मृदा नमी निगरानी पर साहित्य समीक्षा

1. मृदा नमी निगरानी प्रौद्योगिकियों का वर्गीकरण

मृदा नमी निगरानी प्रौद्योगिकियों को निगरानी पैमाने और सिद्धांत के अनुसार तीन श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है: जमीन-आधारित बिंदु माप प्रौद्योगिकी, समीपस्थ संवेदन प्रौद्योगिकी, और रिमोट सेंसिंग निगरानी प्रौद्योगिकी। तीनों प्रौद्योगिकियों में से प्रत्येक का अपना फोकस है, जो स्थानीय बिंदु माप से लेकर वैश्विक स्तर की निगरानी तक अनुप्रयोग आवश्यकताओं की पूरी श्रृंखला को कवर करता है।

(1) ग्राउंड-आधारित बिंदु माप प्रौद्योगिकी

ग्राउंड-आधारित बिंदु माप तकनीक सीधे संपर्क मिट्टी सेंसर माप पर केंद्रित है, जो निरंतर या निश्चित-बिंदु मिट्टी की नमी डेटा संग्रह का एहसास कर सकती है और मिट्टी की नमी की निगरानी का मूल साधन है। इसमें मुख्य रूप से प्रतिरोध जांच, टाइम डोमेन रिफ्लेक्टोमेट्री (टीडीआर), कैपेसिटेंस सेंसर, न्यूट्रॉन जांच और अन्य प्रकार शामिल हैं। विभिन्न सेंसर सटीकता, लागत और लागू परिदृश्यों में काफी भिन्न होते हैं।

(2) समीपस्थ सेंसिंग प्रौद्योगिकी

समीपस्थ संवेदन तकनीक मुख्य रूप से क्षेत्र या वाटरशेड पैमाने पर लागू की जाती है। यह गैर-आक्रामक साधनों के माध्यम से मिट्टी की नमी की स्थानिक वितरण विशेषताओं को प्राप्त करता है, जो जमीन-आधारित बिंदु माप की स्थानीय सीमा को पूरा करता है। सामान्य प्रौद्योगिकियों में इलेक्ट्रोमैग्नेटिक इंडक्शन (ईएमआई), ग्राउंड-पेनेट्रेटिंग रडार (जीपीआर), कॉस्मिक रे न्यूट्रॉन प्रोब (सीआरएनपी) आदि शामिल हैं। उनमें से, सीआरएनपी तकनीक एक बड़े क्षेत्र में क्षेत्रीय औसत मिट्टी की नमी के गैर-आक्रामक माप का एहसास कर सकती है, और यह ग्राउंड-आधारित बिंदु माप और उपग्रह रिमोट सेंसिंग को जोड़ने वाला एक महत्वपूर्ण पुल बन गया है।

(3) रिमोट सेंसिंग मॉनिटरिंग टेक्नोलॉजी

रिमोट सेंसिंग तकनीक उपग्रहों और विमानों जैसे प्लेटफार्मों के माध्यम से बड़े पैमाने पर (क्षेत्रीय से वैश्विक) मिट्टी की नमी की गतिशील निगरानी का एहसास करती है। रिमोट सेंसिंग बैंड के अनुसार इसे ऑप्टिकल रिमोट सेंसिंग, थर्मल इंफ्रारेड रिमोट सेंसिंग और माइक्रोवेव रिमोट सेंसिंग में विभाजित किया जा सकता है। उनमें से, माइक्रोवेव रिमोट सेंसिंग मौसम की स्थिति के प्रति कम संवेदनशीलता और वनस्पति और सतह की मिट्टी में प्रवेश करने की क्षमता के कारण बड़े पैमाने पर मिट्टी की नमी की निगरानी के लिए मुख्यधारा की तकनीक बन गई है। इसे सक्रिय माइक्रोवेव रिमोट सेंसिंग (जैसे सिंथेटिक एपर्चर रडार, एसएआर) और निष्क्रिय माइक्रोवेव रिमोट सेंसिंग (जैसे रेडियोमीटर) में विभाजित किया जा सकता है।

