Зондирование влажности почвы сверхширокополосными электромагнитными импульсами с борта беспилотного летательного аппарата

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В ходе долговременных экспериментов продемонстрирована возможность дистанционного зондирования сверхширокополосными электромагнитными импульсами, с борта беспилотного летательного аппарата (БПЛА) влажности почвенного покрова, различной степени шероховатости, находящегося под паром в условиях естественного увлажнения, высыхания и периодического боронования. Влажность почвы была определена в ходе решения обратной задачи о минимизации нормы невязки между модулями коэффициента отражения, которые были рассчитаны по формуле Френеля (диэлектрически однородное полупространство) и средними значениями, измеренными при различной высоте зависания БПЛА над площадками зондирования. В ходе экспериментов с 12 июня по 28 сентября 2022 г. показана достижимость практически значимой точности дистанционного зондирования объемной влажности почвы тестовых участков в поверхностном слое толщиной 6…7 см со среднеквадратическим отклонением менее 4 % (относительно контактных измерений in-situ). Установлено, что в диапазоне частот зондирующего импульса 456…1014 МГц можно пренебречь влиянием диффузного рассеяния волн на случайных неровностях поверхности почвенного покрова тестовых участков (среднеквадратические отклонения высот неровностей меньше 2 см) в пределах указанной выше погрешности восстановления влажности почвы.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

К. В. Музалевский

Институт физики им. Л. В. Киренского СО РАН — обособленное подразделение ФИЦ КНЦ СО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: rsdkm@ksc.krasn.ru
Россия, Академгородок, 50, стр. 38, Красноярск, 660036

С. В. Фомин

Институт физики им. Л. В. Киренского СО РАН — обособленное подразделение ФИЦ КНЦ СО РАН

Email: rsdkm@ksc.krasn.ru
Россия, Академгородок, 50, стр. 38, Красноярск, 660036

А. Ю. Каравайский

Институт физики им. Л. В. Киренского СО РАН — обособленное подразделение ФИЦ КНЦ СО РАН

Email: rsdkm@ksc.krasn.ru
Россия, Академгородок, 50, стр. 38, Красноярск, 660036

З. Ружичка

Институт физики им. Л. В. Киренского СО РАН — обособленное подразделение ФИЦ КНЦ СО РАН

Email: rsdkm@ksc.krasn.ru
Россия, Академгородок, 50, стр. 38, Красноярск, 660036

Ю. А. Лескова

Институт физики им. Л. В. Киренского СО РАН — обособленное подразделение ФИЦ КНЦ СО РАН

Email: rsdkm@ksc.krasn.ru
Россия, Академгородок, 50, стр. 38, Красноярск, 660036

А. Г. Липшин

Красноярский научно-исследовательский институт сельского хозяйства — обособленное подразделение ФИЦ КНЦ СО РАН

Email: rsdkm@ksc.krasn.ru
Россия, Свободный просп., 66, Красноярск

В. Н. Романов

Красноярский научно-исследовательский институт сельского хозяйства — обособленное подразделение ФИЦ КНЦ СО РАН

