基于深度学习的多源遥感反演麦田土壤墒情研究

土壤墒情是影响农作物生长发育的主要因素和干旱监测的重要指标。为提高农作物覆盖下地表土壤墒情反演精度,基于Sentinel-1雷达数据和Sentinel-2光学数据,基于深度学习理论,采用全连接深度神经网络的监督学习模型反演研究区麦田的土壤墒情。结果表明：当隐含层层数为6,隐含层节点数为80,迭代次数为450时,获得模型的最优解。反演结果与实测数据的决定系数为0.925 2,均方误差为0.000 8,为利用多源遥感数据反演农田地表土壤水分提供了参考。     

土壤墒情监测方法综述

干旱监测的主要方法包括土壤含水量的中子仪测量法、TDR测量法、湿度计法、称重烘干发法以及几种卫星遥感监测方法等。对各类干旱监测方法存在的问题和发展趋势进行探讨,并提出加强我国干旱遥感监测技术研究的建议,为我国农业旱情监测提供一定的帮助。     

基于多源遥感数据反演土壤墒情方法研究

土壤墒情是影响农作物生长状况重要参数之一,为提高农作物覆盖下地表土壤墒情反演精度,基于Sentinel-1雷达数据和Landsat8光学数据,利用改进的水云模型得到拔节期玉米覆盖下的地表土壤后向散射系数,并采用SAE深度学习的方法建立遥感影像与土壤水分之间的隐式映射,对玉米覆盖下的土壤墒情进行反演。结果表明:通过改进的水云模型去除植被影响后的反演精度有所提高,R~2达到0.657 7,比传统的水云模型提高了0.150 6;RMSE为0.038 7 cm~3/cm~3,误差降低0.002 5 cm~3/cm~3,为利用多源遥感数据反演农田地表土壤水分提供了参考。     

土壤墒情智能监测控制系统设计

设计一种土壤墒情智能监测控制系统来实现对土壤墒情的实时监测,并通过灌溉等方式智能改变土壤墒情。通过在多点放置土壤湿度传感器与ZIGBEE无线通信设备组成自组网络,ZIGBEE协调器与所有子节点通信将所有点的土壤湿度信息汇总并且传送给单片机分析处理。单片机控制液晶显示器将土壤湿度平均值显示出来,并根据设置的土壤湿度上下限值进行调控,当土壤湿度平均值低于下限值时,控制水泵浇水,高于上限值时,控制水泵停止浇水。通过实验测试证明,本土壤墒情智能监测控制系统能够实现土壤湿度的监测和控制。     

土壤墒情网络监测管理系统的设计与实现

土壤墒情监测是生态环境保护和建设的重要内容,为此,设计了一种城市森林土壤墒情远程监测系统;详细介绍了系统的结构和网络监测管理系统的功能。监测管理系统采用J2EE构架,具有查看实时数据、查询历史数据以及对数据进行召测和对超标值进行报警等功能。实验表明,系统性能稳定,满足土壤墒情远程监测的要求。     

土壤墒情信息采集与远程监测系统

为提高传输距离和进行不间断连续监测,开发了土壤墒情信息采集与远程监测系统。详细讨论了系统的结构和原理,给出了系统的软硬件设计方案。系统利用太阳能进行充电,通过GSM网络进行土壤墒情数据无线传递,利用GPS系统进行采样点的卫星定位。通过GIS软件,系统能实时监测大面积区域内的土壤墒情状态并做出土壤墒情空间分布图。应用结果表明,该系统结构合理,可以为防旱、抗旱提供可靠的依据。     

多种植被指数与土壤墒情响应关系对比分析

土壤墒情是农业生产的重要参数,高效、精确地监测土壤墒情是保证农业生产安全的重要环节。在基于植被指数的土壤墒情监测方法中,如何根据地域和植物生育期的差异,选定最优的植被指数是问题的关键。利用2015年2-6月河南省中东部黄淮海平原冬小麦主产区的实测农田墒情数据和MODIS遥感数据,对归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)、植被供水指数(VSWI)、温度植被干旱指数(TVDI)与土壤含水量进行相关性分析,对比不同植被指数对不同深度土壤含水量的响应,并分别建立四种植被指数与土壤墒情的回归模型,进行预测精度分析。结果表明:本研究中,TVDI与土壤墒情的相关性最好,预测精度最高;每一种指数皆与10～20 cm深度土壤墒情相关性最好,预测精度最高。因此,TVDI为最优响应指数,10～20 cm深度土壤为最优响应深度。     

