综述：利用人工智能改进土壤湿度测量技术和预测方法：一项全面而系统的综述

《Smart Agricultural Technology》：Advances in Soil Moisture Measurement Techniques and Prediction using Artificial Intelligence: An Extensive and Systematic Review

土壤湿度是影响农业生产力、灌溉调度和气候模型的关键参数。本研究通过系统文献综述（2018-2025年），评估了土壤湿度测量技术（如TDR、遥感、无人机）和预测模型（如随机森林、LSTM、XAI）的优缺点，指出传统方法精度高但成本大、时空分辨率低，而机器学习方法在数据融合、模型泛化上表现更优，但仍面临数据异质性、模型可解释性及跨环境适用性挑战。未来需结合XAI提升模型透明度，联邦学习（FL）实现隐私保护下的分布式训练，以及低成本物联网传感器与可再生能源，以推动精准农业和环境可持续性。

　　土壤水分（Soil Moisture, SM）是影响农业生产力、灌溉安排和气候建模的关键参数。其准确测量和预测对于确保可持续农业和应对水资源短缺及土地退化等环境挑战至关重要。本研究通过系统文献综述（Systematic Literature Review, SLR）的方法，分析了2018年至2025年间用于土壤水分传感技术和预测的相关方法和技术。遵循PRISMA指南，研究通过定义的纳入和排除标准筛选和分析文献，从而形成一个全面且无偏见的综述，重点探讨了各种方法的优缺点及其在环境可持续性和精准农业中的应用领域。研究还综合了数据异质性、传感器校准以及机器学习（Machine Learning, ML）模型在不同土壤和气候条件下的泛化能力等关键挑战。同时，提出了未来研究的方向，包括将可解释AI（eXplainable AI, XAI）、混合物理数据驱动框架以及联邦学习（Federated Learning, FL）等技术相结合，以实现分布式数据集上的协作模型训练，确保数据隐私。此外，强调了采用低成本的物联网（Internet of Things, IoT）土壤传感器，结合预测模型，是实现可扩展和环境可持续解决方案的途径。通过整合个体见解并指出研究空白，本综述为推进土壤水分传感和预测技术提供了路线图，以增强环境监测、可持续农业和生态系统的韧性。

土壤水分是地球生态系统中的关键变量，虽然其仅占地球总水资源的微小比例（0.0012%），但它对各种关键的地球物理和生态过程产生深远影响。土壤水分作为土壤孔隙中的临时储水体，在降雨间隔期间为植物提供主要的水分来源。这种储存的水分直接影响农业生产力，通过影响作物产量和指导重要的农场管理决策，如种植时间和灌溉计划。因此，准确测量和预测土壤水分对于理解环境动态、包括水文过程和生态系统健康，具有重要作用。尽管传统的测量技术如重力分析和土壤水分传感器提供了高精度的点测量，但遥感技术则提供了更广泛的覆盖范围。与此同时，一系列机器学习算法也被用于预测土壤水分水平，显示出更高的准确性和效率。值得注意的是，监督学习算法如支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、随机森林（Random Forest, RF）和人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）已成为利用历史数据进行预测的有效工具。相反，无监督学习算法，如聚类技术，可以用于揭示土壤水分数据中的模式和结构，有助于在不同景观中对土壤水分模式进行分段和分类。因此，各种机器学习算法的整合展现出提升土壤水分预测能力的巨大潜力，从而有助于更有效的水资源管理和农业实践。

土壤作为一种复杂的三维生态系统，由固态矿物颗粒、空气和土壤水分组成。这种复杂的结构在不同景观中表现出高度的空间变异性，其物理和水文特性也存在显著差异。这种变异性，加上土壤的持水能力、近期天气模式和当前植被覆盖，显著影响了在特定地点和时间土壤剖面中可获得的水分量。因此，尽管土壤水分在水文建模、生物地球化学循环和其他动态过程中发挥着重要作用，但在区域或全球范围内准确测量土壤水分动态仍然是一项重大挑战。传统测量方法，如重力分析，虽然在精度方面表现出色，如McKim等人所指出的，但它们劳动密集型、耗时且不适合大规模监测或实时应用。基于传感器的方法，如时域反射（Time Domain Reflectometry, TDR），提供了连续监测的能力。然而，其准确性可能受到传感器校准和土壤特定性质的影响，如Ling和Su等人所强调的。遥感技术，利用卫星和航空数据，提供了大规模覆盖的优势。然而，这些技术的空间分辨率可能有限，其有效性也可能受到植被覆盖和大气条件等因素的影响。Zazueta和Xin以及Stafford的综述全面探讨了各种测量技术的优势和局限性，强调了对这些方法的优缺点有充分理解的重要性，以便选择最适合特定应用的最优方法。

