基于數(shù)據(jù)融合的土壤電導(dǎo)率測(cè)量方法-

1、收稿日期:2012-01-05基金項(xiàng)目:吉林省教育廳“十二五”科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(吉教科合字2012第430號(hào)作者簡(jiǎn)介:沈麗艷(1972-,女,漢族,上海人,上海電力設(shè)計(jì)院有限公司助理工程師,碩士,主要從事電力系統(tǒng)通訊技術(shù)方向研究,E -m a i l :s h e n _c h e n gm i n y a h o o .c o m.c n .第33卷第2期長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版Vo l .33N o .22012年04月J o u r n a l o f C h a n g c h u n U n i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y (N a

2、 t u r a l S c i e n c e E d i t i o n A p r .2012基于數(shù)據(jù)融合的土壤電導(dǎo)率測(cè)量方法沈麗艷1,馬春龍2(1.上海電力設(shè)計(jì)院有限公司,上海200025;2.長(zhǎng)春大學(xué)光華學(xué)院信息工程系,吉林長(zhǎng)春130031摘要:基于多傳感器數(shù)據(jù)融合理論,將單傳感器分批估計(jì)融合算法和自適應(yīng)加權(quán)融合算法相結(jié)合,解決了便攜式電導(dǎo)率測(cè)量?jī)x工作效率低、誤差大、數(shù)據(jù)不能夠?qū)崟r(shí)采集的問題。關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)融合;土壤電導(dǎo)率;分批估計(jì)融合算法;自適應(yīng)加權(quán)融合算法中圖分類號(hào):T P 393文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1674-1374(201202-0151-04S o i l e l e

3、c t r i c a l c o n d u c t i v i t y m e a s u r e m e n t b a s e d o n m u l t i -s e n s o r d a t a f u s i o n S H E N L i -y a n 1,MA C h u n -l o n g2(1.S h a n g h a i E l e c t r i c P o w e r D e s i g n I n s t i t u t e C o .L t d .S h a n g h a i ,S h a n gh a i 200025,C h i n a ;2.I n

4、 f o r m a t i o n E n g i n e e r i n g D e p a r t m e n t ,G u a n g h u a C o l l e g e o f C h a n g c h u n U n i i v e r s i t y ,C h a n g c h u n 130031,C h i n a A b s t r a c t :B a s e d o n m u l t i -s e n s o r d a t a f u s i o n t h e o r y ,b a t c h e s t i m a t i o n s o f e v e

5、 r y s i n g l e s e n s o r a r e c o m b i n e d w i t h t h e a d a p t i v e w e i g h t e d f u s i o n t o m e a s u r e t h e s o i l e l e c t r i c a l c o n d u c t i v i t y.I t s o l v e t h e p r o b l e m s e x i s t e d i n t h e p o r t a b l e c o n d u c t i v i t y m e t e r s u c

6、 h a s l o w e f f i c i e n c y ,b i g e r r o r a n d n o n -r e a l -t i m e d a t a s a m p l i n g.K e y w o r d s :d a t a f u s i o n ;s o i l e l e c t r i c a l c o n d u c t i v i t y ;b a t c h e s t i m a t e f u s i o n a l g o r i t h m ;a d a p t i v e w e i g h t e d f u s i o n a l

7、go r i t h m.0引言在現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)耕作中,對(duì)土壤電導(dǎo)率的測(cè)量是很有意義的。土壤含有鹽、水、有機(jī)質(zhì)等多種成分,這些成分對(duì)農(nóng)作物的生長(zhǎng)有決定性的作用,它可以通過測(cè)量土壤的電導(dǎo)率來分析求得,同時(shí),土壤的電導(dǎo)率與農(nóng)作物的產(chǎn)量和肥料也有很大的聯(lián)系。測(cè)量土壤電導(dǎo)率傳統(tǒng)的方法有兩種:一是在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行測(cè)量;二是在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行測(cè)量。實(shí)驗(yàn)室測(cè)量的步驟是:第一,完成土壤浸提液的制備;第二,對(duì)制備好的土壤浸提液測(cè)量其電導(dǎo)率,這種方法是用土壤浸提液電導(dǎo)率的變化來描述土壤電導(dǎo)率的變化。這種測(cè)量電導(dǎo)率方法的優(yōu)點(diǎn)是精度高,可以把它做為評(píng)價(jià)土壤電導(dǎo)率的標(biāo)準(zhǔn)。缺點(diǎn)是不方便、過程麻煩,不具備實(shí)時(shí)性,與現(xiàn)代信息農(nóng)業(yè)要求測(cè)量的實(shí)

