尿素对土壤水分传感器测量精度的影响

摘要

土壤水分的精准测量对节水灌溉、墒情监测、水肥一体化等领域具有重要意义,土壤氮含量会影响水分传感器的测量。为了消除这种影响,设计了不同尿素质量对不同水分含量土壤样本的监测实验,采用高灵敏度水分传感器并对尿素干扰下的输出电压进行监测,通过称重法监测土壤样本的含水率,使用LCR电桥测试仪监测土壤样本的电容和电阻。为了研究氮含量影响水分测量的机理,根据实验数据建立了三元三次多项式、BP神经网络、深度学习3种预测模型,并对预测结果进行误差分析。结果表明,相同土壤含水率条件下,尿素质量与土壤水分传感器输出值呈周期性的振荡关系。3种预测模型的平均绝对误差分别为0.77%、0.64%、0.75%,BP神经网络模型有98%误差集中在0~2%区间,误差峰值仅为2.07%,确立BP神经网络模型为最佳抗尿素干扰水分预测模型。