基于探地雷达和电容法的作物根系原位无损测量技术研究进展

改善根系结构提高作物的抗逆特性是保障粮食安全的有效途径。但传统破坏性取样根系测量方法费时费力,且破坏了根系的原位状态。为满足栽培和育种对根系信息的需求,亟需发展原位无损的根系测量方法。因此,该研究综述了相关技术的研究现状,以目前能够在田间应用的作物根系原位无损测量技术-探地雷达和电容法为例,系统分析总结了两者技术原理、当前应用情况、存在的关键问题以及未来研究方向等,研究认为,提高探地雷达测量作物根系的精度和证实电容法测量根系的可行性是未来研究主要的着力点。     

探地雷达测定土壤含水率研究综述

准确快速测定土壤含水率,在理论研究与实际应用中都具有重要意义。在综合分析烘干法、中子法、时域反射法和遥感4种土壤含水率测定方法的优缺点基础上,指出探地雷达是一种适合于中尺度的土壤含水率测定的技术。对探地雷达以及探地雷达测定土壤含水率的技术原理与方法进行全面介绍,并以介电常数与土壤含水率的关系模型为主,对国内外这方面的研究工作以及存在的问题进行了总结。最后指出,探地雷达测定土壤含水率是一项非常有前景的技术,但目前国内在这方面的研究工作与国外相比远远不够,今后应加强这方面的研究工作。     

基于探地雷达功率谱和雷达波振幅包络估算砂壤含水率

为实现探地雷达(ground penetrating radar,GPR)技术对中国西部干旱地区浅部砂壤介质含水率分布精确、快速、连续的探测,该文研究了耦合自回归滑动平均功率谱估计方法(auto regressive and moving average,ARMA)和雷达波振幅包络平均值方法(average envelope amplitude,AEA)反演含水率提高反演精度的可行性。首先,使用自回归滑动平均功率谱估计方法(auto regressive and moving average,ARMA)和雷达波振幅包络平均值方法(average envelope amplitude,AEA)分别反演雷达有效探深范围内的砂壤介质体积含水率值。将雷达探测结果分别与取样烘干法在各深度的测试结果进行对比分析,发现针对研究区内的干燥砂壤介质,使用ARMA方法能够有效地反演出地表10 m深度内砂壤介质的体积含水率值,但0~0.5 m范围内含水率值反演结果不准确;而AEA方法可准确反演出该地区0~0.5 m范围内的体积含水率值。根据2种方法的适用性,构建典型干旱地区浅部砂壤介质(0~10 m)含水率的反演模型。实际探测显示,联合模型平均相对误差为5.57%~16.71%、均方根误差为0.62%~2.08%,在0~0.5 m范围内反演的含水率平均相对误差比ARMA方法减少16.81%~41.80%,与AEA方法相比,联合模型能够反演更深地表的含水率。综合表明联合模型能够快速、准确、连续地获得西部干旱区0~10 m范围内浅部砂壤介质的体积含水率值。     

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.     

基于探地雷达的地下水土流失研究

西南山区地下水土流失是水土流失的重要途径之一,而表层岩溶带是整个地表物质、生物迁移和转化最活跃的部分,是地表水土物质迁移的主要通道。利用探地雷达对研究区内表层岩溶带发育状况开展实测调查,初步构建喀斯特坡耕地表层岩溶带结构特征、发育状况勘测方法,为判别喀斯特地区地下水土流失方式与途径提供基础数据,以期为西南山区水土流失治理、水土资源优化配置,以及石漠化生态恢复等相关工程措施方案制订提供科学依据。     

探地雷达偏移成像检测树干空洞

果树容易受病虫害或自然因素的影响,使得树干内部产生腐烂和空洞,甚至危及果树寿命,影响果实的品质和果农的经济效益,故有必要对果树进行定期检查。探地雷达是一种有效的无损检测技术,能够在不破坏被测树干的情况下,检测出树干内部空洞的位置和大小。该研究提出了基于偏移成像的树干内部空洞图像重建方法,在各测量点利用对应的雷达回波信号重建树干内部的空洞情况。然而,对于不规则形状树干,难以确定探地雷达测量点在树干表面的位置,为此,提出了一种重建测量截面轮廓和定位测量点的方法。为了证明提出方案的有效性,以实际区域与重建区域的吻合度为评价指标,在仿真树干和真实树干样本上进行试验。结果表明,提出的轮廓重建方法对圆形树干轮廓重建准确率达99.45%,对不规则树干轮廓重建准确率达97%以上,满足普通树干形状的检测要求;偏移成像方法对圆形树干内部空洞重建准确率达95.41%,对复杂形状树干内部空洞重建准确率达87.54%,实现了对树干内部空洞的有效检测。研究结果有助于为果树的养护管理提供科学依据。     

探地雷达在土层厚度调查中的试验研究

土层厚度是评价土壤质量的一个重要指标,如何快捷、准确获取土层厚度及相关特性一直是土壤、土地、水利、农学等领域专家关注的问题之一。早在20世纪70年代末期,美国的佛罗里达州就开始用探地雷达(Ground Penetrating Radar,简称GPR)等地球物理技术来研究农业土壤性质的变异性。GPR监测可分直接和间接应用两种情形。     

基于探地雷达的滨海盐渍土表层含水量测定研究

本研究选取了17个植被类型不同或长势不同的典型地块,利用250 MHz中心频率探地雷达,采用固定间距法和共中心点法两种测量方法,分析电磁波信号对土壤剖面特性变异分层的响应特征,提取地面波和表层反射波的传播速度,代入常用的11个土壤介电常数—含水量经验模型,反演表层土壤(0~30 cm)体积含水量。GPR图像可清晰识别0~1m土层的空气波、地面波和反射波信号;GPR反演体积含水量与农田表层土壤实测质量含水量的相关系数可达0.8以上,其中以Topp模型与巨兆强模型的相关系数最高,朱安宁粉砂黏潮土的θ~ε经验模型的平均反演误差为0.012 m~3 m~(-3);对于表层土壤盐分较高的地块,反射波信号反演表层土壤含水量的效果优于地面波;表层土壤扰动越大,雷达波信号提取误差越大,GPR反演含水量的精确度越低。     

