A Method for Determining the Moisture Content of Sand Using Infrared Imaging Spectroscopy

方法

近红外高光谱相机采集数据，建立含水量与光谱信号的物理模型，Python实现算法。

发现

近红外高光谱数据可有效估算沙土含水量，为大规模非接触监测提供基础。

机会点

可延伸至机载/星载高光谱的土壤水分反演，并验证模型在不同土质与田间条件下的泛化性。

本文提出了一种基于近红外（NIR）光谱范围高光谱成像的砂土含水率测定方法。该方法提供了一种非接触式的材料含水率估算手段，并具有未来应用于大规模水分监测系统的潜力。研究建立了描述砂土含水率与高光谱相机记录的光谱信号之间关系的模型，给出了模型方程的推导过程及所采用假设的合理性论证。基于对电磁辐射与湿润砂土相互作用过程中物理现象的分析，提出了描述含水率与记录光谱信号之间关系的数学函数。采用Python开发了实现该方法的算法，能够进行高光谱数据处理、利用采集数据集进行模型参数化以及近似结果的验证。利用Specim FX17高光谱相机在受控实验室条件下采集的数据对该方法进行了实验评估。研究表明了利用近红外高光谱数据估算砂土含水率的可行性，并为非接触式水分监测的进一步研究提供了基础。经过进一步开发与验证，该方法有望应用于环境监测、精准农业以及机载和星载高光谱遥感等领域。