Przegląd literatury na temat monitorowania wilgotności gleby

1. Klasyfikacja technologii monitorowania wilgotności gleby

Technologie monitorowania wilgotności gleby można podzielić na trzy kategorie w zależności od skali i zasady monitorowania: technologia naziemnych pomiarów punktowych, technologia czujników proksymalnych i technologia monitorowania teledetekcji. Każda z trzech technologii ma swój własny cel i obejmuje pełny zakres potrzeb aplikacyjnych, od lokalnego pomiaru punktowego po monitorowanie w skali globalnej.

(1) Technologia naziemnego pomiaru punktowego

Technologia naziemnych pomiarów punktowych koncentruje się na bezpośrednim kontakcie z czujnikiem gleby, który umożliwia ciągłe lub stałe gromadzenie danych o wilgotności gleby i stanowi podstawowy sposób monitorowania wilgotności gleby. Obejmuje głównie sondy oporowe, reflektometrię w dziedzinie czasu (TDR), czujniki pojemnościowe, sondy neutronowe i inne typy. Różne czujniki różnią się znacznie pod względem dokładności, kosztów i możliwych scenariuszy.

(2) Technologia wykrywania proksymalnego

Technologię wykrywania proksymalnego stosuje się głównie w skali polowej lub zlewni. Uzyskuje charakterystykę rozkładu przestrzennego wilgoci w glebie w sposób nieinwazyjny, kompensując lokalne ograniczenia naziemnego pomiaru punktowego. Typowe technologie obejmują indukcję elektromagnetyczną (EMI), radar penetrujący ziemię (GPR), sondę neutronów promieni kosmicznych (CRNP) itp. Wśród nich technologia CRNP umożliwia nieinwazyjny pomiar regionalnej średniej wilgotności gleby na dużym obszarze i stała się kluczowym pomostem łączącym naziemne pomiary punktowe i teledetekcję satelitarną.

(3) Technologia monitorowania teledetekcyjnego

Technologia teledetekcji umożliwia dynamiczne monitorowanie wilgoci gleby na dużą skalę (od regionalnej do globalnej) za pośrednictwem platform takich jak satelity i samoloty. Według pasm teledetekcyjnych można je podzielić na teledetekcję optyczną, teledetekcję termiczną na podczerwień i teledetekcję mikrofalową. Wśród nich teledetekcja mikrofalowa stała się głównym nurtem technologii monitorowania wilgotności gleby na dużą skalę ze względu na jej niską czułość na warunki pogodowe oraz zdolność penetracji roślinności i powierzchniowej gleby. Można go dalej podzielić na aktywną teledetekcję mikrofalową (taką jak radar z syntetyczną aperturą, SAR) i pasywną teledetekcję mikrofalową (taką jak radiometr).