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。     

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。     

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。     

探地雷达功率谱模型在砂壤含水率和紧实度探测中的应用

为了快速、高效地探测中国西部地区土地整治后砂壤的物理特性,该研究使用探地雷达对砂壤进行探测,利用自回归移动平均(auto regressive and moving average,ARMA)功率谱估计方法处理数据,建立砂壤物理模型,分析对比不同含水率和紧实度砂壤的功率谱分布特征,分别建立与含水率和紧实度具有最优拟合度的关系模型。结果表明:在频率670 MHz时,低频功率谱能量占全部功率谱能量比值(L/(H+L))与砂壤含水率相关性最强,相关系数达0.952;频率为1 000 MHz时,高频功率谱能量占全部功率谱能量比值(H/(H+L))与紧实度倒数的相关性最强,相关系数达到0.947。通过实际探测验证,该模型可以获得连续、准确、高效的砂壤含水率和紧实度数据,为土地整治工程的质量检测提供技术支持。     

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。     

Combining ground penetrating radar methodologies enables large-scale mapping of soil horizon thickness and bulk density in boreal forests

Forest soil properties must be observed with the appropriate resolution by depth and landscape area to understand biogeomorphological controls on soil carbon (C). These observations, particularly in boreal forests, have been limited because of the poor resolution and unavailability of physical soil sampling results, especially for soil bulk density measurements. Ground penetrating radar (GPR) has been demonstrated to non-destructively and continuously estimate forest soil properties required in Cstock estimates, such as soil horizon thickness and soil bulk density, across small spatial scales and shallow depths. Yet, successful small-scale forest GPR approaches represent a potential opportunity to obtain soil property estimates at relevant resolution and depth across forest landscapes, enabling improvement to much needed soil mapping and stock estimates. This review discusses the existing soil property studies that utilize ground penetrating radar (GPR) and explores how the adaptation of GPR methodology can contribute to investigating soils in forest landscapes. We have identified common GPR surveying practices, data processing steps and interpretation methods employed in multiple studies. These approaches have proven effective in obtaining higher-resolution estimates of important soil properties, such as bulk density and horizon thickness, within small-scale forest plots. By applying relevant findings in this review to our own boreal forest investigation across an 80 m hillslope transect, we provide recommendations on how to tailor GPR methodology for landscape-scale estimates of soil horizon thickness and bulk density to examine forest soil property distribution. These findings should enable the future collection of soil datasets informing the distribution of soil C stocks and their relationship to landscape features, and thus their controls and responses to climate and environmental change.     

Application of ground‐penetrating radar to determine the thickness of Pleistocene periglacial slope deposits

Wide areas of the mountainous regions of Germany have rock covered by Pleistocene periglacial slope deposits (PPSD), formed by gelifluction during the cold periods of the ice ages in non‐glaciated areas. The PPSD provide the parent material for soil development, and their physical characteristics affect several stabile soil properties. Because the PPSD play a significant ecological role, we studied the spatial distribution and properties of the PPSD in order to assess the distribution of the stabile soil properties. The high stone content of the PPSD greatly hinders augering and digging. Hence, we tested the use of ground‐penetrating radar (GPR) as a potentially time‐saving, non‐destructive method to determine the thickness of the PPSD. In several study areas of the Rhenish Massif, GPR investigations of single soil profiles and soil transects along an exposed gas‐pipeline ditch were carried out. The GPR images were compared to the actual thickness of the layers of the PPSD exposed in the profiles and the ditch. In the GPR images usually at least one distinct boundary could be identified, which occurs at the transition between the loose material and the hard rock, mostly ranging between 50 and 150 cm depth. In some cases, in which stone content changed abruptly between different layers of the PPSD, also the boundaries between these layers could be identified in the GPR image. On the other hand, in areas where remnants of the Mesozoic‐Tertiary weathering mantle are preserved, the boundary between the saprolite and the overlying basal layer of the PPSD is ambiguous or not at all visible.     

基于深度神经网络的探地雷达杂波抑制和根参数预测方法

为解决探地雷达（ground penetrating radar, GPR）异质土壤环境下树木根系检测图像存在背景杂波,影响检测精度,并且其数据的解译自动化程度低、成本高的问题,该研究提出一种基于深度神经网络（deep neural networks, DNN）的探地雷达杂波抑制和根参数预测方法。首先引入注意力机制优化U-net模型构成杂波抑制网络,更好地关注目标根系的双曲线反射,去除土壤异质性和雷达天线之间耦合带来的杂波影响,然后将杂波抑制前后的两张图像并行输入根参数估计网络,利用inception的多尺度感受野,挖掘全局特征和局部特征,同时预测根深度和根半径。利用仿真数据和合成真实数据构成的数据集验证方法的可行性,并完成了实地埋根试验。基于数据集的试验结果表明,该方法对于根半径预测的平均绝对误差为1.7 mm,R²值为0.914,根深度预测的平均绝对误差为6.3 mm,R²值为0.989;埋根试验的结果证明该方法对于根半径预测的最大误差为1.85 mm,根深度预测的最大误差为13.6 mm,平均相对误差为6.55%,实现了对根半径和根深度的准确预测。研究结果有助于为果树健康管理以及为古树名木保护提供决策参考。