Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phương pháp nhận dạng Địa chấn bề mặt (GPR) cho phân tầng đất nông nghiệp trong khu vực Mollisols điển hình ở Đông Bắc Trung Quốc
Tóm tắt
Để đạt được việc nhận diện nhanh chóng và chính xác thông tin phân tầng đất cũng như tăng tốc phát triển nông nghiệp thông minh, bài báo này tiến hành các thí nghiệm phân tầng đất trên các loại đất nông nghiệp trong khu vực Mollisols ở Đông Bắc Trung Quốc bằng cách sử dụng Địa chấn bề mặt (GPR) và thu được các loại đất khác nhau với các tần số 500 MHz, 250 MHz và 100 MHz. Dữ liệu về hồ sơ đất được thu thập từ các anten 500 MHz, 250 MHz và 100 MHz, và các đặc tính điện môi của từng loại đất được phân tích. Trong quy trình xử lý hình ảnh, phân tích wavelet được sử dụng trước tiên để phân giải tín hiệu radar đã qua xử lý và tái cấu trúc thông tin tần số cao nhằm thu được tín hiệu tái cấu trúc chứa thông tin phân tầng. Thứ hai, tín hiệu tái cấu trúc được sử dụng như một bao bọc để tăng cường thông tin phân tầng. Phép biến đổi Hilbert được áp dụng cho tín hiệu bao bọc để tìm biến đổi miền thời gian của tần số tức thời và xác định vị trí miền thời gian của phân tầng. Cuối cùng, hằng số điện môi của mỗi tầng đất được sử dụng để thu được vận tốc lan truyền của sóng điện từ tại vị trí tương ứng nhằm xác định vị trí phân tầng của mỗi tầng đất. Kết quả nghiên cứu cho thấy anten radar 500 MHz có thể phân định chính xác Ap/Ah, chân trời và độ chính xác tuyệt đối của phân tầng trong khoảng 5 cm. Tác động đến phân tầng đất dưới chân trời canh tác không rõ ràng, và độ chính xác tuyệt đối của anten radar 250 MHz và 100 MHz đối với phân tầng trong khoảng 9 cm. Đa số sai số tính toán tổng thể được giữ ở mức dưới 15%. Dựa trên ba anten tần số trung tâm, tỷ lệ phát hiện tầng đất đạt 93,3%, có thể đạt được phân tầng chính xác của hồ sơ đất trong phạm vi 1 m. Các phương pháp thí nghiệm và xử lý hình ảnh được sử dụng là thực tiễn và khả thi; tuy nhiên, GPR có thể bỏ sót việc phát hiện các chân trời đất có sự khác biệt điện môi chỉ nhẹ. Tổng thể, nghiên cứu này có thể nhanh chóng và chính xác xác định thông tin của từng phân tầng đất, cuối cùng cung cấp hỗ trợ kỹ thuật cho việc thu thập thông tin cấu hình đất và phát triển nông nghiệp thông minh.
