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申请/专利权人：河海大学

摘要：本发明公开了一种基于土表温度识别的盐碱地盐分分析方法，通过设置的传感器获得数据，再通过计算得到准确的蒸发率，大大降低后期数据处理的时间，通过基于机器视觉技术和盐碱地土表温度识别算法进行土表温度的识别实现对盐碱地盐分分析。

主权项：1.一种基于土表温度识别的盐碱地盐分分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：组装设备：准备好所需传感器，包括温湿度传感器、气压传感器、风速风向传感器、太阳辐射传感器、土壤含水率传感器、土壤盐分传感器和光学雨量传感器；土壤盐分传感器、土壤含水率传感器埋设于盐碱地土壤的不同深度处，温湿度传感器、气压传感器、风速风向传感器、太阳辐射传感器和光学雨量传感器都固定安装在刚性三角架上，固定在距离盐碱地表面1m高处，所有传感器都通过串行接口的方式连接于arduino开发板，蓄电池、太阳能供电板通过正负极导线连接到内置于arduino开发板中的电源管理芯片；arduino开发板通过光学雨量传感器的检测结果向接受控制模块发送命令控制太阳能供电板和蓄电池的开关，光学雨量传感器的检测结果显示无雨时由arduino开发板发送指令打开太阳能供电板开关并关闭蓄电池开关，光学雨量传感器的检测结果显示有雨时由arduino开发板发送指令关闭太阳能供电板并打开蓄电池开关；步骤S2：程序调试：由步骤S1构成的采集终端对土壤条件及影响蒸发率的各数据同步采集,并进行程序的调试与相关参数初始化；步骤S3：信息采集：将步骤S1组装好的采集终端放置于所需检测的盐碱地并固定，各个传感器对所述盐碱地进行信息采集；步骤S4：数据分析及计算：将采集到的信息通过arduino开发板进行数据处理、分析、计算和参数修正，并采用红外热成像实现土表面的温度识别；通过arduino开发板将采集到的信息进行筛选，删除重复数据，利用测得的多个土壤条件参数、气象条件参数，利用蒸发模型进行分析计算，并运用机器视觉的土表温度识别算法得出所述盐碱地土表的蒸发强度，其中所述蒸发模型为参数自修正的Penman模型，自修正依靠前馈参数的自回归实现；步骤S5：数据呈现及共享：通过arduino开发板建立共享连接，将整合后的信息数据发送至数据库，客户端通过数据库获得盐碱地信息；步骤S5中arduino开发板将温度识别图片与原盐碱地的图片以图层的形式进行叠加和分离，并进行选择性的对比分析；将所述盐碱地地表温度以等温线的形式标出高温区和低温区，并呈现温度的极值，通过无线设备在arduino开发板与客户端之间建立共享连接，并通过共享设备将整合后的数据、对比分析数据以及所述盐碱地地表温度数据实时共享给客户端，由专业人员通过客户端获取所述盐碱地土壤数据及环境数据从而取得α值初始值，取α值经验值为0.01，α为发面反射率，α值在程序运行时进行自修正，同时应用数学建模软件对现有多要素的连续观测资料进行分析，计算得出所述盐碱地的边界条件，并计算出准确的蒸发率；步骤S6：人工控制和实时监测：通过客户端开发程序实现实时监测，并人工使用客户端向采集设备传递控制指令，通过控制采集终端的控制模块对设备进行运行状态控制。

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