2. मुख्य निगरानी प्रौद्योगिकियों के सिद्धांत और प्रदर्शन तुलना

(1) ग्राउंड-आधारित बिंदु माप सेंसर की प्रदर्शन तुलना

सेंसर प्रकार	लाभ	नुकसान	लागू परिदृश्य	सटीकता सूचकांक
प्रतिरोध जांच	1. निरंतर माप के लिए डेटा लॉगर के साथ जोड़ा जा सकता है; 2. सबसे कम कीमत; 3. कम बिजली की खपत	1. खराब सटीकता, अंशांकन मूल्य मिट्टी के प्रकार और नमक सामग्री के साथ भिन्न होता है; 2. सेंसर की उम्र बढ़ने का खतरा होता है	ऐसे परिदृश्य जिनमें केवल नमी की मात्रा में परिवर्तन का आकलन करने की आवश्यकता होती है और सटीकता के लिए कम आवश्यकताएं होती हैं	कम सटीकता
टीडीआर जांच	1. निरंतर माप कर सकते हैं; 2. मिट्टी-विशिष्ट अंशांकन के बाद उच्च सटीकता (2-3%); 3. लवणता के प्रति असंवेदनशील (सिग्नल गायब होने तक); 4. उच्च शैक्षणिक मान्यता	1. कैपेसिटेंस सेंसर की तुलना में उच्च परिचालन जटिलता; 2. स्थापना के लिए ट्रेंचिंग की आवश्यकता होती है, जिसमें समय लगता है; 3. उच्च लवणता वाले वातावरण में अमान्य; 4. उच्च बिजली की खपत (बड़ी रिचार्जेबल बैटरी की आवश्यकता है)	प्रयोगशालाएँ प्रासंगिक प्रणालियों से सुसज्जित हैं जिनके लिए उच्च-परिशुद्धता माप की आवश्यकता होती है	उच्च सटीकता (2-3%)
कैपेसिटेंस सेंसर	1. निरंतर माप कर सकते हैं; 2. कुछ प्रकारों के लिए आसान स्थापना; 3. अंशांकन के बाद उच्च सटीकता (2-3%); 4. कम बिजली की खपत (छोटी बैटरी पर्याप्त हैं); 5. कम कीमत, बहु-बिंदु माप को सक्षम करना	1. उच्च-लवणता वाले वातावरण में सटीकता कम हो जाती है (संतृप्त अर्क विद्युत चालकता> 8 डीएस/एम); 2. निम्न गुणवत्ता वाले ब्रांडों का खराब प्रदर्शन	ऐसे परिदृश्य जिनमें बहु-बिंदु माप, सरल सिस्टम परिनियोजन और रखरखाव और कम बिजली की खपत की आवश्यकता होती है	उच्च सटीकता (2-3%)
न्यूट्रॉन जांच	1. बड़ी माप मात्रा; 2. लवणता के प्रति असंवेदनशील; 3. उच्च शैक्षणिक मान्यता (परिपक्व प्रौद्योगिकी); 4. मृदा-सेंसर संपर्क समस्याओं से प्रभावित नहीं	1. महँगा; 2. ऑपरेशन के लिए विकिरण प्रमाणीकरण की आवश्यकता होती है; 3. अत्यधिक समय लेने वाला; 4. सतत माप नहीं कर सकते	मौजूदा उपकरण और प्रमाणन वाले परिदृश्य जिनमें उच्च-लवणता या विस्तृत-सिकुड़ती मिट्टी की मिट्टी की माप की आवश्यकता होती है	कम सटीकता (फ़ील्ड अंशांकन के बाद सुधार हुआ)
सीआरएनपी (कॉस्मिक रे न्यूट्रॉन जांच)	1. अत्यधिक बड़ी माप सीमा (800 मीटर व्यास के साथ मात्रा को प्रभावित करना); 2. स्वचालित माप; 3. उपग्रह डेटा के जमीनी सत्यापन के लिए उपयुक्त (बड़े पैमाने पर परिवर्तनशीलता को सुचारू करना); 4. मृदा-सेंसर संपर्क समस्याओं से प्रभावित नहीं	1. उच्चतम कीमत; 2. अस्पष्ट माप मात्रा परिभाषा, मिट्टी की नमी के साथ बदलती रहती है; 3. वनस्पति जैसे जटिल कारकों द्वारा सीमित सटीकता	बड़े पैमाने पर औसत नमी मूल्यों और उपग्रह डेटा के जमीनी सत्यापन की आवश्यकता वाले परिदृश्य	आरएमएसई ≈ 0.032 सेमी³/सेमी³ (अंशांकन के बाद)

