FDS土壤水分传感器的两步标定法

在有机溶液、砂土和基质(泥炭、蛭石、珍珠岩质量比4.5:4.5:1.0)中对基于频域(FD)原理的FDS系列水分传感器进行了测试,并根据实验结果对其阻抗特性、一致性和测量精度进行了分析。传感器的标定工作分2步进行,首先利用有机溶液建立传感器输出电压信号V与介电常数ε的关系,然后通过Topp公式间接得出传感器输出信号与土壤含水率之间的关系。在砂土和基质中的实验结果表明,采用两步标定法标定后,FDS系列传感器测量得到的砂土和基质含水率与烘干法得到的含水率的相关系数分别为0.90和0.95,其输出电压与ML2型传感器输出电压的相关系数>0.99,表明该标定方法能够满足测量精度要求。     

基于改进K-medoids算法的土壤墒情传感器布局优化

针对茶园土壤墒情传感器布局中传感器数量过多、数据冗余度过大的问题,采用改进的K-medoids方法,优化茶园土壤墒情传感器使用数量及部署位置。在保证茶园传感网络全覆盖的基础上,实时采集各传感节点数据;构造各传感器在不同天气条件下的时间序列数据,并运用三次样条插值法拟合成连续函数;应用谱排直法定义新的时间序列数据的距离函数替换K-medoids中的欧氏距离,将聚类中心作为最终的传感器布点;随机选取位置并采集土壤相对含水率以验证聚类中心作为传感器布点的代表性。采用改进前和改进后的K-medoids方法对2018-07—2018-08（试验Ⅰ）和2020-12（试验Ⅱ）采集的土壤墒情数据进行聚类。结果表明：1）改进的K-medoids将32个传感器减少到4个,改进前后簇中心墒情值与簇均值的相对偏差,试验Ⅰ由2.85%降到1.91%,试验Ⅱ由2.01%降到1.43%;2）改进K-medoids所得聚类中心相对含水率与试验区域平均值相近,相对偏差小于2%;3）以改进的K-medoids算法所得聚类中心作为起点的布点路径长度为82.4m,使用8个传感器,优于改进前的106.5m和10个传感器。基于...     

基于WSNs和地统计学的土壤水分空间变异研究

在华南农业大学增城教学科研基地进行试,针对土壤水分的动态监测优化设计土壤采样点袁建立基于WSNs的土壤水分数据实时采集网络,,以GIS与地统计学方法相结合方式分析土壤水分空间变异。研究结果表明,土壤水分表现出低等变异特征,人为活动对土壤水分影响明显。     

9种介电类水分传感器对风沙土含水率的测定精度及校准模型比较

【目的】比较不同水分传感器对风沙土含水率的测定精度,并建立校准模型,为旱区农业水土资源的高效利用提供理论依据。【方法】以METER、Acclima和Truebners三大制造商生产的9种介电类水分传感器为对象,以典型风沙土为供试土壤,通过室内校准试验比较各种传感器对土壤含水率的测定精度,评估其在风沙土上的适用范围、准确度、精密度及其影响因素,并构建不同传感器测定风沙土含水率的校准模型,比较不同校准模型的精度。【结果】（1）默认模型下,与其他传感器相比,MAS-1和EC-5的测定精度较高,其均方根误差（RMSE）分别为0.020和0.027,平均偏差误差（MBE）分别为0.016和0.024,斜率（k值）分别为0.943 3和0.940 3,决定系数（R²）分别为0.926和0.938。（2）土壤含水率范围影响传感器的测定精度。各传感器在低含水率下的RMSE平均值比中、高含水率分别减小了40.9%和42.6%,MBE平均值减小了61.8%和59.9%,而R²平均值提高了0.7%和11.3%。其中,低含水率时EC-5和TDR-315H的精度较高,而中、高含水率下MAS-1的精度均较高。对于含水率相同的土壤,各传感器的测定结果差异较大,且含水率越高差异越大。（3）与默认模型相比,校准模型的RMSE和MBE平均减小了48.8%和72.6%,纳什系数(NSE)和R²提高了70.7%和4.5%。经模型校准后,5TE和TEROS-12测定精度的增幅最大,而TDR-315H的测定精度相对最高。此外,传感器测定的风沙土含水率默认值与校准值具有较高的拟合精度,通过模型转换可实现对默认值的二次校准。【结论】综合评估测定精度、使用寿命和售价,MAS-1、EC-5和TDR-315H可作为风沙土含水率监测的优先传感器备选,且利用风沙土的校准模型对传感器进行标定十分重要。     