Từ khóa
#GPR #phân tầng đất #đất nông nghiệp #miền điện #tần số #Mollisols #Đông Bắc Trung QuốcTài liệu tham khảo
Chen H, Zhang W C, Gao H R et al., 2018. Climate change and anthropogenic impacts on wetland and agriculture in the Songnen and Sanjiang Plain, Northeast China. Remote Sensing, 10(3): 356. https://doi.org/10.3390/rs10030356
Collins M E, Doolittle J A, 1987. Using ground-penetrating radar to study soil microvariability. Soil Science Society of America Journal, 51(2): 491–493. doi: 10.2136/sssaj1987.03615995005100020045x
Daniels D J, 1996. Surface-penetrating radar. Electronics & Communication Engineering Journal, 8(4): 165–182. https://doi.org/10.1049/ecej:19960402
de Mendonça B A F, Filho E I F, Schaefer C E G R et al., 2014. Use of geophysical methods for the study of sandy soils under Campinarana at the National Park of Viruá, Roraima State, Brazilian Amazonia. Journal of Soils and Sediments, 14(3): 525–537. https://doi.org/10.1007/s11368-013-0811-2
Du Yuxia, Ming Feng, Zhao Shuping et al., 2022. Investigation on the influence of temperature on soil dielectric constant. Journal of Glaciology and Geocryology, 44(2): 634–642. (in Chinese)
Emmet-Booth J P, Forristal P D, Fenton O et al., 2019. Visual soil evaluation: spade vs. profile methods and the information conveyed for soil management. Soil & Tillage Research, 187: 135–143. https://doi.org/10.1016/j.still.2018.12.002
Furon A C, Wagner-Riddle C, Smith C R et al., 2008. Wavelet analysis of wintertime and spring thaw CO2 and N2O fluxes from agricultural fields. Agricultural and Forest Meteorology, 148(8–9): 1305–1317. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2008.03.006
Guo A T, Ye H C, Li G Q et al., 2023. Evaluation of Hybrid Models for Maize Chlorophyll Retrieval Using Medium- and High-Spatial-Resolution Satellite Images. Rermote Sensing, 15(7): 1784. doi: https://doi.org/10.3390/rs15071784
Han X L, Liu J T, Zhang J et al., 2016. Identifying soil structure along headwater hillslopes using ground penetrating radar based technique. Journal of Mountain Science, 13(3): 405–115. https://doi.org/10.1007/s11629-014-3279-7
He W C, Hao T, Ke H N et al., 2019. VMD analysis of RF-tagged buried pipes for GPR applications. Proceedings of the 2019 IEEE Asia-Pacific Microwave Conference. Singapore: IEEE, 560–562.
Jafarov E E, Parsekian A D, Schaefer K et al., 2017. Estimating active layer thickness and volumetric water content from ground penetrating radar measurements in Barrow, Alaska. Geoscience Data Journal, 4(2): 72–79. https://doi.org/10.1002/gdj3.49
Jevrejeva S, Moore J C, Grinsted A, 2003. Influence of the Arctic Oscillation and El Niño-Southern Oscillation (ENSO) on ice conditions in the Baltic Sea: the wavelet approach. Journal of Geophysical Research:Atmospheres, 108(D21): 4677. https://doi.org/10.1029/2003JD003417
Johnson R W, Glaccum R, Wojtasinski R, 1980. Application of ground penetrating radar to soil survey. Soil and Crop Science Society of Florida Proceedings, 39: 68–72.
Jol H M, 2009. Ground Penetrating Radar: Theory and Applications. Amsterdam: Elsevier, 177–509. https://doi.org/10.1016/B978-0-444-53348-7.X0001-4
Knight R, 2001. Ground penetrating radar for environmental applications. Annual Review of Earth and Planetary Sciences, 29(1): 229–255. https://doi.org/10.1146/annurev.earth.29.1.229
Lebron I, Robinson D A, Goldberg S et al., 2004. The dielectric permittivity of calcite and arid zone soils with carbonate minerals. Soil Science Society of America Journal, 68(5): 1549–1559. https://doi.org/10.2136/sssaj2004.1549
Li Li, Fu Xue, Cui Jia et al., 2020. Soil layer identification based on envelope detector and STFT spectrum analysis of ground penetrating radar signals. Journal of Geo-Information Science, 22(2): 316–327. (in Chinese)
Li X P, Chang S X, Salifu K F, 2014. Soil texture and layering effects on water and salt dynamics in the presence of a water table: a review. Environmental Reviews, 22(1): 41–50. https://doi.org/10.1139/er-2013-0035
