ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН English Войти Подать статью
Журнал радиоэлектроники Электронный научный журнал · eISSN 1684-1719
2022, № 11 · РАСПРОСТРАНЕНИЕ РАДИОВОЛН

Зависимость отражательных свойств агропочв в сверхширокой полосе частот от типа, степени шероховатости поверхности и профилей влажности агропочв

К.В. Музалевский1, С.В. Фомин1, А.Ю. Каравайский1

1 Институт физики им. Л.В. Киренского Сибирского отделения Российской академии наук - обособленное подразделение ФИЦ КНЦ СО РАН, Красноярск, Россия
Полный текст DOI: 10.30898/1684-1719.2022.11.15 УДК 537.87 EDN YYRUMM

Аннотация

Изучение и внедрение инновационных систем экологически чистого и энергетически экономичного транспорта на основе магнитной левитации (МЛТ), принцип работы которой основан на применении новых твердотельных магнитных материалов, включая соединения редкоземельных материалов, весьма актуально в связи возрастанием логистических проблем в масштабах России и Евразии. В данной работе затронуты следующие аспекты: разработка теоретической модели расчета магнитолевитационного подвеса трассы МЛТ на основе высокотемпературных сверхпроводников (ВТСП) и редкоземельных постоянных магнитов (РЗПМ); конструирование и изготовление макетов трассы МЛТ в вакууме (ВМЛТ) и в атмосфере (АМЛТ). Экспериментальное изучение силовых характеристик вертикальной и латеральной (боковой) устойчивости движения МЛТ на трассе. Конструкторские разработки по созданию модели микрокриогенной каскадной системы охлаждения для последующего конструирования систем МЛТ без расходования сжиженных газов; разработка программно-аппаратного комплекса для управления процессом движением макета ВМЛТ и АМЛТ, в том числе с применением гравитационного и электромагнитного принципов разгона и торможения; экспериментальное исследование скорости, устойчивости и энергетической эффективности движение макета в режимах ВМЛТ и АМЛТ; разработка принципов процесса рекуперации энергии при разгоне и торможении макета ВМЛТ; прогнозирование основных параметров перспективной линии МЛТ на основе принципов масштабирования, выработанных в результате обобщения исследований макетов МЛТ.

  • дистанционное зондирование
  • рефлектометрия
  • коэффициент отражения
  • комплексная диэлектрическая проницаемость почв
  • дистанционные методы измерения влажности почв
Abstract (in English)

Dependence of the reflective properties of agricultural soils in ultra-wide frequency band on the type, surface roughness and moisture profiles of agrosoils

In this article, the impact of volumetric moisture from 0% to 40% (vertical moisture profiles), dry bulk density from 0.4 to 1.8 g/cm3, clay content from 0.15 to 0.55 g/g (agrosoil type), standard deviations heights of surface roughness from 0 to 4 cm of soil on the variations of reflection coefficient in the ultra-wide frequency band from 100-400 MHz to 1.26-2.4 GHz were investigated. The reflection coefficient was calculated for a smooth and rough soil surface. Mironov's two-relaxation dielectric model was used (input parameters: dry bulk density, clay content, volumetric moisture, frequency of electromagnetic wave) to calculating the reflection coefficient. It is shown that the reflection coefficient is an ambiguous function of the clay content and the dry bulk density; the error in retrieving high values of soil moisture can be 5 times higher than for dry soils. In relation to the clay content and the dry bulk density, the soil roughness is the dominant parameter, which uncertainty, significantly effects on the error of soil moisture retrieving. For the considered various vertical profiles of soil moisture, it is shown that the effective thickness of topsoil, which forms the reflection coefficient, does not exceed 2 cm at a sensing frequency above 1 GHz. When the volumetric moisture content of soil surface is more than 28%, the reflection coefficient in the frequency range from 433 MHz to 1.26 GHz does not depend on the vertical distribution of moisture in soil. The conducted studies establish quantitative limitations on the accuracy of soil moisture retrieval for a given error in the initial parameters of the model: the clay content, the dry bulk density, soil surface roughness, which should be taken into account when developing algorithms for remote sensing of agrosoil moisture.