2. Zasady i porównanie wydajności głównych technologii monitorowania

(1) Porównanie wydajności naziemnych czujników pomiaru punktowego

Typ czujnika	Zalety	Wady	Obowiązujące scenariusze	Indeks dokładności
Sonda rezystancji	1. Można łączyć z rejestratorami danych do pomiarów ciągłych; 2. Najniższa cena; 3. Niskie zużycie energii	1. Niska dokładność, wartość kalibracji różni się w zależności od rodzaju gleby i zawartości soli; 2. Czujniki są podatne na starzenie się	Scenariusze, które wymagają jedynie oceny zmian zawartości wilgoci i mają niskie wymagania dotyczące dokładności	Niska dokładność
Sonda TDR	1. Potrafi wykonywać pomiary ciągłe; 2. Wysoka dokładność (2-3%) po kalibracji specyficznej dla gleby; 3. Niewrażliwy na zasolenie (do zaniku sygnału); 4. Wysokie uznanie akademickie	1. Większa złożoność operacyjna niż czujniki pojemnościowe; 2. Instalacja wymaga wykopów, co jest czasochłonne; 3. Nieważne w środowiskach o dużym zasoleniu; 4. Wysokie zużycie energii (wymaga dużych akumulatorów)	Laboratoria wyposażone w odpowiednie systemy wymagające dużej precyzji pomiarów	Wysoka dokładność (2-3%)
Czujnik pojemności	1. Potrafi wykonywać pomiary ciągłe; 2. Łatwa instalacja dla niektórych typów; 3. Wysoka dokładność (2-3%) po kalibracji; 4. Niskie zużycie energii (wystarczą małe baterie); 5. Niska cena, umożliwiająca pomiar wielopunktowy	1. Spadek dokładności w środowiskach o dużym zasoleniu (przewodność elektryczna ekstraktu nasyconego > 8 dS/m); 2. Słabe wyniki marek niskiej jakości	Scenariusze wymagające pomiarów wielopunktowych, prostego wdrożenia i konserwacji systemu oraz niskiego zużycia energii	Wysoka dokładność (2-3%)
Sonda neutronowa	1. Duża objętość pomiaru; 2. Niewrażliwy na zasolenie; 3. Wysokie uznanie akademickie (dojrzała technologia); 4. Problemy z kontaktem z czujnikiem gleby nie mają na to wpływu	1. Drogie; 2. Działanie wymaga certyfikatu promieniowania; 3. Niezwykle czasochłonne; 4. Nie można wykonać pomiaru ciągłego	Scenariusze z istniejącym sprzętem i certyfikacją, które wymagają pomiarów gleb gliniastych o wysokim zasoleniu lub ekspansywnie kurczących się	Niska dokładność (ulepszona po kalibracji w terenie)
CRNP (sonda neutronowa promieniowania kosmicznego)	1. Niezwykle duży zakres pomiarowy (objętość wpływów o średnicy 800m); 2. Pomiar automatyczny; 3. Nadaje się do naziemnej walidacji danych satelitarnych (wygładzanie zmienności na dużą skalę); 4. Problemy z kontaktem z czujnikiem gleby nie mają na to wpływu	1. Najwyższa cena; 2. Niejasna definicja objętości pomiarowej, zmieniająca się w zależności od wilgotności gleby; 3. Dokładność ograniczona przez czynniki zakłócające, takie jak roślinność	Scenariusze wymagające średnich wartości wilgotności na dużą skalę i walidacji danych satelitarnych naziemnych	RMSE ≈ 0,032 cm3/cm3 (po kalibracji)

Typ czujnika	Zalety	Wady	Obowiązujące scenariusze	Indeks dokładności
Sonda rezystancji	1. Można łączyć z rejestratorami danych do pomiarów ciągłych; 2. Najniższa cena; 3. Niskie zużycie energii	1. Niska dokładność, wartość kalibracji różni się w zależności od rodzaju gleby i zawartości soli; 2. Czujniki są podatne na starzenie się	Scenariusze, które wymagają jedynie oceny zmian zawartości wilgoci i mają niskie wymagania dotyczące dokładności	Niska dokładność
Sonda TDR	1. Potrafi wykonywać pomiary ciągłe; 2. Wysoka dokładność (2-3%) po kalibracji specyficznej dla gleby; 3. Niewrażliwy na zasolenie (do zaniku sygnału); 4. Wysokie uznanie akademickie	1. Większa złożoność operacyjna niż czujniki pojemnościowe; 2. Instalacja wymaga wykopów, co jest czasochłonne; 3. Nieważne w środowiskach o dużym zasoleniu; 4. Wysokie zużycie energii (wymaga dużych akumulatorów)	Laboratoria wyposażone w odpowiednie systemy wymagające dużej precyzji pomiarów	Wysoka dokładność (2-3%)
Czujnik pojemności	1. Potrafi wykonywać pomiary ciągłe; 2. Łatwa instalacja dla niektórych typów; 3. Wysoka dokładność (2-3%) po kalibracji; 4. Niskie zużycie energii (wystarczą małe baterie); 5. Niska cena, umożliwiająca pomiar wielopunktowy	1. Spadek dokładności w środowiskach o dużym zasoleniu (przewodność elektryczna ekstraktu nasyconego > 8 dS/m); 2. Słabe wyniki marek niskiej jakości	Scenariusze wymagające pomiarów wielopunktowych, prostego wdrożenia i konserwacji systemu oraz niskiego zużycia energii	Wysoka dokładność (2-3%)
Sonda neutronowa	1. Duża objętość pomiaru; 2. Niewrażliwy na zasolenie; 3. Wysokie uznanie akademickie (dojrzała technologia); 4. Problemy z kontaktem z czujnikiem gleby nie mają na to wpływu	1. Drogie; 2. Działanie wymaga certyfikatu promieniowania; 3. Niezwykle czasochłonne; 4. Nie można wykonać pomiaru ciągłego	Scenariusze z istniejącym sprzętem i certyfikacją, które wymagają pomiarów gleb gliniastych o wysokim zasoleniu lub ekspansywnie kurczących się	Niska dokładność (ulepszona po kalibracji w terenie)
CRNP (sonda neutronowa promieniowania kosmicznego)	1. Niezwykle duży zakres pomiarowy (objętość wpływów o średnicy 800m); 2. Pomiar automatyczny; 3. Nadaje się do naziemnej walidacji danych satelitarnych (wygładzanie zmienności na dużą skalę); 4. Problemy z kontaktem z czujnikiem gleby nie mają na to wpływu	1. Najwyższa cena; 2. Niejasna definicja objętości pomiarowej, zmieniająca się w zależności od wilgotności gleby; 3. Dokładność ograniczona przez czynniki zakłócające, takie jak roślinność	Scenariusze wymagające średnich wartości wilgotności na dużą skalę i walidacji danych satelitarnych naziemnych	RMSE ≈ 0,032 cm3/cm3 (po kalibracji)