基于无人机热成像的棉花根域土壤水分含量估测研究

为探究棉花冠层无人机热红外影像对根域土壤水分含量反演规律,以棉花花铃期土壤水分为研究对象,利用小区水分胁迫控制试验和模型模拟的方法,获取棉花花铃期在不同干旱胁迫天数下（灌水后第2、10和32天）的叶片含水量、根域各土层（0~10、10~20、20~30、30~40、40~50 cm）土壤相对含水量（Relative soil water content,RSWC）,同步获取无人机热红外影像数据,通过将棉花冠层温度与叶片、大气温度结合构建差值温度指数（Difference temperature index,DTI）,比值温度指数（Ratio temperature index,RTI）和归一化差值温度指数（Normalized difference temperature index,NDTI）,选择与RSWC相关性在0.6以上的指标（冠层温度、冠-高温差、冠-均温差、DTI2、DTI3、NDTI2、NDTI3）构建不同土层水分含量估测模型,并进行验证。结果表明：1）随干旱胁迫天数的增加,棉花叶片含水量呈先升高后降低的趋势,土壤相对含水量随干旱胁迫天数的增加逐渐降低;2）冠层温度协同叶片、大气温度构建的温度指数估测根域土壤水分含量精度要优于单一使用冠层温度,具体表现为NDTI3>DTI3>DTI2>NDTI2>冠-均温差>冠-高温差>冠层温度;3）多元线性回归模型对棉花根域土壤含水量具有较高的估测精度,其中干旱胁迫第2天对10~20 cm根域土层的估测精度最高,R²为0.600,RMSE为0.388;第10天对20~30 cm根域土层的估测精度最高,R²为0.721,RMSE为0.267;第32天对30~40 cm根域土层的估测精度最高,R²为0.918,RMSE为0.068。因此,利用无人机热成像仪获取棉花冠层温度并结合叶片及大气温度,可对作物根域土壤水分含量进行拟合估测,对发展节水灌溉等土壤水分调控与管理技术具有现实意义。     

日光温室内土壤温度对土壤含水率变化的影响

为探究土壤表层的含水率随土壤温度变化的规律,以呼和浩特地区的日光温室室内土壤为研究对象,利用土壤水分-温度传感器测试土壤含水率和土壤温度,采用Gaussian函数多峰拟合和线性拟合方法对土壤温度与含水率的关系进行拟合分析。结果表明:在3个试验区域的不同深度土层内,土壤含水率随土壤温度的变化均呈现线性变化规律,且越接近土壤表层,线性关系越显著。通过拟合方程得到的含水率计算值与实测值相对误差小于5%。本研究对日光温室内土壤环境的监测与控制具有指导意义。     

基于改进布谷鸟搜索算法对水质监测无线传感器部署的优化

为解决传统传感器网络随机部署分布不均的问题,提出采用布谷鸟搜索算法(CS)进行节点部署优化。为改善CS算法的全局优化性能以提升传感器节点部署优化能力,受动量梯度下降法、均方根算法和Adam优化算法的启发,提出Momentum-CS、RMSprop-CS与Adam-CS三种改进算法,对CS算法中的步长控制量和淘汰概率进行优化调整。以网络覆盖率为优化目标,将3种算法用于长宽为100 m水域的水质监测无线传感器节点部署进行优化。仿真结果表明,Adam-CS算法能够在较少迭代次数获取更高的网络覆盖率,达到90.35%,对于指导水环境监测中无线传感器节点部署具有现实意义。     