基于GPRS的土壤墒情远程监测系统

为了实时了解土壤墒情信息,为旱情预报预警及农业灌溉提供基础数据,设计了一套基于GPRS的土壤墒情远程监测系统。该系统利用太阳能供电,以STC12C5A60S2单片机作为主控单元核心控制器,通过GPRS网络进行土壤墒情数据无线传输。通过上位机软件的开发设计,可实现多个终端节点土壤墒情信息的动态实时监测。试验结果表明,系统运行稳定,满足设计要求,能够为农业灌溉提供可靠的依据。      

土壤墒情监测预报技术研究进展

对已有墒情预报模型和土壤水分检测技术进行简单分析,总结了各自特点,发现现有土壤墒情检测技术在性价比层面还需提高,各墒情预报模型所受限制较多,仍没有较为通用、准确成熟模型,目前国外在这方面的热点研究集中于依靠3S技术,技术水平更为成熟,值得借鉴。对土壤墒情监测预报技术的前景进行了展望。     

一种土壤墒情信息采集系统的设计与实现

针对农田土壤墒情信息采集系统存在的问题,在分析农田信息数据传输特点的基础上,利用ZigBee技术设计并实现了用于土壤墒情信息采集的无线信息传输网络节点,完成了系统的软硬件设计,对一些关键技术进行了深入分析,并针对系统提出了改进思路。测试结果表明,该系统传输距离远、可靠性高,能够满足农田信息采集的需要。     

土壤水分监测与灌溉预报系统设计

土壤水分监测与灌溉预报是实现作物适时适量灌溉的基础。提出了一种新的土壤水分监测与灌溉预报系统,依据实时采集的数据信息,判断作物用水情况,采用智能方法,建立高准确度土壤墒情与灌溉预报的模型,实现作物用水信息实时管理。     

低功耗远程墒情自动监测站设计

为了快速获取土壤墒情,满足农田土壤信息监测的需要,设计了一种以太阳能供电的低功耗远程墒情监测系统。系统终端以C8051F040单片机和SIM900A模块为基础进行设计,采集4层深度土壤温度、4层深度土壤湿度以及多种气象信息,利用GPRS网络和短信方式进行墒情数据的自动监测和无线传输。该系统结构简单、使用方便、功耗低,经计算在无光照条件下能够工作14d,实现了农田墒情的低功耗远程实时监测,为农业生产和气象预测提供一定的数据基础。     

云南省土壤墒情变化特征分析

分析云南省土壤墒情变化特征。利用2008-2012年云南省13个土壤墒情监测站的土壤重量含水量和日降水数据,分析其土壤墒情的时空变化特征。结果表明:滇东南和西北部的土壤墒情较高,而滇中的土壤墒情较低。不同深度的土壤含水量呈显著线性相关,且整体上表现为深度越深土壤含水量越大。土壤含水量与降水量大致呈正相关;土壤含水量最大值出现在6-10月,且基本上滞后降水最大月份1个月;土壤含水量最小值出现在1-4月。     

基于无线网络的远程墒情监测系统设计与实现

为构建信息化的墒情监测网络,设计了一种基于串口无线模块、GPRS和短信3种通信模式的远程墒情监测系统,该系统采用图形化的方式实现对多种数据传输方式的墒情自动监测站的数据监测。为了满足多种墒情监测环境下系统的可靠性,采用Modbus RTU方式实时读取监测数据,采用短信方式和网络通信方式定时读取监测数据。通过对土壤墒情和...     

土壤水流动系统及其应用初探

土壤水流动系统是由水势场,介质场,水化学学场,温度场耦合而成,并在时空四维上不断演变化的动态系统,土壤水调控就是通过综合措施改善水流动系统的上下边界年及浅部介质特性,优化田间微水文系统、微气候系统及土壤水流动系统。     

便携式土壤水分测试仪的设计与实现

介绍了一种基于CC2530的便携式土壤水分测试仪的设计与实现。该系统由CC2530小系统、FDS100水分传感器及GPS定位模块等组成,可完成土壤水分、测试地点经纬度、海拔等参数的采集和存储,用户可通过串口将所存数据转到计算机进行分析和处理。     

基于云计算平台的农田土壤墒情信息系统设计

土壤墒情是精细农业发展的关键,传统的土壤墒情监测手段落后,仅仅依靠手持设备进行人工采集,需要耗费大量的人力物力,且墒情信息获取缺乏实时性和全面性,对农田灌溉工作和农作物的生长造成了较大的影响。为此,引入了云计算技术,构建了基于云计算平台的农田土壤墒情信息系统,通过对土壤墒情信息系统的功能需求分析,完成了信息系统总体架构的设计,并对土壤墒情信息处理流程进行了优化分析。研究结果表明:基于云计算平台的农田土壤墒情信息系统能够保证墒情信息获取的实时性、有效性,同时墒情信息采集全面,数据共享及时,对实现精细农业具有主要意义。