Email: rsdkm@ksc.krasn.ru
Россия, Свободный просп., 66, Красноярск

Список литературы

  1. Precision Agriculture Evolution, Insights and Emerging Trends/Ed. by Q. Zaman. L.: Acad. Press, 2023.
  2. Gudkov A. G., Agasieva S.V., Sidorov I.A. et al. // Computers and Electronics in Agriculture. 2022. V. 198. № 10. Р. 107076.
  3. Shutko A.M., Golovachev S.P., Novichikhin E.P. et al. // Proc. 2006 IEEE MicroRad. San Juan. 28 Feb — 02 Mar. N.Y.:IEEE, 2006. P. 82.
  4. Egido A., Paloscia S., Motte E. et al. // IEEE J. Select. Topics Appl. Earth Observ. Remote Sensing. 2014. V. 7. № 5. P. 1522.
  5. Wu K., Rodriguez G.A., Zajc M. et al. // Remote Sens Environ. 2019. V. 235. № 111456. Р. 1.
  6. Oh Y., Sarabandi K., Ulaby F. T. // IEEE Trans. 1992. V. GRS-30. № 2. P. 370.
  7. Arcone S.A., Larson R.W. // IEEE Trans. 1988. V. GRS-26. № 1. P. 89.
  8. Cheng Q., Su Q., Binley A. et al. // Water Resources Research. 2023. V. 59. No. e2022WR032621. Р. 1.
  9. Jonard F., Weihermüller L., Vereecken H., Lambot S. // Geophysics. 2012. V. 77. № 1. P. H1.
  10. Jonard F., Weihermuller L., Jadoon K. Z. et al. // IEEE Trans. 2011. V. GRS-49. № 8. P. 2863.
  11. Jonard F., André F., Pinel N. et al. // IEEE Trans. 2019. V. GRS-57. № 10. P. 7671.
  12. Frédéric A., Jonard F., Jonard M. et al. // Remote Sensing. 2019. V. 11. № 7. P. 1.
  13. Landron O., Feuerstein M.J., Rappaport T.S. // IEEE Trans. 1996. V. AP-44. № 3. P. 341.
  14. Muzalevskiy K. // Intern. J. Remote Sensing. 2021. V. 42. № 7. P. 2377.
  15. Lambot S., Antoine M., van den Bosch I. et al. // Vadose Zone J. 2004. V. 3. № 4. P. 1063.
  16. Schmugge T., Wilheit W., Webster Jr., Gloersen P. Remote Sensing of Soil Moisture with Microwave Radiometers-II. NASA Technical Note. № D-8321. Washington: NACA, 1976. 39p. https://ntrs.nasa.gov/api/citations/19760025537/downloads/19760025537.pdf
  17. Brakhasi F., Walker J.P., Ye N. et al. // Sci. Remote Sensing. 2023. V. 7. P. 100079.
  18. Yardim C. et al. // IEEE Trans. 2022. V. GRS-60. № 4300312. P. 1.
  19. Mousavi S., De Roo R., Sarabandi K., England A.W. // IEEE Geosci. Remote Sensing Lett. 2019. V. 16. № 10. P. 1526.
  20. Tran A.P., Bogaert P., Wiaux F. et al. // J. Hydrology. 2015. V. 523. P. 252.
  21. Topp G.C., Davis J.L., Annan A.P. // Water Resour. Res. 1980. V. 16. № 3. P. 574.
  22. Tosti F., Ciampoli L.B., Calvi A. et al. // J. Appl. Geophys. 2013. V. 97. P. 69.
  23. Muzalevskiy K. // IEEE Antennas and Wireless Propagation Lett. 2023. V. 22. № 9. P. 2140.
  24. Yarlequé M. A., Alvarez S., Martínez H.J. et al. // 2017 Int. Conf. on Electromagnetics in Advanced Applications. Verona. 11-17 Sept. 2017. N.Y.: IEEE, 2017. P. 1646.
  25. Музалевский К.В. // Изв. вузов. Радиофизика. 2022. Т. 65. № 8. С. 677.
  26. Mironov V. L., Bobrov P. P., Fomin S. V. // 2013 Int. Siberian Conf. on Control and Communications (SIBCON), Krasnoyarsk. 12-13 Sept. N.Y.: IEEE, 2013. Paper No. 6693613.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Расположение тестовых участков в районе пос. Минино: координаты участка 1 — 56.0644 с.ш., 92.6967 в.д.; участка 2 — 56.0888 с.ш., 92.6660 в.д.; участка 3 — 56.0951 с.ш., 92.6654 в.д.

Скачать (202KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Вид сверху на три подготовленные площадки с различной степенью шероховатости на тестовом участке 2.

Скачать (212KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Внешний вид БПЛА-рефлектометра.

Скачать (375KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Огибающая (1), временная форма (2) и нормированный спектр (3) синтезированного СШП-импульса. Расстояние между фазовым центром антенны и отражающим экраном (латунная сетка) примерно 87 см.