准确预测土壤水分的变化对于农业中的主动水资源管理策略具有巨大意义。这一关键气候变量被世界气象组织（World Meteorological Organization, WMO）认可，直接影响作物健康和生产力。土壤中水分不足，尤其是根系最集中的表层土壤（上层13-25厘米），会直接对作物造成压力并阻碍其生长。因此，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已演变为精准农业中的重要组成部分，使数据驱动的决策成为可能，从而优化作物产量、提高资源利用效率并促进可持续农业实践。传统的测量方法在大规模应用中往往表现不足，而现有的传感器技术对于许多农民而言成本过高，限制了获取实时数据以实现最佳灌溉计划的能力。除了财务限制，传统技术还受到空间可扩展性和时间分辨率的限制，因为它们依赖于稀疏的现场测量和静态采样程序，无法捕捉不同景观中快速变化的土壤水分。因此，这些方法在提供连续和及时的土壤水分动态洞察方面显得不足。人工智能（AI）作为一种革命性的方法，能够克服这些挑战，允许整合多种数据源，如传感器读数、卫星成像和气象预报，以生成实时、可扩展和高度精确的土壤水分预测。这种数据融合方法有效弥补了实时数据在最优灌溉管理中的关键需求，从而转化为更优质的农业实践、水资源利用效率和更可持续的未来。

尽管以往的综述已经探讨了土壤水分测量技术和机器学习（ML）在预测方面的潜力，但将这些领域整合进行的全面分析仍显不足。因此，本关键综述旨在通过提供对各种土壤水分测量技术的细致评估来填补这一空白。本综述将突出这些方法的优势和局限性，评估它们在不同土壤层（表层土壤、多层剖面）以及结合各种ML公式和方法的适用性。近年来的进展显示出对遥感、传感器网络和混合ML模型的日益关注，表明一种向可扩展、数据驱动解决方案转变的趋势。然而，挑战如空间-时间分辨率低、实施成本高以及多源数据整合不足仍然限制了准确性和实用性。通过呈现当前趋势的全面分析，本研究旨在成为农业和环境领域的研究人员和实践者宝贵资源。此外，本综述对土壤水分测量技术与ML的综合分析，还突出了未来方向，如利用多模态数据融合、物理引导的ML和领域特定的适应性，这些方法可以为改进水资源管理实践、增强环境监测策略和有效的气候变迁缓解方案铺平道路。

本研究采用系统性文献综述（SLR）方法，全面审视了2018年至2025年间用于土壤水分测量技术和预测的各类方法和技术。根据PRISMA指南，研究通过定义的纳入和排除标准筛选和分析文献，从而形成一个全面且无偏见的综述，重点探讨了各种方法的优缺点及其在环境可持续性和精准农业中的应用领域。特别强调的是识别每种方法的优势、局限性和应用领域，特别是在其与环境可持续性和精准农业的相关性。综述还综合了关键挑战，如数据异质性、传感器校准以及在不同土壤和气候条件下机器学习模型的泛化能力。未来的研究方向也得到了强调，包括将可解释AI（XAI）、混合物理数据驱动框架和联邦学习（FL）整合，以实现分布式数据集上的协作模型训练，从而确保数据隐私。此外，采用低成本的物联网（IoT）土壤传感器，由可再生能源驱动，并结合预测模型，被强调为实现可扩展和环境可持续解决方案的途径。通过整合个体见解并指出研究空白，本综述为推进土壤水分传感和预测技术提供了路线图，以增强环境监测、可持续农业和生态系统的韧性。

本研究通过系统性文献综述（SLR）方法，系统分析了2018年至2025年间关于土壤水分测量技术以及机器学习（ML）在土壤水分预测中的应用。研究遵循PRISMA指南，筛选和分析文献，以确保综述的全面性和无偏性。研究特别关注了各种方法的优缺点及其在不同应用环境中的适用性，强调了它们在环境可持续性和精准农业中的重要性。此外，综述还综合了诸如数据异质性、传感器校准以及在不同土壤和气候条件下的机器学习模型泛化等关键挑战。未来研究方向也得到了突出，包括整合可解释AI（XAI）、混合物理数据驱动框架以及联邦学习（FL）以实现分布式数据集上的协作模型训练，从而确保数据隐私。同时，研究强调了采用低成本的物联网（IoT）土壤传感器，结合预测模型，是实现可扩展和环境可持续解决方案的重要路径。通过整合个体见解并指出研究空白，本综述为推进土壤水分传感和预测技术提供了路线图，以增强环境监测、可持续农业和生态系统的韧性。

