中国农业大学研究生科研创新专项基金(KYCX2010101)
- 作品数：2 被引量：11H指数：1
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- 相关机构：中国农业大学中国科学院更多>>
- 发文基金：中国农业大学研究生科研创新专项基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 近红外土壤含水率传感器设计与试验被引量：10
- 2013年
- 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。
- 殷哲雷廷武董月群
- 关键词：土壤含水率土壤颗粒近红外发光二极管
- 土壤含水率对近红外传感器标定模型的响应研究被引量：1
- 2013年
- 为提高近红外传感器测量的准确度,进一步理解不同标定模型对土壤含水率测量精度的影响。利用土壤表面的近红外反射光强来预测土壤含水率,通过归一化处理将反射光强转化为相对吸收深度和相对反射率,采用2种标定方法,分别建立土壤含水率与相对吸收深度之间及土壤含水率与相对反射率之间的线性模型与非线性模型。选取我国东北地区的黑土进行标定,并用独立的试验数据对模型进行检验。结果表明,吸收深度法的线性和非线性模型的预测值和实测值符合度较好。反射率法的线性模型和非线性模型对土壤的含水率预测均方根误差(RMSE)分别为2.89%和2.95%,相对吸收深度法非线性模型的RMSE值明显大于其他3种模型,预测准确度最低。说明不同标定方法会影响土壤含水率的预测结果。4种模型的预测精度能够满足测量要求。
- 殷哲雷廷武晏清洪陈展鹏董月群庄晓晖
- 关键词：近红外土壤含水率反射率
