基于卡尔曼滤波算法改进的电磁感应技术实时监测棉田土壤水分研究

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《Agricultural Water Management》：Real-time monitoring of soil moisture in cotton fields using electromagnetic induction technology

【字体：大中小】 时间：2025年04月08日 来源：Agricultural Water Management 5.9

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　　本研究针对传统土壤水分(θ_g)监测方法效率低、精度不足的问题，通过EM38-MK2采集表观电导率(EC_a)数据，结合卡尔曼滤波算法构建动态预测模型，使0.4-0.6 m深度土壤水分预测R²从0.21提升至0.71，误差降低90%以上，为干旱区膜下滴灌棉田精准灌溉提供理论支撑。

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　　在全球水资源短缺与农业可持续发展的双重挑战下，土壤水分(θ_g

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)的精准监测成为提高灌溉效率的关键。传统监测方法如中子探测仪、时域反射法(TDR)存在破坏性强、时空分辨率低等局限，而电磁感应技术(EMI)虽能通过表观电导率(EC_a

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)间接反映土壤水分，但在动态数据预测中误差显著。新疆作为典型干旱区，棉田膜下滴灌面积超266万公顷，但现有EC_a-θ_g模型难以满足其高精度需求。针对这一难题，阿拉尔垦区第十二团科技园的研究团队创新性地将卡尔曼滤波算法与电磁感应技术结合，实现了棉田土壤水分的动态优化预测。

研究采用EM38-MK2地电导率仪采集水平和垂直双模式EC_a数据，通过温度标准化校正和最小二乘法建立线性模型，并利用卡尔曼滤波进行动态数据同化。样本采集涵盖0-1.0 m五个土层深度，采用留一交叉验证(LOOCV)评估模型性能。

研究结果显示：1）模型优化方面，卡尔曼滤波使0.4-0.6 m土层预测R²从0.21跃升至0.71，均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别从12.74%和48.51%降至0.71和4.34%；2）空间分布上，自然邻域插值法构建的三维水分分布图显示深层土壤(0.8-1.0 m)含水量(19.02-26.99%)显著高于表层(8.84-15.87%)，符合干旱区水分垂直迁移规律。

该研究的突破性在于：首次将卡尔曼滤波算法应用于干旱区滴灌棉田的EC_a-θ_g模型优化，通过动态更新先验概率和观测误差协方差矩阵，解决了传统静态模型在时空变异环境中的适应性不足问题。研究成果为农业大数据同化提供了可复用的技术框架，对实现"水-土-作物"系统精准调控具有重要实践价值。论文发表于《Agricultural Water Management》，为全球干旱区农业水资源管理提供了中国方案。

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