Для цитирования

Музалевский К.В., Фомин С.В., Каравайский А.Ю. Зависимость отражательных свойств агропочв в сверхширокой полосе частот от типа, степени шероховатости поверхности и профилей влажности агропочв // Журнал радиоэлектроники. – 2022. – № 11. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2022.11.15

Литература

  1. Voronovich A.G., Lataitis R.J. Soil Moisture Profile Retrievals Using Reflection of Multifrequency Electromagnetic Signals. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2022. V.60. №2006510. P.1-10. https://doi.org/10.1109/TGRS.2022.3204522
  2. Voronovich A.G., Lataitis R.J. Soil Moisture Retrieval Using Reflection Coefficients: Numerical Experiments. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2021. V.59. №11. P.8957-8967. https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.3037012
  3. Minet J., Wahyudi A., Bogaert P., et al. Mapping shallow soil moisture profiles at the field scale using full- waveform inversion of ground penetrating radar data. Geoderma. 2011. V.161. №3-4. P.225-237. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2010.12.023
  4. Музалевский К.В. Дистанционное измерение профилей влажности в пахотном слое почвы на основе поляриметрических наблюдений коэффициента отражения в P- и C-диапазонах частот. Эксперимент. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т.17. №3. C. 145-148. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2020-17-3-145-148
  5. Muzalevskiy K.V. Retrieving soil moisture profiles based on multifrequency polarimetric radar backscattering observations. Theoretical case study.International Journal of Remote Sensing. 2021 V.42. №2. P.506-519. https://doi.org/10.1080/01431161.2020.1809743
  6. Muzalevskiy K.V. A new method for remote sensing of moisture profiles in the arable layer at three frequencies; experimental case study.International Journal of Remote Sensing. 2021. V.42. №7. P.2377-2390. https://doi.org/10.1080/01431161.2020.1851795
  7. Bobrov P.P., Belyaeva T.A., Kroshka E.S., Rodionova O.V. The Effect of Dielectric Relaxation Processes on the Complex Dielectric Permittivity of Soils at Frequencies From 10 kHz to 8 GHz - Part I: Experimental. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2022. V.60. №2005409. P.1-9. https://doi.org/10.1109/TGRS.2022.3180727
  8. Ulaby F.T., Long D.G. Microwave Radar and Radiometric Remote Sensing. The University of Michigan Press: Ann Arbor, MI, USA. 2013. 1116 p.
  9. Bruggeman D. A. G. Berechnung verschiedemer physikalischer Konstanten von hetarogenen Substanzen. Ann. Phys. 1935. V.416. №7. P.636-679.
  10. de Loor G.P. Dielectric Properties of Heterogeneous Mixtures Containing Water. Journal of Microwave Power. 1968. V.3. №2. P.67-73.
  11. Birchak J.R., Gardner C.G., Hipp J.E., Victor J.M. High dielectric constant microwave probes for sensing soil moisture. Proceedings of the IEEE. 1974. V.62. №1. P.93-98. https://doi.org/10.1109/PROC.1974.9388
  12. Dobson M.C., Ulaby F.T., Hallikainen M.T., El-rayes M.A. Microwave Dielectric Behavior of Wet Soil-Part II: Dielectric Mixing Models. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1985. V.GE-23. №1. P.35-46. https://doi.org/10.1109/TGRS.1985.289498
  13. Peplinski N.R., Ulaby F.T., Dobson M.C. Dielectric properties of soils in the 0.3-1.3-GHz range. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1995. V.33. №3. P.803-807. https://doi.org/10.1109/36.387598
  14. Wang J.R., Schmugge T.J. An Empirical Model for the Complex Dielectric Permittivity of Soils as a Function of Water Content. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1980. V.GE-18. №4. P.288-295. https://doi.org/10.1109/TGRS.1980.350304