(2) Podstawowe zasady i działanie technologii monitorowania teledetekcyjnego

Technologia monitorowania teledetekcyjnego pobiera wilgoć z gleby poprzez wykrywanie charakterystyki odbicia, emisji lub rozpraszania gleby na promieniowanie elektromagnetyczne w różnych pasmach. Głębokość pomiaru, rozdzielczość przestrzenna i obowiązujące scenariusze technologii w różnych pasmach znacznie się różnią:

• Optyczna i termiczna teledetekcja w podczerwieni: Optyczna teledetekcja (światło widzialne, bliska podczerwień, krótkofalowa podczerwień) pobiera wilgoć z gleby w niezwykle cienkiej warstwie powierzchniowej (≤1 mm) poprzez zmiany koloru gleby (wilgotna gleba jest ciemniejsza); Teledetekcja termiczna na podczerwień pośrednio odzwierciedla warunki wilgotności poprzez monitorowanie zmian temperatury powierzchni gleby. Obydwa są podatne na warunki atmosferyczne i szatę roślinną oraz mają niewielką głębokość pomiarową.

• Teledetekcja mikrofalowa: pobiera wilgoć poprzez pomiar objętościowej stałej dielektrycznej gleby (stała dielektryczna wody wynosi około 80, czyli znacznie więcej niż w przypadku ciał stałych w glebie i powietrzu), która dzieli się na aktywną (radar przesyła sygnały do ​​pomiaru echa) i pasywną (mierzy naturalne promieniowanie mikrofalowe). Spośród pasm mikrofalowych, pasmo L i pasmo P mają dużą zdolność penetracji roślinności i nadają się do monitorowania wilgotności gleby przy powierzchni i w strefie korzeniowej; Pasek C nadaje się do gołej gleby lub obszarów słabo porośniętych roślinnością.