8、時(shí)性、快速性不一致?，F(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行測(cè)量的方法主要有兩種:非接觸式測(cè)量和接觸式測(cè)量。非接觸式測(cè)量的傳感器是利用電磁感應(yīng)原理來檢測(cè)土壤電導(dǎo)率的,接觸式測(cè)量則是采用電極式土壤電導(dǎo)率傳感器,這種方法的優(yōu)點(diǎn)是不需要在被測(cè)地塊采集待測(cè)土壤樣本,一般不需要擾動(dòng)土壤,測(cè)量時(shí)不會(huì)影響、傷害到農(nóng)作物,在農(nóng)作物生長(zhǎng)的各個(gè)時(shí)間段都能夠?qū)崟r(shí)進(jìn)行土壤電導(dǎo)率的測(cè)量,與現(xiàn)代信息農(nóng)業(yè)要求測(cè)量的實(shí)時(shí)性、快速性相統(tǒng)一。國(guó)外測(cè)量土壤電導(dǎo)率的常用方法有車載接觸式測(cè)量設(shè)備,但該設(shè)備對(duì)土壤電導(dǎo)率的測(cè)量時(shí)機(jī)被局限在農(nóng)作物耕種前,在農(nóng)作物生長(zhǎng)的其它時(shí)期不能進(jìn)行測(cè)量,而且這樣的設(shè)備也不方便在大棚、溫室等現(xiàn)代農(nóng)業(yè)設(shè)施中應(yīng)用。目前,國(guó)內(nèi)測(cè)量土壤電導(dǎo)率常用

9、的方法是使用便攜式電導(dǎo)率測(cè)量?jī)x,對(duì)于大面積的土壤測(cè)量來說,需要測(cè)量很多點(diǎn),然后求取平均值,這種辦法工作效率低、誤差大,而且數(shù)據(jù)也不能夠?qū)崟r(shí)采集。文中根據(jù)多傳感器數(shù)據(jù)融合理論設(shè)計(jì)了一種新的土壤電導(dǎo)率的測(cè)量方法1-2。1多傳感器土壤數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)多傳感器土壤數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)如圖1所示 。圖1土壤數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)在該結(jié)構(gòu)中,首先對(duì)每個(gè)傳感器的采集信息進(jìn)行預(yù)處理,各局部處理器分別處理各個(gè)傳感器提供的采集信息(即對(duì)信息進(jìn)行放大、模數(shù)轉(zhuǎn)換以及特征提取,并給出一個(gè)關(guān)于目標(biāo)的局部處理信息,然后將局部處理信息結(jié)果送到融合中心。融合中心的主要任務(wù)就是按照一定的融合算法處理所有局部信息結(jié)果,并給出最后的融合結(jié)果。該系統(tǒng)多傳感

10、器信息融合算法采用二級(jí)融合方式。一級(jí)融合采用單傳感器分批估計(jì)融合算法對(duì)同一傳感器的n次采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,以使單傳感器獲得較準(zhǔn)確的測(cè)量結(jié)果,二級(jí)融合采用自適應(yīng)加權(quán)融合算法對(duì)一級(jí)融合的結(jié)果進(jìn)行分析計(jì)算,這樣,融合計(jì)算使土壤電導(dǎo)率測(cè)量值更加準(zhǔn)確。2單個(gè)傳感器分批估計(jì)融合2.1單個(gè)傳感器分批估計(jì)融合算法單個(gè)傳感器的測(cè)量精度對(duì)整個(gè)檢測(cè)系統(tǒng)的性能影響是很大的,故應(yīng)對(duì)單個(gè)傳感器采集到的信息進(jìn)行計(jì)算處理。在工業(yè)測(cè)量數(shù)據(jù)信息處理工作中,一個(gè)參數(shù)可以有多個(gè)樣本觀測(cè)值,相對(duì)于系統(tǒng)的采樣頻率,傳感器采集到的信息通常是緩慢的、呈正態(tài)分布的。將傳感器采集到的等精度電導(dǎo)率數(shù)據(jù)采集的先后順序或者奇偶分成兩個(gè)組,由分批估計(jì)理

11、論可以獲得測(cè)量電導(dǎo)率數(shù)據(jù)的融合值,也就是局部決策值3。2.2單個(gè)傳感器融合值的確定將單個(gè)傳感器的n個(gè)測(cè)量值x劃分成x11, x12,x1k和x21,x22,x2m,其中,k+m=n, (k,m2。兩組樣本所對(duì)應(yīng)的平均值分別為:x1=1kki=1x1i(1x2=1mmi=1x2i(2樣品方差分別為:21=1k2ki=1(x1i-x12(322=1m2mi=1(x2i-x22(4x的融合值和方差是:x=22x1+21x221+22(52x=212221+22(6 3自適應(yīng)加權(quán)融合算法3.1自適應(yīng)加權(quán)融合算法的基本思想假設(shè)n個(gè)傳感器對(duì)某一被測(cè)對(duì)象進(jìn)行測(cè)量,每一個(gè)傳感器都有自己的加權(quán)因子。為使總均方誤