  15. Boyarskii D.A., Tikhonov V.V., Komarova N.Yu. Model of Dielectric Constant of Bound Water in Soil for Applications of Microwave Remote Sensing. Progress In Electromagnetics Research. 2002. V.35. P.251-269. https://doi.org/10.1163/156939302X01227
  16. Park C.-H. et al. New Approach for Calculating the Effective Dielectric Constant of the Moist Soil for Microwaves. Remote Sensing. 2017. V.9. №7. P.732. https://doi.org/10.3390/rs9070732
  17. Mironov V.L., Kosolapova L.G., Fomin S.V. Physically and Mineralogically Based Spectroscopic Dielectric Model for Moist Soils. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2009. V.47. №7. P.2059-2070. https://doi.org/10.1109/TGRS.2008.2011631
  18. Wigneron J.-P. et al. Modelling the passive microwave signature from land surfaces: A review of recent results and application to the L-band SMOS & SMAP soil moisture retrieval algorithms. Remote Sensing of Environment. 2017. V.192. P.238-262. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.01.024
  19. Zeng J., Chen K.S., Bi H. and Chen Q. A Preliminary Evaluation of the SMAP Radiometer Soil Moisture Product Over United States and Europe Using Ground-Based Measurements. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2016. V.54. №8. P.4929-4940. https://doi.org/10.1109/TGRS.2016.2553085
  20. Zhang L., Meng Q., Hu D., Zhang Y., Yao S., Chen X.Comparison of different soil dielectric models for microwave soil moisture retrievals.International Journal of Remote Sensing. 2020. V.41. №8. P.3054-3069. https://doi.org/10.1080/01431161.2019.1698077
  21. Guo P., Shi J., Gao B., Wan H. Evaluation of errors induced by soil dielectric models for soil moisture retrieval at L-band. Proceedings of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. 2016. P.1679-1682. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2016.7729429
  22. Liu J, Liu Q. Soil Moisture Estimate Uncertainties from the Effect of Soil Texture on Dielectric Semiempirical Models. Remote Sensing. 2020. V.12. №14. P.2343. https://doi.org/10.3390/rs12142343
  23. Mironov V.L., Bobrov P.P., Fomin S.V. Dielectric model of moist soils with varying clay content in the 0.04 to 26.5 GHz frequency range. Proceedings of International Siberian Conference on Control and Communications. 2013. P.1-4. https://doi.org/10.1109/SIBCON.2013.6693613
  24. Yayong S., et al. Preliminary Applicability Analysis of Soil Dielectric Constant Model of the Different Soil Texture Condition. Proceedings of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. 2019. P.7148-7151. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2019.8900240
  25. Hallikainen M.T., Ulaby F.T., Dobson M.C., et al. Microwave dielectric behavior of wet soil-part I: empirical models and experimental observations. IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing. 1985. V.23. №1. P.25-34. https://doi.org/10.1109/TGRS.1985.289497
  26. Миронов В.Л., Фомин С.В., Лукин Ю.И. Трехрелаксационная обобщенная рефракционная диэлектрическая модель влажных почв. Известия высших учебных заведений. Физика. 2015. Т.58. №8-2. C.28-31.
  27. Stogryn A. Equations for Calculating the Dielectric Constant of Saline Water (Correspondence). IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques. 1971. V.19. №8. P.733-736. https://doi.org/10.1109/TMTT.1971.1127617
  28. Музалевский К.В. Широкополосный рефлектометрический метод измерения влажности и степени шероховатости поверхности почвы. Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2022. №12. (в редакции)
  29. Muzalevskiy K.V. Numerical-Analytical Model of Reflection Coefficient for Rough Soil Surface in Wide Frequency Range. Proceedings of 8th All-Russian Microwave Conference (RMC). 2022. P.1-4.
  30. Бреховских Л.М. Волны в слоистых средах. Москва, Изд-во Академии наук СССР. 1957. 503 p.