内。     

农田土壤含水率空间变异的时变特性研究

农田土壤含水率的空间时变特性对土壤墒情监测及灌溉预报有重要影响。在天津市武清区北靳庄和西吕村两个试区布置两套墒情监测系统,每套系统包括1台基站、3个测点,每个测点连接两个土壤水分传感器(埋设于地表下30和60 cm处)。测得两个深度的土壤含水率数据,利用线性公式计算得0～60 cm平均含水率,利用统计学方法分析土壤含水率的变异系数(C_V)随时间的变化特性,分析试区测点土壤含水率之间的相关关系。结果表明,C_V随时间有显著的变化,C_V变化较大时,相应时段的土壤含水率较小,通常为灌溉时期;C_V较小时,土壤含水率较大,普遍为降雨量较大时期;本试区C_V呈弱变异和中等变异;相关系数在一定程度上能够反映空间变异性大小,随着研究尺度的增大,测点之间土壤含水率的相关系数在减小。     

土壤斥水性对含水率的响应模型研究

选用以色列3类不同质地的10种不同斥水性的土壤为研究对象,采用滴水穿透时间法测定土壤斥水性对含水率的响应关系,得到了不同土壤斥水持续时间随含水率变化的规律,通过Gaussian模型、Lorentzian模型和Lognormal模型对这种规律进行回归分析,最终得出了土壤斥水持续时间随含水率的变化规律符合Lorentzian模型。由此响应模型,就可以根据某种土壤部分斥水性对含水率响应的实测数据,计算出土壤斥水性的峰值含水率、峰值斥水性以及临界含水率,为不同土壤斥水性进行对比和土壤改良提供理论依据。     

基于电容式湿度传感器的植物粉料含水率测量

提出了一种基于电容式湿度传感器的植物粉料含水率测量方法。由电容式湿度传感器和数据采集卡组成的测量系统获取植物粉料含水率数据,应用一阶差分法剔除奇异值后,通过惯性滤波法处理数据。由菊花粉含水率的13个测量值与烘干法测得的真值对比试验结果可知,测量值与真值之间的最大相对误差为1.61%,平均相对误差为0.76%,均小于5%(测量样品数为5时置信区间为95%),表明该方法能够用于测量低水分植物粉料的含水率。     

基于相位检测的高盐碱与高有机土壤水分传感器研究

为解决高盐碱土壤与高有机土壤水分实时检测难题,研究了一种基于相位检测的时域传输(TDT)型土壤水分检测方法,并对传感器的探头结构、测量频率进行了分析。通过试验分析可知:当探针直径为2 mm、两针间距为10 mm、针长120 mm、测量频率为100 MHz时,在砂壤土、粘壤土、盐碱土、高有机土中的测量误差分别为±0.87%、±0.95%、±2.20%、±1.94%,动态响应时间约为4ms左右,测量性能较好,满足实际测量需要。通过与国外设备TRIME(TDR)及国产设备BD-Ⅲ型土壤水分传感器的对比研究,得出测量频率100 MHz时的TDT型土壤水分传感器能够满足高盐碱土壤、高有机土壤水分实时检测的要求,具有良好的动态性能和稳定性,且技术难度较小、成本低,有着很好的研究和应用前景。     

土壤理化特性对土壤剖面水分传感器性能的影响

针对土壤理化特性变异影响土壤剖面多点水分传感器测量误差的问题,面向土壤剖面水分测量,设计了一种高频电容式水分传感器,通过试验分析了土壤温度、电导率、容重等土壤理化特性变异对传感器输出电压的影响,采用统计回归处理方法,建立了基于温度影响下的土壤水分修正模型,并对传感器的性能进行了检验.试验结果表明:在5 ～45℃范围内,传感器输出电压随土壤温度升高而线性递增;电导率大于2 mS/cm时,传感器输出电压随电导率增大而逐渐减小;容重增加使得传感器输出电压呈减小趋势;在常温下此水分传感器测量值与传统干燥法测量值对比,两者决定系数R2=0.967 9,最大测量绝对误差4.70％,均方根误差为0.025 24.     

基于相位检测原理的土壤水分时域反射测量技术

针对土壤水分测量的特点,提出了用高频正弦波代替脉冲信号作为测试信号,利用相位检测原理测量信号传播时间,从而测量土壤含水量的方法.设计了由高频信号发生器、相位检测器、微处理器和土壤水分探头等组成的P-TDR原理样机.试验表明,该样机测量信号传播时间的精度可达到10 ps,在砂土、壤土和粘壤土中的土壤含水量测量结果与称重法对比差值不超过0.03.     

