Комбинированный метод измерения содержания влаги в почве

Спектральные методы измерения влажности почвы широко используются при проведении как контактных, так и дистанционных измерений. В спектральных методах определения влажности почвы в основном используются отражательные спектры почвы, наиболее информативными из которых являются ближне-инфракрасные (NIR) и средне-инфракрасные участки спектра. Известен двухволновый метод измерения, в котором используются длины волн 1450 нм и 1300 нм на отражательном спектре, которые не подвержены влиянию органических веществ, имеющихся в почве. Однако известны доказательства того, что двухволновый отражательный метод определения влаги в почве в зависимости от используемых конкретных длин волн может быть подвержен влиянию содержания глины в почве. Разработан комбинированный метод определения водного содержания почвы. Метод основан на двух известных способах определения водного содержания почвы, предусматривающих измерение отражательного сигнала, определенного по спектру отражения, а также учет постоянных коэффициентов, зависящих от длины волны излучения. Предлагаемый совмещенный метод предполагает определение указанных постоянных коэффициентов во втором способе используя измерения на трех участках Земли после проведений измерений по первому способу на двух длинах волн при известных постоянных коэффициентах. Далее, на этапе совмещения этих методов осуществляется такой выбор длины волны проводимых измерений, при котором разность между результатами измерений по двум совмещаемым методам достигает минимума.

1. Schanz T., Baille W., Nguyen L. Effects of Temperature on Measurements of Soil Water Content with Time Domain Reflectometry // Geotech Test J. – 2011. – vol. 34 (1). – P. 1–8.

2. Dobriyal P., Qureshi A., Badola R., Hussain S.A. A review of the methods available for estimating soil moisture and its implications for water resource management // J Hydrol. – 2012. – vol. 458-459. – P. 110-117.

3. Kirkham M.B. Principal of Soil and Plant Relationship. – UK: British Library Cataloguing Publication Data, 2014.

4. Devaser V., Luhach A. Kr. An Approach to Analyse the Agriculture Acreage and Estimate Production // Indian Journal of Science and Technology (LJST). – 2016. – vol. 9 (28). – P. 1-6.

5. Udagani C. Gamma Ray Attenuation Study with Varying Moisture Content of Clay Bricks // Int J Eng Sci Invent. – 2013. – vol. 2(7). – P. 35-38.

6. Shukla A., Panchal H., Mishra M., et al. Soil Moisture Estimation using Gravimetric Technique and FDR Probe Technique: A Comparative Analysis // American International Journal of Research in Formal, Applied & Natural Sciences. – 2014. – vol. 8(1). – P. 89-92.

7. Bhagat V.S. Space-borne Microwave Remote Sensing of Soil Moisture // A Review. Recent Progress in Space Technology. – 2014. – vol. 24(4). – P. 119-150.

8. Srivastava H.S., Рatel P., Sharma Y., et al. Large-Area Soil Moisture Estimation Using Multi-Incidence- Angle RADARSAT-1 SAR Data // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. – 2009. – vol. 47(8). – P. 2528-2537.

9. Robinson D.A., Campbell C.S., Hopmans J.W., Hormbucke B.K., et al. Soil Moisture Measurement for Ecological and Hydrological Watershed-Scale Observatories // A Review. Vadose Zone Journal. – 2008. – P. 358-389.

10. Xiaoling Wu., Jeffrey P., Walker and Nan Ye. Inter-Comparison of Proximal Near-Surface Soil Moisture Measurement Techniques // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. – 2022. – P. 2370–2378.

11. Zhe Yin, Tingwu Lei, Qinghong Yan, Zhanpeng Chen, Yuequn Dong. A near-infrared reflectance sensor for soil surface moisture measurement // Computers and Electronics in Agriculture. – 2013. – P. 101-107.

12. Zhe Yin, Wei Qin, Changqing Zuo, Nan Yan, Bai Li, Qiankun Guo, Zhijie Shan, Zhaoyan Wang. NIR Sensor, Reflection Model for Soil Moisture Measurement Using Near-infrared Reflection Sensor // International Forum on Energy, Environment Science and Materials (IFEESM 2015), DOI:10.2991/ifeesm-15.2015.158

13. Whalley W.R., Leeds-Harrison P.B. Estimation of soil moisture status using near infrared reflectance // Hydrological processes. – 1991. – vol. 5. – P. 321-327.

14. Oltra-Carrio R., Frederic B., Fieuzal R., Briottet X. Improvement of Soil Moisture Retrieval from Hyperspectral VNIR-SWIR Data Using Clay Content Information: From Laboratory to Field Experiments // Remote Sens. – 2015. – vol. 7(3). – P. 3184-3205.

15. Ryoei Ito, Masaki Harada, Ayako Michida, Masaru Mizoguchi, Takashi Mishima, Takaharu Kameoka, Atsushi Hashimoto, Kenichi Nakanishi, Hiroshi Shono, Masaaki Oka, Hirokazu Taki, Fumitaka Uchio, Yasunori Saito, Hiroaki Ishizawa, Yoshitaka Motonaga, Takehiko Hoshi, Nobukazu Iguchi, Eiji Goto, Seishi Ninomiya, Masayuki Hirafuji, Tokihiro Fukatsu. Soil moisture monitoring using near-infrared sensing technique and the Internet in a coffee plantation field // AFITA/WCCA joint congress on it in agriculture, 2004.

16. Fabre S., Briottet X., Lesaignoux A. Estimation of soil moisture content from the spectral reflectance of bare soils in the 0. 4 – 2. 5 μm domain // Sensors. – 2015. – vol. 15(2). – P. 62-81.