Преглед литературе о праћењу влажности земљишта

1. Класификација технологија праћења влажности земљишта

Технологије праћења влаге у тлу могу се поделити у три категорије према скали и принципу праћења: технологија мерења тачака на земљи, технологија проксималног сенсинга и технологија праћења даљинске детекције. Свака од три технологије има свој фокус, покривајући читав низ потреба апликација од локалног мерења тачке до праћења на глобалном нивоу.

(1) Технологија мерења тачака на земљи

Технологија мерења тачака на тлу је усредсређена на мерење сензора земљишта са директним контактом, који може да реализује континуирано или фиксно прикупљање података о влажности земљишта и представља основно средство за праћење влаге у земљишту. Углавном укључује отпорне сонде, временску рефлектометрију (ТДР), сензоре капацитивности, неутронске сонде и друге типове. Различити сензори се значајно разликују по прецизности, цени и применљивим сценаријима.

(2) Технологија проксималног сензора

Технологија проксималног сенсинга се углавном примењује на пољу или сливовима. Он добија карактеристике просторне дистрибуције влаге у земљишту неинвазивним средствима, надокнађујући локално ограничење мерења тачака на земљи. Уобичајене технологије укључују електромагнетну индукцију (ЕМИ), радар који продире у земљу (ГПР), космичку неутронску сонду (ЦРНП), итд. Међу њима, ЦРНП технологија може да реализује неинвазивно мерење регионалне просечне влажности земљишта на великој површини и постала је кључни мост који повезује мерење тачака на земљи и сателита.

(3) Технологија праћења даљинског сензора

Технологија даљинске детекције остварује динамичко праћење велике (регионалне до глобалне) влаге у земљишту преко платформи као што су сателити и авиони. Према опсезима даљинског сензора, може се поделити на оптичку даљинску детекцију, термичку инфрацрвену даљинску детекцију и микроталасну даљинску детекцију. Међу њима, микроталасна даљинска детекција је постала главна технологија за масовно праћење влаге у земљишту због своје ниске осетљивости на временске услове и способности да продре у вегетацију и површинско земљиште. Може се даље поделити на активну микроталасну даљинску детекцију (као што је радар са синтетичким отвором, САР) и пасивну микроталасну даљинску детекцију (као што је радиометар).

2. Принципи и поређење перформанси главних технологија за праћење

(1) Поређење перформанси сензора за мерење тачака на земљи

Тип сензора	Предности	Недостаци	Применљиви сценарији	Индекс тачности
Ресистанце Пробе	1. Може се комбиновати са регистраторима података за континуирано мерење; 2. Најнижа цена; 3. Ниска потрошња енергије	1. Лоша тачност, вредност калибрације варира у зависности од типа земљишта и садржаја соли; 2. Сензори су склони старењу	Сценарији који само треба да процене промене у садржају влаге и имају ниске захтеве за тачност	Ниска прецизност
ТДР Пробе	1. Може да врши континуирано мерење; 2. Висока тачност (2-3%) након калибрације специфичне за тло; 3. Неосетљив на салинитет (док сигнал не нестане); 4. Високо академско признање	1. Већа оперативна сложеност од капацитивних сензора; 2. Инсталација захтева копање ровова, што је дуготрајно; 3. Неважећи у срединама са високим салинитетом; 4. Велика потрошња енергије (захтевају велике пуњиве батерије)	Лабораторије опремљене релевантним системима који захтевају мерење високе прецизности	Висока прецизност (2-3%)
Цапацитанце Сенсор	1. Може да врши континуирано мерење; 2. Једноставна инсталација за неке типове; 3. Висока тачност (2-3%) након калибрације; 4. Мала потрошња енергије (довољне су мале батерије); 5. Ниска цена, омогућава мерење у више тачака	1. Смањује се тачност у срединама са високим салинитетом (електрична проводљивост засићеног екстракта > 8 дС/м); 2. Лоше перформансе неквалитетних брендова	Сценарији који захтевају мерење у више тачака, једноставну примену и одржавање система и ниску потрошњу енергије	Висока прецизност (2-3%)
Неутрон Пробе	1. Велика запремина мерења; 2. Неосетљив на салинитет; 3. Високо академско признање (зрела технологија); 4. Не утиче на контакте сензора тла	1. Скупо; 2. Операција захтева сертификацију радијације; 3. Изузетно дуготрајан; 4. Не може се вршити континуирано мерење	Сценарији са постојећом опремом и сертификацијом који захтевају мерење глиненог земљишта високог салинитета или експанзивног скупљања	Ниска прецизност (побољшана након калибрације на терену)
ЦРНП (Неутронска сонда космичких зрака)	1. Изузетно велики опсег мерења (утицајна запремина са пречником 800м); 2. Аутоматско мерење; 3. Погодно за земаљску валидацију сателитских података (изглађивање варијабилности великих размера); 4. Не утиче на контакте сензора тла	1. Највиша цена; 2. Нејасна дефиниција запремине мерења, која варира са влагом у земљишту; 3. Тачност ограничена збуњујућим факторима као што је вегетација	Сценарији који захтевају велике просечне вредности влаге и валидацију сателитских података	РМСЕ ≈ 0,032 цм³/цм³ (након калибрације)

