[發明專利]基于微環境信息的旱地農田水勢軟測量方法及軟測量網絡

無效

• 申請號: 201010119253.2
• 申請日: 2010-03-08
• 公開（公告）號: CN101799465A
• 公開（公告）日: 2010-08-11
• 發明（設計）人: 盧勝利;李輝;儲健;劉玉亮;代方遠;田立國;劉媛;王菁華
• 申請（專利權）人: 天津工程師范學院
• 主分類號: G01N33/18
• 分類號: G01N33/18
• 代理公司: 天津才智專利商標代理有限公司 12108
• 代理人: 杜文茹

技術領域

本發明涉及一種旱地農田水勢軟測量方法，特別是涉及一種基于微環 境信息的旱地農田水勢軟測量方法及軟測量網絡。

背景技術

現代農業正在向精準化方向邁進，作為精準農業重要子系統的精準灌 溉(Precision?Irrigation，PI)更加強調高新技術對高效節水型農業的 支撐和保障作用。連續自動獲取旱地農田水勢(土壤水勢ψ_s、作物葉水勢 ψ_L和大氣水勢ψ_a的統稱)是實現精準灌溉的先決條件。其中，大氣水勢 ψ_a的自動監測技術較為成熟；土壤水勢ψ_s的自動監測技術也有了很大進 步；現有三種作物葉水勢檢測方法中，液相平衡法和壓力平衡法屬于傳統 方法，檢測過程均依靠手工操作，且需要切割活體樣品，無法適應作物水 勢連續自動監測；氣相平衡法相對較為先進，可以用于作物活體(葉片) 水勢的連續自動監測，但必須將作物葉片放置在密封良好的樣品室內，且 對溫度測量精度和分辨度有非常高的要求(通常采用高精度熱電偶溫度傳 感器)。總體而言，旱地農作物葉水勢自動監測技術尚處在發展初期，我 國的作物葉水勢檢測儀器目前主要依賴進口，價格昂貴，維修不便，很難 在設施農業和露地農田中推廣使用，成為實現精準灌溉的瓶頸之一。

軟測量(Soft-sensing)技術是依據某種最優準則，選擇一組既與主 導變量(Primary?Variable)有密切關系又容易測量的輔助變量(Secondary Variables)，構造某種軟測量模型(Soft-Sensing?Model)，通過軟計算 估計主導變量的先進檢測技術，目前已在諸多工業過程控制中(石油化工、 鋼鐵冶金等)得到成功應用。將軟測量技術引入旱地農田水勢自動監測， 可利用與農田水勢關系密切且易于自動監測的微環境信息，通過建立農田 水勢軟測量模型，準確可靠地估算出旱地農田水勢{ψ_s，ψ_L，ψ_a}。具有信 息化程度高、成本低廉、易于推廣等方面的優勢，是解決旱地農作物葉水 勢連續自動監測問題的重要途徑之一。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是，提供一種能夠為精準灌溉決策提供可 靠的農田水勢信息的基于微環境信息的旱地農田水勢軟測量方法及軟測量 網絡。

本發明所采用的技術方案是：一種基于微環境信息的旱地農田水勢軟 測量方法及軟測量網絡，其中，基于微環境信息的旱地農田水勢軟測量方 法，包括如下階段：

1)選擇確定農田水勢軟測量中的輔助變量，這些輔助變量均是可測的 作物微環境變量；

2)按照所確定的輔助變量，選擇獲取相應微環境信息的傳感器及其布 設位置；

3)對所采集的微環境數據進行數據預處理，生成農田水勢軟測量模型 的輸入數據；

4)構建農田水勢軟測量模型，并采用由試驗獲得的樣本數據對該軟測 量模型進行訓練和檢驗；

5)將經過數據預處理的微環境數據送入農田水勢軟測量模型，得到農 田水勢估計值{ψ_s^*，ψ_L^*，ψ_a^*}，其中，ψ_s^*是土壤水勢估計值，ψ_L^*作物葉水 勢估計值，ψ_a^*是大氣水勢估計值。

階段1所述的輔助變量包括如下四組共12種農田水勢軟測量中的輔助 變量：

第一組2種：與大氣水勢ψ_a緊密關聯的大氣溫度T_a和大氣濕度RH_a；

第二組4種：與土壤水勢ψ_s緊密關聯，反映土壤水分及其它特性的土 壤水分W_s和土壤溫度T_s，反映土壤蒸發狀態的地表溫度T_sf和地表濕度RH_sf；

第三組4種：與作物葉水勢ψ_L緊密關聯，反映葉片蒸騰的葉片溫度T_L、 葉片濕度RH_L，反映作物水分脅迫的冠層溫度T_C以及影響作物蒸騰的冠層風 速WS；