सेंसर प्रकार	लाभ	नुकसान	लागू परिदृश्य	सटीकता सूचकांक
प्रतिरोध जांच	1. निरंतर माप के लिए डेटा लॉगर के साथ जोड़ा जा सकता है; 2. सबसे कम कीमत; 3. कम बिजली की खपत	1. खराब सटीकता, अंशांकन मूल्य मिट्टी के प्रकार और नमक सामग्री के साथ भिन्न होता है; 2. सेंसर की उम्र बढ़ने का खतरा होता है	ऐसे परिदृश्य जिनमें केवल नमी की मात्रा में परिवर्तन का आकलन करने की आवश्यकता होती है और सटीकता के लिए कम आवश्यकताएं होती हैं	कम सटीकता
टीडीआर जांच	1. निरंतर माप कर सकते हैं; 2. मिट्टी-विशिष्ट अंशांकन के बाद उच्च सटीकता (2-3%); 3. लवणता के प्रति असंवेदनशील (सिग्नल गायब होने तक); 4. उच्च शैक्षणिक मान्यता	1. कैपेसिटेंस सेंसर की तुलना में उच्च परिचालन जटिलता; 2. स्थापना के लिए ट्रेंचिंग की आवश्यकता होती है, जिसमें समय लगता है; 3. उच्च लवणता वाले वातावरण में अमान्य; 4. उच्च बिजली की खपत (बड़ी रिचार्जेबल बैटरी की आवश्यकता है)	प्रयोगशालाएँ प्रासंगिक प्रणालियों से सुसज्जित हैं जिनके लिए उच्च-परिशुद्धता माप की आवश्यकता होती है	उच्च सटीकता (2-3%)
कैपेसिटेंस सेंसर	1. निरंतर माप कर सकते हैं; 2. कुछ प्रकारों के लिए आसान स्थापना; 3. अंशांकन के बाद उच्च सटीकता (2-3%); 4. कम बिजली की खपत (छोटी बैटरी पर्याप्त हैं); 5. कम कीमत, बहु-बिंदु माप को सक्षम करना	1. उच्च-लवणता वाले वातावरण में सटीकता कम हो जाती है (संतृप्त अर्क विद्युत चालकता> 8 डीएस/एम); 2. निम्न गुणवत्ता वाले ब्रांडों का खराब प्रदर्शन	ऐसे परिदृश्य जिनमें बहु-बिंदु माप, सरल सिस्टम परिनियोजन और रखरखाव और कम बिजली की खपत की आवश्यकता होती है	उच्च सटीकता (2-3%)
न्यूट्रॉन जांच	1. बड़ी माप मात्रा; 2. लवणता के प्रति असंवेदनशील; 3. उच्च शैक्षणिक मान्यता (परिपक्व प्रौद्योगिकी); 4. मृदा-सेंसर संपर्क समस्याओं से प्रभावित नहीं	1. महँगा; 2. ऑपरेशन के लिए विकिरण प्रमाणीकरण की आवश्यकता होती है; 3. अत्यधिक समय लेने वाला; 4. निरंतर माप नहीं कर सकते	मौजूदा उपकरण और प्रमाणन वाले परिदृश्य जिनमें उच्च-लवणता या विस्तृत-सिकुड़ती मिट्टी की मिट्टी की माप की आवश्यकता होती है	कम सटीकता (फ़ील्ड अंशांकन के बाद सुधार हुआ)
सीआरएनपी (कॉस्मिक रे न्यूट्रॉन जांच)	1. अत्यधिक बड़ी माप सीमा (800 मीटर व्यास के साथ मात्रा को प्रभावित करना); 2. स्वचालित माप; 3. उपग्रह डेटा के जमीनी सत्यापन के लिए उपयुक्त (बड़े पैमाने पर परिवर्तनशीलता को सुचारू करना); 4. मृदा-सेंसर संपर्क समस्याओं से प्रभावित नहीं	1. उच्चतम कीमत; 2. अस्पष्ट माप मात्रा परिभाषा, मिट्टी की नमी के साथ बदलती रहती है; 3. वनस्पति जैसे जटिल कारकों द्वारा सीमित सटीकता	बड़े पैमाने पर औसत नमी मूल्यों और उपग्रह डेटा के जमीनी सत्यापन की आवश्यकता वाले परिदृश्य	आरएमएसई ≈ 0.032 सेमी³/सेमी³ (अंशांकन के बाद)