Liu C, Liu G, Li H R et al., 2021. Using ground-penetrating radar to investigate the thickness of mollic epipedons developed from loessial parent material. Soil & Tillage Research, 212: 105047. https://doi.org/10.1016/j.still.2021.105047
Liu C, Liu G, Dan C X et al., 2023. Variability in mollic epipedon thickness in response to soil erosion—deposition rates along slopes in Northeast China. Soil and Tillage Research, 227: 105616. https://doi.org/10.1016/j.still.2022.105616
Liu D, Feng J P, Li H et al., 2019. Spatiotemporal Variation Analysis of Regional Flood Disaster Resilience Capability Using an Improved Projection Pursuit Model Based on the Wind-Driven Optimization Algorithm. Journal of Cleaner Production, 241(December): 118406. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.118406
Moorman B J, Robinson S D, Burgess M M, 2003. Imaging periglacial conditions with ground-penetrating radar. Permafrost and Periglacial Processes, 14(4): 319–329. https://doi.org/10.1002/ppp.463
Morse M S, Lu N, Godt J W et al., 2012. Comparison of soil thickness in a zero-order basin in the Oregon coast range using a soil probe and electrical resistivity tomography. Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering, 138(12): 1470–1482. https://doi.org/10.1061/(ASCE)GT.1943-5606.0000717
Pan Jinmei, Zhang Lixin, Wu Haoran et al., 2012. Effect of soil organic substance on soil dielectric constant. Journal of Remote Sensing, 16(1): 1–24. (in Chinese)
Santos-Francés F, Martínez-Graña A, Ávila-Zarza C et al., 2019. Comparison of methods for evaluating soil quality of semiarid ecosystem and evaluation of the effects of physico-chemical properties and factor soil erodibility (Northern Plateau, Spain). Geoderma, 354: 113872. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2019.07.030
Song Wen, Zhang Min, Wu Kening et al., 2018. Test on nondestructive detection of farmland solum structure in fluvoaquic soil area using ground penetrating radar. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 34(16): 129–138. (in Chinese)
Topp G C, Davis J L, Annan A P, 1980. Electromagnetic determination of soil water content: measurements in coaxial transmission lines. Water Resources Research, 16(3): 574–582. https://doi.org/10.1029/WR016i003p00574
Van Dam R L, Schlager W, 2002. Identifying causes of ground-penetrating radar reflections using time-domain reflectometry and sedimentological analyses. Sedimentology, 47(2): 435–449. https://doi.org/10.1046/j.1365-3091.2000.00304.x
Winkelbauer J, Völkel J, Leopold M et al., 2011. Methods of surveying the thickness of humous horizons using ground penetrating radar (GPR): an example from the Garmisch-Partenkirchen area of the Northern Alps. European Journal of Forest Research, 130(5): 799–812. https://doi.org/10.1007/s10342-010-0472-2
Yu Xiuxiu, Ma Xingwang, Di Lixiati et al., 2011. Using ground penetrating radar in determination of soil depth. Acta Pedologica Sinica, 48(4): 874–878. (in Chinese)
Zajícová K, Chuman T, 2022. O and A soil horizons boundaries detection using GPR under variable soil moisture conditions. Geoderma, 422: 115934. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.0022.115934
Zhang J, Lin H, Doolittle J, 2014. Soil layering and preferential flow impacts on seasonal changes of GPR signals in two contrasting soils. Geoderma, 213: 560–569. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2013.08.035
Zhang S, Liu G, Chen S L et al., 2021. Assessing soil thickness in a black soil watershed in Northeast China using random forest and field observations. International Soil and Water Conservation Research, 9(1): 49–57. https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2020.09.004
Zhang Y H, Yang H R, Cui H J et al., 2020. Comparison of the ability of ARIMA, WNN and SVM models for drought forecasting in the Sanjiang Plain, China. Natural Resources Research, 29(2): 1447–64. https://doi.org/10.1007/s11053-019-09512-6
Zhang B, Song X, Zhang Y et al., 2012. Hydrochemical Characteristics and Water Quality Assessment of Surface Water and Groundwater in Songnen Plain, Northeast China. Water Research, 46(8): 2737–48. https://doi.org/10.1016/j.watres.2012.02.033