基于无线多媒体传感器网络的森林病虫害监测系统

卫星遥感理论及技术是近30年来应用在森林病虫害监测领域的主要手段,产生了大量的理论思想和技术方法。在分析森林病虫害监测的判定、评价指标的基础上,提出一种新颖的、基于无线多媒体传感器网络的森林病虫害监测预警系统的解决方案,并重点讨论无线多媒体传感器网络的硬件构成、路由算法的设计、图像数据包的可靠传输机制、传输拥塞控制策略、图像分类与比对、节点部署等关键问题,最后给出已经完成及正在开展的工作内容。     

基于ZigBee无线传感器网络的森林环境监测系统

设计了一种基于ZigBee无线传感器网络的森林环境监测系统;描述了该系统的构成原理与整体结构,以及基于CC2430芯片的传感器节点和网关的硬件设计和系统软件工作流程.采用的星—簇首—路由的拓扑结构,具有低成本、易于部署、使用寿命长等优点.     

基于多光谱遥感的土壤含水量定量监测与分析

土壤含水量直接影响农作物的生长状况,是决定耕地质量的一个重要参数.从土壤含水量对耕地质量的影响出发,利用资源三号卫星(ZY-3)多光谱数据和实地测量数据进行对比,采用回归分析法,建立遥感光谱指数反演土壤水分含量数学模型,并以含山县铜闸土地整理项目区为例,分析整理区与未整理区土壤含水分变化及空间分布.结果表明,增强型植被指数(EVI)与不同耕层土壤水分线性拟合效果较好,相关系数达0.79以上,EVI值可有效反演土壤水分,多光谱遥感可以大面积定量监测土壤含水量.整理区与未整理区相比,低含水量水平面积减少32.7％;中等含水量水平面积增加1.9％;高含水量水平面积增加30.8％,整理区的含水量及分布明显高于未整治区,说明土地整理项目增强了土壤保水保墒能力.     

季节性冻土区不同冻结状态对土壤水热变化特征研究

以南疆季节性冻土地区为研究背景,设置冻融期自然裸地土壤和温棚土壤两种处理,对比分析两处理下土壤水热的监测数据,结果发现：温棚具有保温作用能减少热量散失,季节性影响不明显,土壤水热空间分布变化小,表层土受蒸发作用以及土壤入渗影响水热较低。自然裸地中土壤水热迁移规律受冻融条件(土壤冻结状态、气温等)影响较大,土壤水热存在影响与制约关系。冻结前浅层水热较小随土深递增且变幅明显,深层土对太阳辐射影响明显滞后,水热波动小易保持温度且相对较高。冻结期水热均值为最低值,土壤水分高值区整体向下移动15cm左右,冻土层水分蒸发小可积蓄水量,土壤冻结锋面随地表负温的降低向下迁移,同时水分带动下层土壤盐分向冻结层迁移。消融期土壤温度随土深减小,土壤表层水分下渗同时受蒸发作用大量散失仅为8.2%,水分高值区集中于30～70 cm且为冻融期最大。土壤含水率的增加抑制了土壤温度的提升,土壤冻结速率慢时间长,融化速率快融化时间短。该文可为季节性冻土地区土壤冻融规律及春季保墒提供的理论依据。     

土样水分速测电容传感器的研制

在分析常用快速测定方法基础上从低成本快速测试的目标出发提出了实现土样含水量速测用电容传感器结构和原理，对电容传感器研制中存在的问题提出了解决办法。从使用电容传感器测试土样水分结果与常规烘干称重法对比来看，其精度达到土样含水量测定的要求。     

基于指数滤波法的中国区域深层土壤水分估算

微波遥感技术已经可以实现区域尺度表层土壤水分的观测,但是与生态、水文和农业等领域更密切相关的是深层土壤水分,如何实现由表层土壤水分估算深层土壤水分仍是亟待解决的科学问题。本研究利用中国区域2 121个土壤水分观测站点的多层土壤水分数据(统计数据未含港、澳、台地区。下同),基于10 cm土壤水分,应用指数滤波法分别估算20、30、40和50 cm深度的土壤水分。结果表明：1)随着土壤深度的增加,指数滤波法的估算精度逐渐下降,NSE(纳什效率系数)中值对应4个深度分别为0.76、0.54、0.39和0.28,R²(决定系数)中值分别为0.86、0.73、0.64和0.59,RMSE(均方根误差)中值分别为0.023、0.027、0.028和0.028 m³/m³;2)由2 121个土壤水分站点率定得到的站点最佳T值(表征土壤水分从表层运移至深层的时间)的中值估算深层土壤水分具有可行性,尤其估算浅层(如20 cm)土壤水分时,估算结果与用最佳T值相比,93%的站点NSE差值<0.05,82%的站点RMSE差值<0....     

