基于红外视觉的点源土壤入渗性能自动测量方法改进

• Published in: 农业工程学报 Vol. 39; no. 22; pp. 85 - 93
• Main Authors: 王伟, 程晓磊, 庄晓晖, 武阳, 卢富运, 余方潜
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 中国农业大学工学院,北京 100083%农业农村部农业机械化总站,北京 100122%天津农学院水利工程学院,天津 300392%北京市农林科学院林业果树研究所,北京 100093 01.11.2023
• Subjects: point source; water balance; 红外图像; 形状基函数; infiltration; 土壤; 点源入渗; infrared image; 设计; shape-based function; 水量平衡; design; 入渗; soils
• ISSN: 1002-6819
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.202305158

S152.7+2; 土壤入渗性能指标是农业及其他近地表水文等相关研究领域的关键参数,对其进行快速准确的测量对水资源高效利用具有重要的理论及研究意义.为实现地表有覆盖物时土壤入渗性能的自动精准测量,该研究提出了一种利用热红外成像技术对点源土壤入渗性能测量方法的改进方案,设计并构建了对应的测量系统.采用红外热像仪获取地表湿润面积随时间的推进过程,构建了地表湿润面积提取算法,定义了土壤入渗性能曲线的形状基函数,根据水量平衡原理对曲线配位,并建立了土壤入渗性能模型.室内试验设置了土壤类型(粉壤土和砂壤土)、地表坡度(0°、5°和 8°)和覆盖度(20%、40%、50%、60%、65%、70%、75%和 80%)3个因素;在自然植被覆盖条件下进行了田间验证试验.结果表明,坡度和土壤类型对地表湿润面积识别影响不显著;当轮廓覆盖度小于 60%时,采用本文的算法,地表湿润面积识别误差在 5%左右,可满足土壤入渗性能的测量要求.室内及田间入渗性能测量试验的水量平衡误差均在 2%以下,表明土壤入渗性能测量模型精度较高.该研究提出的方法操作方便,测量精度高,为实现野外地表有覆盖物的复杂环境下原位测量土壤入渗性能提供了可靠途径.