本研究采用了系统性文献综述（SLR）的方法，对2018年至2025年间的土壤水分测量技术及机器学习（ML）在土壤水分预测中的应用进行了深入分析。研究基于定义的纳入和排除标准，遵循PRISMA指南，对相关文献进行了筛选和分析，形成了一个全面且无偏见的综述。特别强调的是识别每种方法的优势、局限性和应用领域，尤其是在其与环境可持续性和精准农业的相关性方面。此外，综述还综合了诸如数据异质性、传感器校准以及在不同土壤和气候条件下的机器学习模型泛化等关键挑战。未来的研究方向也得到了强调，包括将可解释AI（XAI）、混合物理数据驱动框架和联邦学习（FL）相结合，以实现分布式数据集上的协作模型训练，从而确保数据隐私。同时，研究强调了采用低成本的物联网（IoT）土壤传感器，由可再生能源驱动，并结合预测模型，是实现可扩展和环境可持续解决方案的重要途径。通过整合个体见解并指出研究空白，本综述为推进土壤水分传感和预测技术提供了路线图，以增强环境监测、可持续农业和生态系统的韧性。

研究综述部分重点分析了2018-2025年间关于土壤水分测量技术及预测方法的研究。土壤水分测量技术涵盖从实验室测试和现场传感器到非接触式技术，如集成传感器网络、卫星遥感（RS）、移动田间设备（如即用型传感器）和无人机（UAV）搭载的传感器。这些技术在不同应用场景中各有优劣，包括成本、响应时间、覆盖范围和测量参数等。本研究对现有文献进行了系统梳理，旨在识别当前研究中的关键问题，同时指出未来可能的发展方向。综述还强调了机器学习（ML）在预测土壤水分方面的潜力，包括监督学习和非监督学习算法的应用。监督学习算法如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和人工神经网络（ANN）已被证明在利用历史数据进行预测方面非常有效。而非监督学习算法，如聚类技术，被用于发现土壤水分数据中的模式和结构，从而有助于在不同景观中对土壤水分模式进行分段和分类。综述还讨论了多源数据融合、特征优化以及模型集成等方法，以提高预测精度和模型的可解释性。这些方法不仅提高了模型的性能，还增强了其在不同环境条件下的适应性和可泛化能力。此外，综述还指出了现有研究中的一些局限性，如数据稀疏性、时间变化性和模型迁移性，强调了需要多源输入和严格特征选择的重要性。这些发现表明，开发既稳健又适应不同条件的模型是当前研究的重要方向。

综述还指出，现有研究在某些方面存在明显的局限性，如对多层土壤水分预测的关注不足，以及缺乏将测量技术和预测模型相结合的系统性研究。尽管传统方法在精度方面表现出色，但它们在空间覆盖和实时性方面存在不足。而机器学习方法虽然在预测精度上有所突破，但在模型的可解释性和实际应用中的可信度仍需提高。因此，综述强调了需要结合多源数据和物理原理，以开发更准确和可解释的预测模型。此外，研究还指出，随着技术的进步，土壤水分测量和预测的整合正在成为研究的热点，这将有助于实现更精确的农业管理和更有效的环境监测。综述还提出了未来的研究方向，包括将可解释AI（XAI）、混合物理数据驱动框架和联邦学习（FL）相结合，以实现分布式数据集上的协作模型训练，从而确保数据隐私。同时，研究强调了采用低成本的物联网（IoT）土壤传感器，结合预测模型，是实现可扩展和环境可持续解决方案的重要途径。通过整合个体见解并指出研究空白，本综述为推进土壤水分传感和预测技术提供了路线图，以增强环境监测、可持续农业和生态系统的韧性。

综述还探讨了当前土壤水分测量技术的发展趋势，指出即用型传感器、无人机（UAV）和遥感（RS）技术的应用正逐步增多。这些技术的结合不仅提高了土壤水分测量的效率，还促进了精准农业的发展。此外，综述还分析了不同方法在预测土壤水分方面的性能，包括传统方法和机器学习方法。研究表明，机器学习方法在预测精度和时间分辨率方面表现优异，而传统方法则在某些特定场景下仍具有不可替代的作用。因此，综述强调了需要开发能够结合多源数据和物理原理的混合模型，以提高预测的准确性和可解释性。同时，研究还指出，随着技术的发展，土壤水分预测正朝着更高效、更可持续的方向发展，这将为未来的农业实践和环境管理提供新的机遇。此外，综述还强调了在不同土壤层和环境条件下，提高模型的泛化能力和适应性的重要性。通过这些分析，研究为未来的土壤水分测量和预测技术提供了宝贵的见解和指导。