基于超球粒计算的无线传感器网络节点定位算法

本文提出了一种基于超球粒计算的节点定位算法,超球粒计算一次扫描训练集即能完成训练过程,具有快速的训练特点,适合无线传感器网络的节点定位问题。首先,依据无线传感器节点的位置的相关参数信息,构建出多输入、多输出问题的训练集,其次,通过网格化方法划分定位区域,把原始训练集转化为多输入、单输出的分类问题的训练集,最后由超球粒计算算法完成扫描训练,从而得到有关参数,并估算未知节点的位置。实验仿真结果表明提出的算法取得较好的定位精度。     

EM38 for volumetric soil water content estimation in the root-zone of deep vertosol soils

Electromagnetic induction sensors, such as EM38, are used widely for monitoring and mapping soil attributes via the apparent electrical conductivity (EC_a) of the soil. The sensor response is the depth-integrated combination of the depth-response function of the EM38 and ‘local’ electrical conductivity (EC_az) at depth. In deep, Vertosol soils, assuming the instrument depth-response function is not perturbed by the soil and where volumetric moisture content at depth (θ_v(z)) dominates EC_az, EM38 should be capable of predicting average moisture content without recourse to mathematically complicated, and unstable profile inversion processes. Firstly a multi-height EM38 experiment was conducted over deep Vertosol soils to confirm the veracity of the EM38 depth-response function and test the concomitant hypothesis of the EM38 response being an integrated (i.e. additive) combination of depth-response function and θ_v(z). Secondly, depth profiles of moisture content were used to calibrate the EM38 to infer average θ_v(z) within the ‘root-zone’ of crop plants—here taken to be surface—0.8 m and surface—1.2 m. EM38 calibration was performed using soil samples acquired from both extracted cores and excavated pits. Mathematical summation of measured θ_v(z) from sectioned cores and the known depth-response function of the EM38 was found to explain 99% and 97% of the variance in measured EC_a for horizontal and vertical dipole configurations at multiple sensor heights above the ground. Average θ_v from surface to 0.8 m () and surface to 1.2 m () explained only 37% and 46% of the variance in on-ground EC_a for vertical dipole configuration measurements compared to 55% and 56% of the variance for horizontal dipole configuration. In a separate validation experiment, the shape of the vertical moisture profile proved highly influential in determining the ability of the calibration equations to infer underlying average moisture content, especially where the depth profile shapes differed between sensor calibration and subsequent field validation (for example following rainfall or irrigation).     

半干旱地区流动沙地土壤湿度变异及其对降水的依赖

\t\t\t\t\t目的\t\t\t\t\t揭示沙漠化治理过程中土壤含水量的动态变化规律及其在小尺度上的空间变异特征,进而为该地区防沙治沙及植被的可持续发展提供科学指导。\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t方法\t\t\t\t\t采用烘干法和TDR300对宁夏白芨滩防沙治沙区浅层土壤含水量进行监测,应用地统计学的理论与方法研究该区域浅层土壤水分季节动态变化和小尺度空间变异特征。\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t结果\t\t\t\t\t(1) 10 cm和30 cm的土壤含水量变异系数均在0.01~1之间,属中等变异;不同时期的10 cm及30 cm深处的土壤含水量均表现出强烈的空间自相关;4、6和9月的土壤水分(10 cm)的变异函数为球状模型,8月(10 cm)为指数模型,30 cm 的土壤水分变异函数均为指数模型。(2)不同时期的表层(10 cm)土壤含水量空间分布表现为4、6和9月空间分布较相似,整体分布相对均匀;8月土壤含水量较6月增加,空间分布表现为从北向南降低,其中西北角土壤含水量最高;9月研究区内土壤表层含水量与其他时期相比最高。\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t结论\t\t\t\t\t10 cm和30 cm土壤含水量均属中等变异,不同时期含水量均表现出强烈的空间自相关。10 cm和30 cm水分分布格局均受降水影响,9月土壤含水量最高。研究区不同时期10 cm土壤含水量空间分布特征明显不同,30 cm深处的土壤含水量随季节发生变化,两者空间分布特征均受地形、季节影响。\t\t\t\t     