(2) रिमोट सेंसिंग मॉनिटरिंग टेक्नोलॉजीज के मूल सिद्धांत और प्रदर्शन

रिमोट सेंसिंग मॉनिटरिंग तकनीक विभिन्न बैंडों में विद्युत चुम्बकीय विकिरण के लिए मिट्टी के प्रतिबिंब, उत्सर्जन या बिखरने की विशेषताओं का पता लगाकर मिट्टी की नमी को पुनः प्राप्त करती है। विभिन्न बैंडों में माप की गहराई, स्थानिक रिज़ॉल्यूशन और प्रौद्योगिकियों के लागू परिदृश्य काफी भिन्न होते हैं:

• ऑप्टिकल और थर्मल इन्फ्रारेड रिमोट सेंसिंग: ऑप्टिकल रिमोट सेंसिंग (दृश्यमान प्रकाश, निकट-इन्फ्रारेड, शॉर्ट-वेव इन्फ्रारेड) मिट्टी के रंग में बदलाव (नम मिट्टी अधिक गहरी होती है) के माध्यम से बेहद पतली सतह परत (≤1 मिमी) में मिट्टी की नमी को पुनः प्राप्त करता है; थर्मल इंफ्रारेड रिमोट सेंसिंग अप्रत्यक्ष रूप से सतह की मिट्टी के तापमान में परिवर्तन की निगरानी करके नमी की स्थिति को दर्शाता है। दोनों मौसम और वनस्पति आवरण के प्रति संवेदनशील हैं और इनकी माप गहराई कम है।

• माइक्रोवेव रिमोट सेंसिंग: मिट्टी के वॉल्यूमेट्रिक ढांकता हुआ स्थिरांक को मापकर नमी प्राप्त करता है (पानी का ढांकता हुआ स्थिरांक लगभग 80 है, जो मिट्टी के ठोस पदार्थों और हवा की तुलना में बहुत अधिक है), जिसे सक्रिय (रडार प्रतिध्वनि मापने के लिए संकेत भेजता है) और निष्क्रिय (प्राकृतिक माइक्रोवेव विकिरण को मापता है) प्रकारों में विभाजित किया गया है। माइक्रोवेव बैंड में, एल-बैंड और पी-बैंड में वनस्पति में प्रवेश करने की मजबूत क्षमता होती है और ये निकट-सतह और जड़ क्षेत्र की मिट्टी की नमी की निगरानी के लिए उपयुक्त होते हैं; सी-बैंड नंगी मिट्टी या कम वनस्पति वाले क्षेत्रों के लिए उपयुक्त है।

