[發明專利]一種測量稻田持水層水位深度的方法有效
| 申請號: | 201310375486.2 | 申請日: | 2013-08-26 |
| 公開(公告)號: | CN103424160A | 公開(公告)日: | 2013-12-04 |
| 發明(設計)人: | 聶鵬程;何勇;黃靈霞 | 申請(專利權)人: | 浙江大學 |
| 主分類號: | G01F23/292 | 分類號: | G01F23/292 |
| 代理公司: | 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224 | 代理人: | 胡紅娟 |
| 地址: | 310027 浙*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 測量 稻田 水層 水位 深度 方法 | ||
技術領域
本發明屬于農田信息采集領域,尤其涉及一種測量稻田持水層水位深度的方法。
背景技術
水稻在生長過程中,若水層管理不當,可導致植株生長發育不良,極易誘發病蟲草的危害,造成減產等嚴重后果。因此,管好稻田水層,對減輕病蟲草害和增產、增效、節水都十分重要。
為了保證水稻的良好的生長,育秧期持水層保持在10~35mm范圍內;插秧時要求持水層在10mm左右,插秧后田面持水層保持在20mm左右;分蘗前期持水層最好控制在20mm以內;水稻拔節孕穗到抽穗揚花階段,田面持水層應保持20~40mm。由此可見,適宜水稻生長的持水層水位較低,通常低于50mm。
目前稻田持水層水位的控制操作都是由農民憑經驗判定的,由于持水層水位較低,判定結果誤差大,受主觀因素影響嚴重,從而影響了水稻的良好生長。在水稻精準作業體系中,精準灌溉的決策要求一種科學的測量儀器自動完成田間持水量的檢測,尋求能夠實現儀器測量的測量方法具有重要的意義。
傳統的土壤水分檢測依靠土壤介電特性、土壤電導率、電磁波、中子法等,但這些方法易受土壤容重、土壤質地、土壤結構、土壤化學組成以及含鹽量等物理化學特性的影響而產生局限性。而且傳統的土壤水分傳感器測試范圍有限,當稻田的水完全浸沒土壤時,就已達到傳統土壤水分傳感器測量極大值,水層深度增加后傳感器無反應。但水稻種植過程中有一段時間必須保持水層深度在一定范圍內。要實現水稻種植的智能化灌溉必須要實現水稻田的持水層水位。須尋求一種適合農田水稻種植的田間水層深度檢測傳感器。
公開號為“CN101281183A”的發明專利申請公開了一種稻田水分傳感器,其包括外殼,設置于外殼底部的土壤含水率探針,貼于外殼兩側的水層探針,及設于外殼內部的檢測電路,此發明利用水層探針對稻田水層深度進行測量,檢測電路向水層探針發出脈沖方波激勵信號,再通過接收并計算分析水層探針兩端的充電電壓的峰值信號,從而得出稻田水層的深度,但此方法受水中含鹽量及雜質等影響較大,不同土壤介質將會產生不同的峰值響應,從而影響其測量精度。
發明內容
本發明提供了一種測量稻田持水層水位深度的方法,解決了稻田持水層水位深度測量過程中精度低的問題。
一種測量稻田持水層水位深度的方法,包括以下步驟:
(1)選取多個稻田樣本位點以及對應的近紅外光發射點,且每個近紅外光發射點距離對應稻田樣本位點的深度相同;
(2)在各個近紅外光發射點上分別向對應稻田樣本位點發射950~1000nm的近紅外光,并獲取近紅外光反射率;
(3)以各個稻田樣本位點的近紅外光反射率為輸入,以對應的實測稻田樣本位點持水層深度為輸出,建立模型;
(4)選取距離稻田持水層水平面預定深度的實測近紅外光發射點,通過該實測近紅外光發射點向稻田待測位點發射950~1000nm的近紅外光,并獲取近紅外光反射率,將所述稻田待測位點的近紅外光反射率代入步驟(3)中的模型,即得稻田待測位點持水層深度。
水分對近紅外光在特定的波長下有較強的吸收,其吸收強度受持水層高低的影響,因此經稻田持水層反射后得到的光譜反射率也與持水層高低有密切的聯系;通過采集大量的樣本數據,建立近紅外光反射率與持水層深度之間的模型,根據獲取的稻田待測位點的近紅外光反射率,代入建立的模型,即可得出稻田待測位點持水層深度。
步驟(1)中,所述深度表示各個近紅外光發射點距離對應的稻田樣本位點的高度均相同,即各個近紅外光發射點距離土壤表層的距離均相同,且至少保證各個近紅外光發射點處在水面以上,以保證獲取的不同稻田樣本位點間的反射率具有可比性和相關性。
為了更好的獲取田樣本位點的近紅外光反射率,步驟(1)中所述深度為為10~50mm,優選為20mm。
步驟(2)中,大量試驗表明,水對波長為950~1000nm的近紅外光具有明顯的吸收,同時吸收強度受持水層深度的影響顯著,受水中雜質影響較小,因此選擇波長為950~1000nm的近紅外光作為特征光譜,用于建模及稻田待測位點持水層深度的檢測。
作為優選的,近紅外光的波長為980nm,在此波長下,近紅外光的吸收程度受持水層深度影響最顯著,測得的稻田待測位點深度更為精確。
稻田樣本位點個數的選擇對于模型的精確性及建模過程的復雜性有重要影響,所述稻田樣本位點的個數為70~100個,同時各稻田樣本位點持水層深度不同。
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