Porównanie wydajności głównych misji satelitarnych teledetekcji mikrofalowej

Misja satelitarna	Typ czujnika	Zespół	Rozdzielczość przestrzenna	Okres ponownych odwiedzin	Podstawowe zalety	Indeks dokładności
SMOS (satelita pomiaru wilgotności gleby i zasolenia oceanów)	Pasywny radiometr mikrofalowy	Pasmo L	25 km (sieć EASE-2)	3 dni	Pierwsza misja satelitarna przeznaczona specjalnie do monitorowania wilgotności gleby, zdolna do pobierania głębokości optycznej roślinności (VOD)	Mediana R²=0,75, RMSE=0,023 m³/m³
SMAP (aktywny pasywny satelita pomiaru wilgotności gleby)	Aktywny radar + pasywny radiometr (awaria radaru)	Pasmo L	36 km (standardowy), 9 km (ulepszony)	2-3 dni	Obecnie najdokładniejszy globalny produkt dotyczący wilgotności gleby, zapewniający dane dotyczące wilgotności strefy korzeniowej (0-100 cm).	ubRMSE=0,035-0,038 cm3/cm3 (warstwa powierzchniowa); 0,026-0,03 cm3/cm3 (strefa korzeniowa)
Strażnik-1	Radar z aktywną aperturą syntetyczną (SAR)	Pasmo C	10-20 m	6 dni	Wysoka rozdzielczość przestrzenna, może być połączona z danymi SMAP w celu wygenerowania produktów o rozdzielczości 3 km	RMSE<0,046 cm3/cm3
ESA CCI (Inicjatywa dotycząca zmian klimatycznych)	Aktywna i pasywna fuzja mikrofalowa	Wielopasmowy	Wiele rozdzielczości	Zależy od źródła danych	Dostarcza długoterminowe, ciągłe globalne dane dotyczące wilgotności gleby od 1978 roku	Średnio kompleksowa dokładność, odpowiednia do długoterminowych badań nad zmianami klimatycznymi

3. Kluczowe czynniki wpływające na dokładność monitorowania wilgotności gleby

Z wyników metaanalizy zawartej w Literaturze 3 wynika, że ​​na dokładność monitorowania wilgotności gleby wpływają różne czynniki, takie jak rodzaj czujnika, metoda modelowania i warunki środowiskowe. Podstawowe czynniki wpływające są następujące:

(1) Czujnik i konfiguracja techniczna

• Typ czujnika: Dokładność aktywnych i pasywnych czujników mikrofalowych jest porównywalna, gdy są stosowane samodzielnie (mediana R²=0,7 dla obu), ale istnieje niewiele badań dotyczących ich łącznego zastosowania. Aktualne dowody wskazują, że dokładność stapiania nie została znacząco poprawiona (mediana R²=0,59), co wymaga dalszych badań i optymalizacji.

• Tryb polaryzacji: Spośród aktywnych czujników mikrofalowych, kombinacja podwójnej polaryzacji VV+VH ma najwyższą dokładność (mediana R²=0,76, RMSE=0,035 m3/m3), następnie polaryzacja HH, a polaryzacja VH ma najniższą dokładność.

• Głębokość pomiaru: Teledetekcja mikrofalowa nadaje się głównie do monitorowania wilgotności gleby w warstwie powierzchniowej (0-5 cm). Wilgoć z głębokiej warstwy (>20 cm) należy pobierać pośrednio za pomocą modeli uczenia maszynowego. Obecnie liczba próbek danych zapewniających dokładność monitorowania warstw głębokich jest niewielka, a wnioski nie są jeszcze jasne.

(2) Metody modelowania i przetwarzania danych

Metoda modelowania inwersyjnego monitorowania danych znacząco wpływa na dokładność:

• Modele uczenia maszynowego (zwłaszcza sieci neuronowe) charakteryzują się najwyższą dokładnością, z medianą R²=0,73 i RMSE=0,035 m3/m3; spośród nich sieci LSTM charakteryzują się najwyższą dokładnością (mediana R²=0,86), ponieważ potrafią uchwycić zależności czasowe.

• Modele półempiryczne (takie jak model chmury wodnej (WCM), model τ-ω) są szeroko stosowane, a ich dokładność jest nieco niższa niż w przypadku uczenia maszynowego (mediana R²=0,71, RMSE=0,042 m3/m3).

• Połączenie uczenia maszynowego i modeli półempirycznych może jeszcze bardziej poprawić dokładność (mediana R²=0,79, RMSE=0,030 m3/m3).

(3) Warunki środowiskowe i powierzchniowe

• Typ klimatu: Dokładność monitorowania w regionach suchych i półsuchych (z wyższą medianą R²) jest lepsza niż w regionach wilgotnych i półsuchych. Ponieważ wilgotne regiony charakteryzują się gęstą roślinnością i dużymi wahaniami wilgotności, które mogą zakłócać sygnały.

• Tekstura gleby: Glina piaszczysta ma najwyższą dokładność monitorowania (mediana R²=0,75); czujniki pasywne działają lepiej w glinie gliniastej i glinie, natomiast czujniki aktywne działają lepiej w glinie piaszczystej i glinie.