मेनस्ट्रीम माइक्रोवेव रिमोट सेंसिंग सैटेलाइट मिशनों की प्रदर्शन तुलना

सैटेलाइट मिशन	सेंसर प्रकार	बैंड	स्थानिक संकल्प	पुनरावलोकन अवधि	मुख्य लाभ	सटीकता सूचकांक
एसएमओएस (मिट्टी की नमी और महासागरीय लवणता उपग्रह)	निष्क्रिय माइक्रोवेव रेडियोमीटर	एल बैंड	25 किमी (EASE-2 ग्रिड)	3 दिन	विशेष रूप से मिट्टी की नमी की निगरानी के लिए पहला उपग्रह मिशन, वनस्पति ऑप्टिकल गहराई (वीओडी) प्राप्त करने में सक्षम	माध्य R²=0.75, RMSE=0.023 m³/m³
एसएमएपी (मृदा नमी सक्रिय निष्क्रिय उपग्रह)	सक्रिय रडार + निष्क्रिय रेडियोमीटर (रडार विफल)	एल बैंड	36 किमी (मानक), 9 किमी (उन्नत)	2-3 दिन	वर्तमान में सबसे सटीक वैश्विक मृदा नमी उत्पाद, जो जड़ क्षेत्र (0-100 सेमी) नमी डेटा प्रदान करने में सक्षम है	ubRMSE=0.035-0.038 सेमी³/सेमी³ (सतह परत); 0.026-0.03 सेमी³/सेमी³ (रूट जोन)
प्रहरी-1	सक्रिय सिंथेटिक एपर्चर रडार (एसएआर)	सी- बैंड	10-20 मी	6 दिन	उच्च स्थानिक रिज़ॉल्यूशन को 3 किमी रिज़ॉल्यूशन वाले उत्पाद उत्पन्न करने के लिए एसएमएपी डेटा के साथ जोड़ा जा सकता है	आरएमएसई<0.046 सेमी³/सेमी³
ईएसए सीसीआई (जलवायु परिवर्तन पहल)	सक्रिय + निष्क्रिय माइक्रोवेव फ़्यूज़न	बहु बैंड	एकाधिक संकल्प	डेटा स्रोत पर निर्भर करता है	1978 से दीर्घकालिक निरंतर वैश्विक मिट्टी की नमी का डेटा प्रदान करता है	मध्यम व्यापक सटीकता, दीर्घकालिक जलवायु परिवर्तन अनुसंधान के लिए उपयुक्त

3. मिट्टी की नमी निगरानी सटीकता को प्रभावित करने वाले प्रमुख कारक

साहित्य 3 के मेटा-विश्लेषण परिणामों के आधार पर, मिट्टी की नमी की निगरानी की सटीकता सेंसर प्रकार, मॉडलिंग विधि और पर्यावरणीय स्थितियों जैसे विभिन्न कारकों से प्रभावित होती है। मुख्य प्रभावित करने वाले कारक इस प्रकार हैं:

(1) सेंसर और तकनीकी विन्यास

• सेंसर प्रकार: सक्रिय और निष्क्रिय माइक्रोवेव सेंसर की सटीकता अकेले उपयोग किए जाने पर तुलनीय होती है (दोनों के लिए माध्य R²=0.7), लेकिन उनके संयुक्त उपयोग पर कुछ अध्ययन हैं। वर्तमान साक्ष्य से पता चलता है कि संलयन सटीकता में उल्लेखनीय सुधार नहीं हुआ है (माध्य R²=0.59), जिसके लिए आगे के शोध और अनुकूलन की आवश्यकता है।

• ध्रुवीकरण मोड: सक्रिय माइक्रोवेव सेंसर के बीच, वीवी + वीएच दोहरे ध्रुवीकरण संयोजन में उच्चतम सटीकता (माध्य आर² = 0.76, आरएमएसई = 0.035 m³/m³) है, इसके बाद एचएच ध्रुवीकरण होता है, और वीएच ध्रुवीकरण में सबसे कम सटीकता होती है।

