低成本土壤湿度传感器的开发与测试：实时灌溉调度在精准农业中的创新应用

本文开发并验证了一种基于Arduino的低成本土壤湿度传感器(ASM)，通过与Pycom土壤湿度传感器(PSM)和传统方法(CSM)对比，证明其具有优异线性相关性(R2=0.97)和成本效益。研究为资源有限地区提供了精准灌溉解决方案，显著提升水分利用效率。

　　

1 引言

全球农业面临人口增长与水资源短缺的双重挑战，灌溉农业消耗全球70%淡水资源。埃塞俄比亚等发展中国家亟需精准灌溉技术，但商用传感器高昂成本阻碍推广。研究旨在开发基于Arduino的低成本土壤湿度传感器(ASM)，结合物联网(IoT)和长距离广域网(LoRaWAN)技术，实现实时灌溉调度。

2 材料与方法

2.1 硬件开发

ASM传感器采用耐腐蚀金属探针和微控制器，成本仅20-30美元，支持SD卡数据存储。对比组PSM传感器(200-400美元)集成LoRaWAN网关，实现5分钟间隔远程监测。

2.2 实验设计

在埃塞俄比亚Arba Minch大学试验田开展双季小麦实验，监测10-60cm根区湿度。通过土壤水势方程(θ=ρ_b×ω/ρ_w)将传统重量法(CSM)数据转换为体积含水量进行对比。

3 结果

3.1 性能验证

ASM初始读数较CSM低13%(斜率0.87)，校准后达完美线性(斜率1.0)。PSM表现最优(R²=0.99)，但ASM校准后RMSE降至0.92%，达成"优秀"评级。

3.2 成本效益分析

ASM日均耗电0.5W，维护简单；PSM虽支持25km远程传输，但成本高10倍。黏壤土中ASM监测到灌溉后70%含水量，3天后降至30%，准确反映黏土持水特性。

4 讨论

4.1 技术突破

ASM通过校准补偿土壤盐度干扰，在200天连续监测中保持稳定。其模块化设计允许后续集成LoRaWAN模块，平衡成本与功能。

4.2 应用前景

对小型农户，ASM的<30美元成本极具吸引力。研究建议结合机器学习算法开发混合模型，未来可拓展至甘蔗、棉花等经济作物监测。

5 结论

ASM传感器经校准后性能媲美商用设备，为发展中国家提供可行解决方案。推广需配套农民培训，并开发耐候性更强的探针材料以应对极端气候。