Скачать (110KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Время распространения tрасп (1) и максимум огибающей sмет,мак(dлид) (2), синтезированного СШП-импульса, отраженного от металлического экрана (латунной сетки), при различной высоте dлид положения фазового центра антенны над экраном. Аппроксимирующие зависимости и соответствующие R2 и СКО: кривая 3 — tрасп = (0.18 ± 0.03)+(6.54 ± 0.01) dлид, R2 = 0.999 и СКО = 0.15 нс; кривая 4 — sмет, max(dлид) = (1.017 ± 4.910–3)/(2dлид), R2 = 0.986 и СКО = 0.014 м–1.

Скачать (71KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Характеристики мелкомасштабных неровностей поверхности почвы тестовых участков: а) распределение высот неровностей hш, поверхности почвы pизм(hш), измеренных фотограмметрическим методом 21.09.2022 на тестовом участке 2, площадка 1, при R2 = 0.981; pтеор(hш) – соответствующая аппроксимация гауссовой функцией; б) корреляция между измеренными и аппроксимированными (гауссова функция) распределениями hш для всех тестовых участков в ходе всех экспериментов (1), линейная регрессия (2), при R2 = 0.964; в, г) распределение измеренных фотограмметрическим методом СКО σш и длины корреляции lк высот мелкомасштабных неровностей поверхности почв в целом для всех тестовых участков в ходе всех экспериментов.

Скачать (407KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Распределение значений объемной влажности почвы: а) измеренных 21.09.2022 pизм(W) на тестовом участке 2, площадка 1 при R2 = 0.869, pтеор(W) – соответствующая аппроксимация гауссовой функцией; б) корреляция между измеренными и аппроксимированными (гауссова функция) распределениями W для всех тестовых участков в ходе всех экспериментов (1), линейная регрессия (2) при R2 = 0.895.

Скачать (187KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Временные формы s(t, dлид) (сплошные линии) и огибающие sогиб(t, dлид) (штриховые линии) СШП-импульсов, измеренные 11 сентября 2022 г. на тестовом участке 1, площадка 1 при σш = 0.5 см, lк = 7.5 см, W = 25.5 % и различной высоте зависания БПЛА: dлид= 1.01 (1), 1.63 (2), 2.33 (3), 3.20 (4), 4.17 (5) и 5.11 м (6).

Скачать (79KB)
Метаданные
10. Рис. 9. Время запаздывания (а) и максимумы огибающих (б) СШП-импульсов, отраженных от почвенного покрова: а – измерения выполнены 11 и 17 сентября 2022 г. на тестовом участке 1 соответственно на площадках 1 (1) и 2 (2); б — аппроксимации измеренных значений sпоч, max(dлид) (символы 1 и 2) линейными зависимостями обозначены соответственно 4 и 5. Линейные зависимости 3 получены в ходе калибровки (см. разд. 3Б).

Скачать (89KB)
Метаданные
11. Рис. 10. Зависимость нормированного на фактор шероховатости модуля коэффициента отражения, измеренного БПЛА-рефлектометром (1), в зависимости от объемной влажности почвы in-situ; модуль коэффициента отражения 2 рассчитан по формуле (5).

Скачать (71KB)
Метаданные
12. Рис. 11. Зависимость фактора шероховатости Sш(σш), измеренного (1) на тестовых участках, от СКО высот неровностей поверхности почвы, σш; функция распределения Гаусса (2) аппроксимирующая (1); фактор шероховатости (3), рассчитанный по модели (4).

Скачать (47KB)
Метаданные
13. Рис. 12. Зависимость найденных в ходе решения обратной задачи и измеренных in-situ значений объемной влажности почвы: решение обратной задачи с корректировкой (1) и без корректировки (2) коэффициента отражения за счет фактора шероховатости поверхности почвы и соответствующие линии регрессии (3, 4).

Скачать (68KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024