Тип сензора	Предности	Недостаци	Применљиви сценарији	Индекс тачности
Ресистанце Пробе	1. Може се комбиновати са регистраторима података за континуирано мерење; 2. Најнижа цена; 3. Ниска потрошња енергије	1. Лоша тачност, вредност калибрације варира у зависности од типа земљишта и садржаја соли; 2. Сензори су склони старењу	Сценарији који само треба да процене промене у садржају влаге и имају ниске захтеве за тачност	Ниска прецизност
ТДР Пробе	1. Може да врши континуирано мерење; 2. Висока тачност (2-3%) након калибрације специфичне за тло; 3. Неосетљив на салинитет (док сигнал не нестане); 4. Високо академско признање	1. Већа оперативна сложеност од капацитивних сензора; 2. Инсталација захтева копање ровова, што је дуготрајно; 3. Неважећи у срединама са високим салинитетом; 4. Велика потрошња енергије (захтевају велике пуњиве батерије)	Лабораторије опремљене релевантним системима који захтевају мерење високе прецизности	Висока прецизност (2-3%)
Цапацитанце Сенсор	1. Може да врши континуирано мерење; 2. Једноставна инсталација за неке типове; 3. Висока тачност (2-3%) након калибрације; 4. Мала потрошња енергије (довољне су мале батерије); 5. Ниска цена, омогућава мерење у више тачака	1. Смањује се прецизност у срединама са високим салинитетом (електрична проводљивост засићеног екстракта > 8 дС/м); 2. Лоше перформансе неквалитетних брендова	Сценарији који захтевају мерење у више тачака, једноставну примену и одржавање система и ниску потрошњу енергије	Висока прецизност (2-3%)
Неутрон Пробе	1. Велика запремина мерења; 2. Неосетљив на салинитет; 3. Високо академско признање (зрела технологија); 4. Не утиче на контакте сензора тла	1. Скупо; 2. Операција захтева сертификацију радијације; 3. Изузетно дуготрајан; 4. Не може се вршити континуирано мерење	Сценарији са постојећом опремом и сертификацијом који захтевају мерење глиненог земљишта високог салинитета или експанзивног скупљања	Ниска прецизност (побољшана након калибрације на терену)
ЦРНП (Неутронска сонда космичких зрака)	1. Изузетно велики опсег мерења (утицајна запремина са пречником 800м); 2. Аутоматско мерење; 3. Погодно за земаљску валидацију сателитских података (изглађивање варијабилности великих размера); 4. Не утиче на контакте сензора тла	1. Највиша цена; 2. Нејасна дефиниција запремине мерења, која варира са влагом у земљишту; 3. Тачност ограничена збуњујућим факторима као што је вегетација	Сценарији који захтевају велике просечне вредности влаге и валидацију сателитских података	РМСЕ ≈ 0,032 цм³/цм³ (након калибрације)

(2) Основни принципи и перформансе технологија за надгледање даљинске детекције

Технологија праћења даљинског сензора враћа влагу у тлу детектујући карактеристике рефлексије, емисије или расејања тла до електромагнетног зрачења у различитим опсезима. Дубина мерења, просторна резолуција и применљиви сценарији технологија у различитим опсезима значајно варирају:

• Оптичка и термална инфрацрвена даљинска детекција: оптичка даљинска детекција (видљива светлост, блиска инфрацрвена, краткоталасна инфрацрвена) преузима влагу у земљишту у изузетно танком површинском слоју (≤1мм) кроз промене у боји земљишта (влажно земљиште је тамније); термална инфрацрвена даљинска детекција индиректно одражава услове влаге праћењем промена површинске температуре земљишта. Оба су осетљива на временске прилике и вегетацијски покривач и имају плитку дубину мерења.

