智慧农业：基于频域与时域分析的双模土壤传感器用于高精度湿度与盐度估算

《IEEE Transactions on AgriFood Electronics》：Smart Farming: Dual-Mode Soil Sensor for High-Precision Moisture and Salinity Estimation Using Frequency- and Time-Domain Analysis

　　**摘要：**精确且同步测量土壤水分和含盐量一直是精准农业领域的一大挑战，因为大多数现有传感器仅能测量单一参数，或在土壤条件变化时精度下降。这一局限性影响了灌溉管理、作物产量以及土壤健康的长期监测。本文提出了一种用于同步监测土壤水分和含盐量的紧凑电子传感系统，面向精准农业和智能灌溉管理。该传感器在统一的电子架构中集成了双域传感，将时域信号分析与宽带频域测量相结合，以提升参数分辨能力和测量可靠性。在时域模式下，连续波激励信号通过模拟相位与幅度检测电路进行处理，提取相位差（Δφ）和幅度比，二者对土壤介电特性的变化敏感。在频域模式下，系统在50至300 MHz范围内进行宽带分析，识别零频偏移（Δf）和零深度，从而增强对含盐量引起的电导率变化的敏感性。系统采用轻量级机器学习模型，将提取的电子传感特征实时映射为体积含水量（VWC）和土壤含盐量，实现了在不同土壤条件下无需校准即可运行。采用不同水分和含盐量浓度的土壤样本进行的实验验证表明，该系统具有很高的测量精度，体积含水量估计的均方误差为1.5%，含盐量预测的均方误差低于2.8%。