• Pokrycie terenu: Głównym scenariuszem badawczym są grunty rolne (pszenica, kukurydza, soja itp.). Gęstość roślinności wpływa na penetrację sygnałów mikrofalowych, wpływając w ten sposób na dokładność, ale różnica w dokładności monitorowania pomiędzy różnymi porami roku nie jest znacząca, co odzwierciedla stabilność technologii mikrofalowej.

4. Systemy zastosowań i zasoby danych do monitorowania wilgotności gleby

(1) Internet rzeczy (IoT) i systemy zarządzania danymi

Zaproponowany w Literaturze 1 system ZENTRA jest typowym rozwiązaniem IoT do monitorowania wilgotności gleby. Integruje czujniki, rejestratory danych i platformy chmurowe (ZENTRA Cloud), aby uprościć instalację, zdalne pobieranie danych, wczesne ostrzeganie o awariach w czasie rzeczywistym i fuzję danych z wielu lokalizacji. Może znacznie odciążyć badaczy i poprawić efektywność zarządzania danymi.

(2) Globalne i regionalne sieci monitorujące

• Sieć COSMOS: Globalna sieć obserwacji wilgotności gleby oparta na technologii CRNP. Obecnie na całym świecie istnieje około 194 stałych stacji, obejmujących takie regiony jak Stany Zjednoczone, Niemcy, Australia i Wielka Brytania. Może wypełnić lukę w skali przestrzennej pomiędzy naziemnymi pomiarami punktowymi a teledetekcją satelitarną.

• Międzynarodowa Sieć ds. Wilgotności Gleby (ISMN): integruje dane dotyczące wilgotności gleby in-situ z wielu stacji na całym świecie, obejmujące różne technologie pomiarowe, i stanowi ważne podstawowe źródło danych do walidacji danych teledetekcyjnych.

• Sieć TERENO: niemiecka sieć naziemnych obserwatoriów środowiska, która obejmuje 20 stacji CRNP do dynamicznego monitorowania wilgotności gleby w skali zlewni.

(3) Produkty danych i platformy udostępniania

• Dane SMOS: Dostępne na oficjalnej stronie internetowej ESA i platformie CATDS, obejmujące wilgotność powierzchni gleby, VOD, wilgotność gleby w strefie korzeniowej i inne produkty.

• Dane SMAP: opublikowane przez Narodowe Centrum Danych o Śniegu i Lodzie (NSIDC) w Stanach Zjednoczonych, obejmujące produkty dotyczące wilgotności gleby na powierzchni i w strefie korzeni z najwyższą dokładnością.

• Dane ESA CCI: Dostarczają długoterminowe globalne dane dotyczące wilgotności gleby (trzy rodzaje produktów: aktywne, pasywne i skondensowane) od 1978 r., które można uzyskać z oficjalnej strony internetowej ESA Soil Moisture CCI.

5. Wnioski z badań i kierunki na przyszłość

Trzy literatury konsekwentnie wskazują, że technologie monitorowania wilgotności gleby utworzyły pełnoskalowy system, od naziemnych pomiarów punktowych po globalną teledetekcję. Wśród nich teledetekcja mikrofalowa jest podstawową technologią monitorowania na dużą skalę, a modele uczenia maszynowego znacznie poprawiły dokładność inwersji. Do głównych wyzwań stojących przed obecnymi technologiami należą: optymalizacja dokładności połączenia aktywnych i pasywnych czujników mikrofalowych, weryfikacja metod monitorowania wilgotności gleby w głębokich warstwach oraz poprawa dokładności monitorowania w regionach o złożonej roślinności i wilgoci. Przyszłe badania powinny skupiać się na tych kierunkach, przy dalszym ulepszaniu metod asymilacji danych, wzmacnianiu połączenia danych teledetekcyjnych i obserwacji naziemnych oraz promowaniu dogłębnego stosowania danych na temat wilgotności gleby w takich dziedzinach, jak zarządzanie nawadnianiem w rolnictwie, wczesne ostrzeganie przed suszą i powodzią oraz badania nad zmianą klimatu.