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基于激光反射的土壤表面粗糙度测量装置设计与试验被引量：29: 2010年; 为了实时获取土壤表面粗糙度数据,设计了一种基于激光三角测距原理的土壤表面粗糙度专用测量装置。采用激光扫描测距仪测量微位移,其精度高、响应速度快,测距分辨力高达0.1 mm,显著提高了土壤表面粗糙度的测量精度;借助于光电编码盘和螺杆组合实现高精度扫描定位;PDA作为上位机,农田环境下具有方便携带,大容量存储数据和智能化实时处理功能等优点。; 蔡祥孙宇瑞林剑辉Schulze Lammers P; 关键词：土壤粗糙度激光测距传感器

基于土壤表面粗糙度预测降雨影响下的表层土壤孔隙度被引量：11: 2013年; 根据表层土壤(0～40mm)孔隙度与降水量和土壤表面粗糙度之间的关系,提出一种预测表层土壤孔隙度的新方法。基于此目的,在德国波恩大学Dikopshof试验站,以两块采用不同耕作方式(地块1:铧式犁+圆盘耙;地块2:旋转锄+圆盘耙)处理过的耕地为研究对象,以耕后50d内的表层土壤孔隙度(TSP)与土壤表面粗糙度(SSR)为测量对象,分别采用地面激光扫描仪和气压比重计对TSP与SSR随时间的变化进行了连续测量,以研究TSP与SSR两者的动态关系。自2006到2009年,每年夏天进行1次重复试验,以研究不同降雨量对TSP与SSR关系的影响,并引入累计平均日降雨量(ARF)的影响指数。通过4a试验,得出结论:TSP随ARF增加而降低,随SSR降低而降低。在此基础上,建立了由ARF和SSR预测TSP的多元线性模型,且模型通过了F检验。结果表明,借助于地面激光扫描仪和降雨量数据,该模型可快速连续估算不同耕作方式下的土壤表层孔隙度。; 陈世超林剑辉孙宇瑞Peter Schulze Lammers; 关键词：孔隙度粗糙度测量降雨

农田土壤表层粗糙度信息解析被引量：10: 2010年; 耕作后农田土壤地貌属于具有趋向性的随机表面。由随机过程角度看,它随时间的变异满足各态遍历性质。揭示它的时空变异特征对于客观评价农田耕作质量、探讨表层土壤水运移规律、优化农田管理具有较高的实用价值。因此,基于各种粗糙指数的信息解析是精细农业技术体系研究热点之一。本文从不同尺度数学模型、时空变异多因素分析、直接与潜在应用价值等方面作了系统性分析。; 张慧娟孙宇瑞; 关键词：土壤粗糙度耕作

不同粗糙度尺度下预测表层土壤孔隙率量化指数比较研究被引量：8: 2009年; 针对当前精细农业对农田信息快速采集的需求,本研究提出了基于土壤粗糙度预测表层土壤孔隙率的方法,而采用何种量化指数表征土壤粗糙度是深化研究的关键.本文首先系统总结了几种已有的衡量土壤粗糙度的量化指数,进而提出一种新的基于小尺度的土壤粗糙度指数Rd.根据对4种不同耕作方式下应用地面激光扫描仪获取的原始试验数据进行初步处理,并将4种粗糙度量化指数与表层土壤孔隙率的相关性做了比较研究,得出了两个重要结论:(1)与其它粗糙度量化指数相比,Rd与表层土壤孔隙率的相关性最高(R2=0.752);(2)基于激光扫描方法快速分析表层土壤孔隙率具有潜在的应用价值.; 张慧娟孙宇瑞林剑辉P. Schulze Lammers王聪颖

EM38探测复垦土壤厚度分布的可行性研究被引量：3: 2010年; 该文采用EM38电磁感应电导率仪测量辽宁省阜新市海州露天矿场复垦区一块面积为5000m2的覆土层的表观电导率,试探性研究表观电导率(ECa)与矿区排土场覆土厚度(TSLT)的相关性。测定结果证实ECa与相同点位剖面挖掘所得的深度数据有很好的负相关性,而两层土壤的电导率差值与上层土壤深度之间存在一定的正相关性。结合地统计克里格插值,得到了该复垦区覆土深度分布的预测趋势图。研究结论指出,基于EM38测量的表观电导率预测矿区复垦区覆土层厚度具有良好的可行性,为废弃矿区复垦质量的客观评估,提供了一种实用、简捷的工程检测手段。; 蔡彩霞林剑辉孟繁佳孙宇瑞李道亮; 关键词：土壤电导率 EM38

土壤水分剖面测量系统设计与应用性能检验被引量：6: 2010年; 针对农田环境下观测不同作物根区土壤水分变化的实际需要,研制了一种可快速获取0～200cm深度范围内土壤剖面含水率的传感器及其测量系统。其中水分传感器工作原理为基于电容边缘场效应测量电极周围介质的介电常数,与土壤接触采用PVC套筒式结构,深度测量为霍尔磁敏传感器阵列,测量系统数据处理平台为PDA。对于测量方法的理论研究,该文给出了传感器工作原理的解析分析,进一步提出了传感器应用性能检验的试验方法。结果表明,该传感器性能指标达到实际应用需求,具备应用推广价值。; 付磊孙宇瑞; 关键词：土壤水分传感器剖面

不同耕作条件下土壤表面粗糙度随时间变化规律研究被引量：2: 2012年; 为了研究耕作后土壤表面粗糙度随时间变化的规律,通过采用3种不同耕作方式(铧式犁、浅松铲、圆盘耙),在耕作后45天内,每隔5天利用激光土壤表面粗糙度扫描仪测量土壤表面粗糙度的方法,分别研究了耕作后45天内两种粗糙度指数(均方根RMS和自相关长度ACL)随时间变化的规律。研究结果表明,无论以RMS或ACL为土壤表面粗糙度的指标,与耕后天数均为指数模型相关。其中,3种耕作条件下,RMS与耕后天数的相关性在0.88～0.93之间;而ACL与耕后天数的相关性更高,在0.94～0.95之间,通过本实验研究揭示了耕作后短期内土壤表面粗糙度随时间变化的规律,对粗细农业的具体实施具有一定的意义。; 林剑辉孙宇瑞Peter Schulze Lammers

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国家自然科学基金(30871454)