土壤电导率对土壤含盐量及施肥浓度的响应试验研究

为探索土壤含盐量及施肥量对土壤溶液养分供给的影响,以土壤电导率为研究对象,通过设置3种土壤含盐量、4种设计含水率和4种浓度K₂SO₄溶液共48种工况下土柱试验(S1~S48),采用5TE传感器连续观测土壤含水量和电导率,分析土壤含盐量、施肥浓度对不同含水率时土壤电导率的影响。结果表明:土壤含盐量较高时,高盐度会影响介电常数ε和含水率θ的关系,造成5TE测得含水率偏高;定义盐度指数为土壤电导率σ_b随体积含水率θ的变化率,可通过盐度指数X′_s修正含水率θ,修正后含水率的精度可达±2%;当土壤被电导率为0 mS/cm的溶液润湿时(未施肥),初始盐度指数X′_si并不为零,这说明土壤自身会溶解出来一部分养分,且当土壤养分充足时,不可忽略土壤自身本底值对电导率的贡献。因此,在施肥过程中,应充分考虑土壤的含盐量差异,进行合理施肥,避免因盲目施肥造成土壤养分利用率低下以及肥料的浪费。     

无线传感器网络在农作物信息监测中的应用

传感器已经被广泛的应用于工业、军事等方面。由传感器节点构成的无线网络也已经成为现今研究的热门问题。无线传感器网络在农业中尤其是在农作物信息检测中的运用是将智能化、自动化应用于农业中的最好的手段之一,而选择良好的协议标准也将会是解决问题的关键。     

基于集成学习的砂姜黑土含水量高光谱反演研究

为提高砂姜黑土土壤水分的估测精度,本研究以河南省西平县砂姜黑土为研究对象,通过配制不同含水率土壤样本并在室内进行高光谱测量,对土壤样本高光谱数据平滑(SR)、倒对数[LOG(1/R)]、一阶微分(FD)、多元散射校正(MSC)、去包络线(CR)光谱变换后,结合连续投影算法(SPA)识别最佳特征波段,采用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机回归(SVR)的机器学习方法和堆叠(Stacking)集成学习方法分别构建土壤含水率反演模型。结果表明：经MSC变换后光谱中土壤含水率相关信息增强最多;SPA算法能对砂姜黑土含水率光谱数据进行降维和特征信息提取;经反射光谱MSC变换后由PLSR和SVR集成的Stacking集成模型决定系数最高(R²=0.963)、均方根误差最小(RMSE=1.7)。研究表明,Stacking集成学习模型有效提升了模型的精度和泛化能力,是砂姜黑土含水率最佳反演模型。     

A novel methodology for the monitoring of the agricultural production process based on wireless sensor networks

Precision agriculture is a field which provides one of the most suitable scenarios for the deployment of wireless sensor networks (WSNs). The particular characteristics of agricultural environments - which may vary significantly with location - make WSNs a key technology able to provide accurate knowledge to farmers. This knowledge represents a valuable resource because it enables real-time decision making with regard to issues such as establishing water saving policies while providing adequate irrigation and choosing the right time to harvest the fruit based on its maturity.This article proposes a methodology consisting of a set of well-defined phases that cover the complete life cycle of WSN applications for agricultural monitoring. We have studied different existing real-world scenarios where WSNs are being applied. Based on this study we have discovered that there exist significant commonalities but no methodology that specifies the best practices that should be used in the general, crop-independent case. The lack of a general methodology negatively impacts the amount of effort, development time, and cost of developing applications.