• माप गहराई: माइक्रोवेव रिमोट सेंसिंग मुख्य रूप से सतह परत (0-5 सेमी) मिट्टी की नमी की निगरानी के लिए उपयुक्त है। मशीन लर्निंग मॉडल के माध्यम से गहरी परत (>20 सेमी) की नमी को अप्रत्यक्ष रूप से प्राप्त करने की आवश्यकता होती है। वर्तमान में, गहरी परत निगरानी सटीकता के लिए डेटा नमूनों की संख्या कम है, और निष्कर्ष अभी तक स्पष्ट नहीं है।

(2) मॉडलिंग और डेटा प्रोसेसिंग के तरीके

डेटा की निगरानी की व्युत्क्रम मॉडलिंग विधि सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करती है:

• मशीन लर्निंग मॉडल (विशेष रूप से तंत्रिका नेटवर्क) में माध्य R²=0.73 और RMSE=0.035 m³/m³ के साथ उच्चतम सटीकता होती है; उनमें से, LSTM नेटवर्क में उच्चतम सटीकता (माध्य R²=0.86) है क्योंकि वे अस्थायी निर्भरता को पकड़ सकते हैं।

• अर्ध-अनुभवजन्य मॉडल (जैसे वॉटर क्लाउड मॉडल (डब्ल्यूसीएम), τ-ω मॉडल) व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं, और उनकी सटीकता मशीन लर्निंग (माध्य R²=0.71, RMSE=0.042 m³/m³) की तुलना में थोड़ी कम है।

• मशीन लर्निंग और अर्ध-अनुभवजन्य मॉडल का संयोजन सटीकता में और सुधार कर सकता है (माध्य R²=0.79, RMSE=0.030 m³/m³)।

(3) पर्यावरण और सतही स्थितियाँ

• जलवायु प्रकार: शुष्क और अर्ध-शुष्क क्षेत्रों (उच्च माध्य R² के साथ) में निगरानी सटीकता आर्द्र और अर्ध-आर्द्र क्षेत्रों की तुलना में बेहतर है। क्योंकि आर्द्र क्षेत्रों में घनी वनस्पति और बड़े नमी के उतार-चढ़ाव होते हैं, जिससे संकेतों में हस्तक्षेप होने की संभावना होती है।

• मिट्टी की बनावट: बलुई दोमट में उच्चतम निगरानी सटीकता होती है (माध्य R²=0.75); निष्क्रिय सेंसर चिकनी मिट्टी और दोमट मिट्टी में बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जबकि सक्रिय सेंसर रेतीली दोमट और दोमट मिट्टी में बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

• भूमि आवरण: कृषि भूमि (गेहूं, मक्का, सोयाबीन, आदि) मुख्य अनुसंधान परिदृश्य है। वनस्पति का घनत्व माइक्रोवेव संकेतों के प्रवेश को प्रभावित करता है, जिससे सटीकता प्रभावित होती है, लेकिन विभिन्न मौसमों के बीच निगरानी सटीकता में अंतर महत्वपूर्ण नहीं है, जो माइक्रोवेव प्रौद्योगिकी की स्थिरता को दर्शाता है।

4. मिट्टी की नमी की निगरानी के लिए अनुप्रयोग प्रणाली और डेटा संसाधन

(1) इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) और डेटा प्रबंधन प्रणाली

साहित्य 1 में प्रस्तावित ज़ेंट्रा प्रणाली मिट्टी की नमी की निगरानी के लिए एक विशिष्ट IoT समाधान है। यह सरलीकृत इंस्टॉलेशन, रिमोट डेटा डाउनलोड, वास्तविक समय दोष प्रारंभिक चेतावनी और मल्टी-साइट डेटा फ़्यूज़न का एहसास करने के लिए सेंसर, डेटा लॉगर्स और क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म (ज़ेंट्रा क्लाउड) को एकीकृत करता है। यह शोधकर्ताओं के कार्यभार को काफी कम कर सकता है और डेटा प्रबंधन दक्षता में सुधार कर सकता है।