• Микроталасна даљинска детекција: Враћа влагу мерењем запреминске диелектричне константе земљишта (диелектрична константа воде је око 80, много већа од чврстих материја у земљишту и ваздуха), која се дели на активне (радар преноси сигнале за мерење одјека) и пасивне (мери природно микроталасно зрачење). Међу микроталасним опсезима, Л-опсег и П-опсег имају јаку способност да продиру у вегетацију и погодни су за праћење влажности тла близу површине и у зони корена; Ц-банд је погодан за голу земљу или подручја са ретко вегетацијом.

Поређење перформанси главних микроталасних сателитских мисија даљинског детекције

Сателитска мисија	Тип сензора	Банд	Просторна резолуција	Ревисит Период	Цоре Адвантагес	Индекс тачности
СМОС (сателит за влажност тла и салинитет океана)	Пасивни микроталасни радиометар	Л-банд	25 км (ЕАСЕ-2 мрежа)	3 дана	Прва сателитска мисија посебно за праћење влаге у земљишту, способна за проналажење оптичке дубине вегетације (ВОД)	Медијан Р²=0,75, РМСЕ=0,023 м³/м³
СМАП (активни пасивни сателит за влажност земљишта)	Активни радар + пасивни радиометар (радар није успео)	Л-банд	36 км (стандардно), 9 км (побољшано)	2-3 дана	Тренутно најтачнији глобални производ за влажност земљишта, способан да пружи податке о влажности у зони корена (0-100 цм)	убРМСЕ=0,035-0,038 цм³/цм³ (површински слој); 0,026-0,03 цм³/цм³ (корен зона)
Сентинел-1	Радар са активним синтетичким отвором (САР)	Ц-банд	10-20 м	6 дана	Висока просторна резолуција, може се спојити са СМАП подацима за генерисање производа резолуције 3 км	РМСЕ<0,046 цм³/цм³
ЕСА ЦЦИ (Иницијатива за климатске промене)	Активна + пасивна микроталасна фузија	Мулти-банд	Вишеструке резолуције	Зависи од извора података	Пружа дугорочне континуиране глобалне податке о влажности тла од 1978. године	Средња свеобухватна тачност, погодна за дугорочна истраживања климатских промена

3. Кључни фактори који утичу на тачност праћења влажности земљишта

На основу резултата мета-анализе из Литературе 3, на тачност праћења влажности земљишта утичу различити фактори као што су тип сензора, метода моделирања и услови околине. Основни фактори утицаја су следећи:

(1) Сензор и техничка конфигурација

• Тип сензора: Тачност активних и пасивних микроталасних сензора је упоредива када се користе сами (медијан Р²=0,7 за оба), али постоји неколико студија о њиховој комбинованој употреби. Тренутни докази показују да тачност фузије није значајно побољшана (медијан Р²=0,59), што захтева даље истраживање и оптимизацију.

• Режим поларизације: Међу активним микроталасним сензорима, комбинација двоструке поларизације ВВ+ВХ има највећу тачност (медијан Р²=0,76, РМСЕ=0,035 м³/м³), праћена ХХ поларизацијом, а ВХ поларизација има најнижу тачност.

• Дубина мерења: Микроталасна даљинска детекција је углавном погодна за праћење влажности површинског слоја (0-5 цм) тла. Влагу дубоког слоја (>20 цм) потребно је индиректно повратити преко модела машинског учења. Тренутно, број узорака података за прецизност праћења дубоког слоја је мали, а закључак још није јасан.

(2) Моделирање и методе обраде података

Метода инверзионог моделирања праћења података значајно утиче на тачност:

• Модели машинског учења (посебно неуронске мреже) имају највећу прецизност, са медијаном Р²=0,73 и РМСЕ=0,035 м³/м³; међу њима, ЛСТМ мреже имају највећу тачност (медијан Р²=0,86) јер могу ухватити временску зависност.

