|
|||||
|
|
| 基于随机森林的电容式土壤水分传感器校准研究 | |
| 作者姓名： | 汪正 胡顺 马瑞 孙自永 葛孟琰 王俊友 乔树锋 |
| 作者单位： | 中国地质大学(武汉)环境学院, 武汉 430078 |
| 基金项目： | 国家重点研发项目2017YFC0406105 |
| 摘 要： | 土壤含水量信息对于自然生态修复、农田灌溉管理、土体工程建设等具有重要的意义, 电容式土壤水分传感器是获取该信息的主要途径之一。为准确校准电容式土壤水分传感器(以5TE设备为例)的土壤含水量观测数据, 开展了不同温度、含盐量、土壤含水量条件下的土壤介电常数、电导率和温度观测实验, 构建了基于随机森林机器学习方法的土壤含水量估计模型。结果表明: ①变温、变含盐量情况下, 土壤介电常数受含盐量和温度影响显著, 仅基于土壤介电常数的传统土壤含水量估计模型失效; ②以电容式土壤水分传感器观测的土壤介电常数、电导率和温度数据为输入, 基于随机森林机器学习方法的土壤含水量估计模型可有效改善土壤含水量估计结果( |
| 关 键 词： | 土壤含水量 介电常数 电导率 温度 随机森林 土壤水分传感器 |
| 收稿时间： | 2022-01-11 |
| 点击此处可从《地质科技通报》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《地质科技通报》下载免费的PDF全文 | |