(2) वैश्विक और क्षेत्रीय निगरानी नेटवर्क

• कॉसमॉस नेटवर्क: सीआरएनपी तकनीक पर आधारित एक वैश्विक मिट्टी की नमी अवलोकन नेटवर्क। वर्तमान में, दुनिया भर में लगभग 194 स्थायी स्टेशन हैं, जिनमें संयुक्त राज्य अमेरिका, जर्मनी, ऑस्ट्रेलिया और यूनाइटेड किंगडम जैसे क्षेत्र शामिल हैं। यह जमीन-आधारित बिंदु माप और उपग्रह रिमोट सेंसिंग के बीच स्थानिक पैमाने के अंतर को भर सकता है।

• अंतर्राष्ट्रीय मृदा नमी नेटवर्क (आईएसएमएन): दुनिया भर के कई स्टेशनों से इन-सीटू मिट्टी की नमी डेटा को एकीकृत करता है, जो विभिन्न माप तकनीकों को कवर करता है, और रिमोट सेंसिंग डेटा सत्यापन के लिए एक महत्वपूर्ण बुनियादी डेटा संसाधन है।

• टेरेनो नेटवर्क: जर्मनी का स्थलीय पर्यावरण वेधशाला नेटवर्क, जिसमें वाटरशेड-स्केल मिट्टी की नमी गतिशील निगरानी के लिए 20 सीआरएनपी स्टेशन शामिल हैं।

(3) डेटा उत्पाद और साझाकरण प्लेटफ़ॉर्म

• एसएमओएस डेटा: ईएसए आधिकारिक वेबसाइट और सीएटीडीएस प्लेटफॉर्म से उपलब्ध है, जिसमें सतह की मिट्टी की नमी, वीओडी, जड़ क्षेत्र की मिट्टी की नमी और अन्य उत्पाद शामिल हैं।

• एसएमएपी डेटा: संयुक्त राज्य अमेरिका के नेशनल स्नो एंड आइस डेटा सेंटर (एनएसआईडीसी) द्वारा जारी किया गया, जिसमें उच्चतम सटीकता के साथ सतह और जड़ क्षेत्र की मिट्टी की नमी वाले उत्पाद शामिल हैं।

• ईएसए सीसीआई डेटा: 1978 से दीर्घकालिक वैश्विक मिट्टी की नमी डेटा (तीन प्रकार के उत्पाद: सक्रिय, निष्क्रिय और जुड़े हुए) प्रदान करता है, जिसे ईएसए मृदा नमी सीसीआई की आधिकारिक वेबसाइट से प्राप्त किया जा सकता है।

5. अनुसंधान निष्कर्ष और भविष्य की दिशाएँ

तीन साहित्य लगातार संकेत देते हैं कि मिट्टी की नमी निगरानी प्रौद्योगिकियों ने जमीन-आधारित बिंदु माप से लेकर वैश्विक रिमोट सेंसिंग तक एक पूर्ण पैमाने की प्रणाली बनाई है। उनमें से, माइक्रोवेव रिमोट सेंसिंग बड़े पैमाने पर निगरानी के लिए मुख्य तकनीक है, और मशीन लर्निंग मॉडल ने व्युत्क्रम सटीकता में काफी सुधार किया है। वर्तमान प्रौद्योगिकियों की मुख्य चुनौतियों में शामिल हैं: सक्रिय और निष्क्रिय माइक्रोवेव सेंसर के संलयन की सटीकता अनुकूलन, गहरी मिट्टी की नमी निगरानी विधियों का सत्यापन, और जटिल वनस्पति और आर्द्र क्षेत्रों में निगरानी सटीकता में सुधार। भविष्य के अनुसंधान को इन दिशाओं पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए, साथ ही डेटा आत्मसात करने के तरीकों में और सुधार करना चाहिए, रिमोट सेंसिंग डेटा और जमीनी अवलोकन के संयोजन को मजबूत करना चाहिए, और कृषि सिंचाई प्रबंधन, सूखा और बाढ़ की पूर्व चेतावनी और जलवायु परिवर्तन अनुसंधान जैसे क्षेत्रों में मिट्टी की नमी डेटा के गहन अनुप्रयोग को बढ़ावा देना चाहिए।