• Полуемпиријски модели (као што је модел воденог облака (ВЦМ), τ-ω модел) се широко користе, а њихова тачност је нешто нижа од оне код машинског учења (медијан Р²=0,71, РМСЕ=0,042 м³/м³).

• Комбинација машинског учења и полу-емпиријских модела може додатно побољшати тачност (медијан Р²=0,79, РМСЕ=0,030 м³/м³).

(3) Услови околине и површине

• Тип климе: Тачност праћења у аридним и полусушним регионима (са вишим медијаном Р²) је боља од оне у влажним и полувлажним регионима. Зато што влажни региони имају густу вегетацију и велике флуктуације влаге, које ће вероватно ометати сигнале.

• Текстура тла: Пешчана иловача има највећу тачност праћења (медијан Р²=0,75); пасивни сензори имају боље резултате у глиненој иловачи и глини, док активни сензори раде боље у пешчаној иловачи и иловачи.

• Покривеност земљишта: Пољопривредно земљиште (пшеница, кукуруз, соја, итд.) је главни истраживачки сценарио. Густина вегетације утиче на продор микроталасних сигнала, чиме утиче на тачност, али разлика у тачности праћења између различитих годишњих доба није значајна, што одражава стабилност микроталасне технологије.

4. Системи примене и ресурси података за праћење влажности земљишта

(1) Интернет ствари (ИоТ) и системи за управљање подацима

Систем ЗЕНТРА предложен у Литератури 1 је типично ИоТ решење за праћење влажности земљишта. Интегрише сензоре, регистраторе података и клауд платформе (ЗЕНТРА Цлоуд) за поједностављену инсталацију, даљинско преузимање података, рано упозорење о грешкама у реалном времену и фузију података на више локација. Може значајно смањити оптерећење истраживача и побољшати ефикасност управљања подацима.

(2) Глобалне и регионалне мреже за праћење

• ЦОСМОС мрежа: Глобална мрежа за посматрање влаге у земљишту заснована на ЦРНП технологији. Тренутно постоје око 194 сталне станице широм света које покривају регионе као што су Сједињене Државе, Немачка, Аустралија и Уједињено Краљевство. Може да попуни јаз у просторној скали између мерења тачака на земљи и сателитског даљинског откривања.

• Међународна мрежа влаге у земљишту (ИСМН): интегрише податке о влажности земљишта на лицу места са више станица широм света, покривајући различите технологије мерења, и важан је основни извор података за валидацију података даљинским испитивањем.

• ТЕРЕНО мрежа: немачка мрежа земаљских опсерваторија за животну средину, која укључује 20 ЦРНП станица за динамичко праћење влажности земљишта на нивоу слива.

(3) Производи са подацима и платформе за дељење

• СМОС подаци: Доступни на званичној веб страници ЕСА и ЦАТДС платформи, укључујући површинску влагу тла, ВОД, влагу у зони корена и друге производе.

• СМАП подаци: Објављени од стране Националног центра за податке о снегу и леду (НСИДЦ) Сједињених Држава, укључујући производе о влажности површине и корена са највећом прецизношћу.

• ЕСА ЦЦИ подаци: Пружа дугорочне глобалне податке о влажности земљишта (три врсте производа: активни, пасивни и спојени) од 1978. године, који се могу добити на званичном веб-сајту ЕСА Соил Моистуре ЦЦИ.

5. Закључци истраживања и будући правци

Три литературе доследно указују на то да су технологије праћења влаге у тлу формирале комплетан систем од мерења тачака на земљи до глобалног даљинског детекције. Међу њима, микроталасна даљинска детекција је основна технологија за надгледање великих размера, а модели машинског учења значајно су побољшали тачност инверзије. Основни изазови тренутних технологија укључују: оптимизацију тачности фузије активних и пасивних микроталасних сензора, верификацију метода праћења дубоке влаге у земљишту и побољшање тачности праћења у комплексној вегетацији и влажним регионима. Будућа истраживања би требало да се фокусирају на ове правце, уз даље побољшање метода асимилације података, јачање комбинације података даљинског истраживања и посматрања тла, и промовисање дубинске примене података о влажности земљишта у областима као што су управљање наводњавањем у пољопривреди, рано упозоравање на сушу и поплаве и истраживање климатских промена.