线区域尺度土壤水分实时测量方法研究

提出了一种线区域尺度的土壤水分测量方法,设计了基于频域振荡法实时检测植物根区尺度土壤水分信息的传感系统。系统由土壤水分传感器、PVC套管、电动机牵引系统以及控制器组成,控制器控制电动机牵引传感器在套管中往复运动,可以实时获取240 cm长度上的土壤体积含水率信息。土壤水分传感器的动态响应时间为32 ms,稳定性测试结果的标准差为0.006 1 V,与时域反射(TDR)土壤水分传感器测量结果的相关性决定系数达到0.989,满足区域性土壤水分实时检测的要求。野外试验证明:当传感系统埋设深度为30 cm时,与相距10 cm平行埋设的BD-Ⅲ型土壤水分传感器(精度为±2%)测量结果的均方误差小于0.5%,能够测量到因降水导致的土壤水分变化,验证了系统的有效性。     

猕猴桃果园不同采样密度下土壤含水率空间变异性研究

为揭示小区尺度乃至微尺度土壤含水率的空间变异性,在杨凌地区猕猴桃果园选取40 m×40 m区域,并在此基础上再以8、2 m为间距进行网格划分,基于经典统计学和地统计学理论,对不同采样密度条件下0~60 cm土层土壤含水率的空间分布特征及其空间变异性进行了研究。结果表明,对于40 m×40 m(L)、8 m×8 m(M)和2 m×2 m(S)3种尺度,0~60 cm深度各土层土壤含水率在水平方向上的变异强度表现为弱变异至中等(偏弱)变异,且随尺度减小和土层深度增加而减小,且所有取样点处0~60 cm深度内土壤含水率在垂直方向上的变异强度表现为弱变异至中等(偏弱)变异。在3种尺度中,土壤含水率存在强烈的空间相关性,表征土壤含水率空间分布形态的半方差函数因尺度不同存在较大差异,L尺度可采用球状和指数模型,M尺度可采用线性模型,S尺度可采用高斯、指数、线性模型。L尺度合理取样数较实际少,而M和S尺度合理取样数较实际多,对于3种尺度,基本表现出0~30 cm土层合理取样数较实际多、30~60 cm土层合理取样数较实际少,表明取样点的合理性分布有待进一步优化。由于地形原因导致当地果园内南北侧土壤含水率空间分布存在较大差异。     

尿素对土壤水分传感器测量精度的影响

土壤水分的精准测量对节水灌溉、墒情监测、水肥一体化等领域具有重要意义,土壤氮含量会影响水分传感器的测量。为了消除这种影响,设计了不同尿素质量对不同水分含量土壤样本的监测实验,采用高灵敏度水分传感器并对尿素干扰下的输出电压进行监测,通过称重法监测土壤样本的含水率,使用LCR电桥测试仪监测土壤样本的电容和电阻。为了研究氮含量影响水分测量的机理,根据实验数据建立了三元三次多项式、BP神经网络、深度学习3种预测模型,并对预测结果进行误差分析。结果表明,相同土壤含水率条件下,尿素质量与土壤水分传感器输出值呈周期性的振荡关系。3种预测模型的平均绝对误差分别为0.77%、0.64%、0.75%,BP神经网络模型有98%误差集中在0~2%区间,误差峰值仅为2.07%,确立BP神经网络模型为最佳抗尿素干扰水分预测模型。     

基于近红外反射的柑橘重叠叶片叶面积指数测量系统

提出一种基于近红外反射的柑橘叶面积指数(LAI)测量方法.在平直近红外激光照射下,光电探测器接收重叠叶片的反射光能量,通过数据采集卡采集电压信号至上位机,利用LabVIEW软件编程,自动判断出重叠叶片层数.将叶片层数乘以直射光束的光斑面积即为该测试位置叶面积,而每次测试的叶面积累加即为该测试区域的总叶面积,最终求出LAI.根据光谱反射试验结果选用近红外作为光源进行系统标定,得到重叠叶片层数与测量电压的指数拟合模型,Ssig＜0.05水平显著.试验结果表明,在手动扫描、定时采集方式下,以方格法计算的LAI作为真实值,系统对LAI的计算误差为11.01％.     

季节性冻融期不同潜水位埋深下土壤蒸发规律模拟研究

为了揭示季节性冻融期不同潜水位埋深和土壤质地对土壤蒸发的影响,通过连续2个冻融期的蒸渗计土壤剖面含水率和土壤温度的监测,利用水热耦合运移模型模拟研究了4种不同潜水位埋深(0.5、1.0、1.5、2.0 m)下砂壤土和壤砂土的土壤蒸发规律。结果表明:不稳定冻结阶段和消融解冻阶段地表土壤均出现昼融夜冻的特征,土壤液态水分较多,砂壤土和壤砂土蒸发量分别占整个冻融期的91.7%和81.8%以上。稳定冻结阶段的土壤蒸发量随着潜水位埋深的增加而增大,但小于0.31 mm。潜水位埋深为0.5 m时冻融期土壤蒸发量最大,砂壤土和壤砂土分别为47.28 mm和25.60 mm,随着潜水位埋深的增加,冻融期土壤蒸发量呈指数型减少,土壤颗粒直径相对较大的壤砂土土壤蒸发量随潜水位埋深的增加而衰减的幅度较为明显。该研究可为地下水浅埋区土壤盐渍化的防治和地下水资源量的科学评价提供依据。     

基于VIS-NIR的播种沟内土壤水分测量传感器研究

基于土壤水分的播深调整技术,需要对播种沟土壤水分进行测量,以便根据落种点处的土壤水分信息进行播种调节,改变播种策略.本文设计了一种可见光-近红外(Visible and near-infrared,VIS-NIR)式土壤水分传感器.使用高分辨率光谱仪采集不同水分梯度的土壤光谱数据,采用偏最小二乘回归法(Partial ...