12、差達(dá)到最小,根據(jù)每個(gè)傳感器所測(cè)得的檢測(cè)值采用自適應(yīng)加權(quán)融合算法,計(jì)算每個(gè)傳感器對(duì)應(yīng)的最優(yōu)加權(quán)因子,從而使融合后的X測(cè)量值達(dá)到最優(yōu)。3.2確定最優(yōu)加權(quán)因子假設(shè)n個(gè)傳感器的方差是21,22,2i,2n,需要估計(jì)的真值是X,各個(gè)傳感器的測(cè)量值分251長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版第33卷別是X 1,X 2,X i ,X n ,這樣測(cè)量值是互相獨(dú)立的,各個(gè)傳感器的加權(quán)因子是W 1,W 2,W i ,W n ,那么融合后的X 值和加權(quán)因子滿足以下兩式:X =ni =1W iXi(7ni =1Wi=1(8總均方誤差為:2=ni =1W 2i 2i (9根據(jù)式(9求總均方誤差2的最小值,該最小值是加權(quán)因子滿足

13、式(8約束條件的多元函數(shù)極值。根據(jù)多元函數(shù)求極值理論,可求出總均方誤差最小時(shí)所對(duì)應(yīng)的加權(quán)因子4-6:W i =12ini =112i (10由此求出最小均方誤差為:m i n =1ni =112i (11也就是說,各個(gè)傳感器的權(quán)系數(shù)是由它們的測(cè)量方差唯一確定的,只要使各個(gè)傳感器的權(quán)的系數(shù)符合式(10,就可以使總均方誤差2達(dá)到最小,而且這時(shí):X =ni =1X i2i ni =112i(124系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)該部分主要由C8051F 040單片機(jī)系統(tǒng)、G P R S 系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集控制系統(tǒng)、現(xiàn)場(chǎng)控制系統(tǒng)等組成。G P R S 系統(tǒng)負(fù)責(zé)將主控中心和C 8051F 040單片機(jī)系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)、控制信息

14、進(jìn)行傳遞。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)負(fù)責(zé)采樣現(xiàn)場(chǎng)電導(dǎo)率參數(shù)。把采集到的信號(hào)送給C 8051F 040處理,繼而通過G P R S 模塊發(fā)射到主控中心計(jì)算機(jī)處理,主控中心系統(tǒng)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的融合處理,以及信息的存儲(chǔ)、報(bào)表、打印等。數(shù)據(jù)采集控制R T U 結(jié)構(gòu)如圖2所示7-8 。圖2數(shù)據(jù)采集控制R T U 結(jié)構(gòu)5實(shí)驗(yàn)室測(cè)試及分析5.1測(cè)試方法在實(shí)驗(yàn)室建立10個(gè)實(shí)驗(yàn)土槽,用于模擬10塊土壤,每塊土壤上放置一塊數(shù)據(jù)采集R T U 。實(shí)驗(yàn)用的土壤里以均勻、充分?jǐn)嚢铻樵瓌t,加入限定量的氯化鉀(K C l ,以便于改變被測(cè)土壤的電導(dǎo)率。利用電極法測(cè)量實(shí)驗(yàn)土壤浸提液的電導(dǎo)率作為標(biāo)定的依據(jù)。本實(shí)驗(yàn)分別設(shè)定土壤的電導(dǎo)率為0.2850

15、,0.3700,0.4490,0.5690,0.6500m s ·c m -1,這些值都包含在農(nóng)田土壤電導(dǎo)率基本變化區(qū)域0.23900.6500m s ·c m -1內(nèi),具有一定的代表性5-6。根據(jù)我國(guó)北方常見農(nóng)作物的生長(zhǎng)情況,選擇土壤測(cè)量深度為20c m 。采用文中設(shè)計(jì)的測(cè)量方法和用傳統(tǒng)的算術(shù)平均值測(cè)量方法各測(cè)量5次,數(shù)據(jù)見表1和表2。表1采用多傳感器數(shù)據(jù)融合方法的測(cè)量次數(shù)設(shè)定電導(dǎo)率/(m s ·c m -1測(cè)量電導(dǎo)率/(m s ·c m -1絕對(duì)誤差/%相對(duì)誤差%10.28500.28830.00331.157920.37000.36800.0020

16、0.540530.44900.43970.00932.071340.56900.57920.01021.792950.65000.66620.01622.4923351第2期沈麗艷,等:基于數(shù)據(jù)融合的土壤電導(dǎo)率測(cè)量方法表2采用傳統(tǒng)的算術(shù)平均值測(cè)量方法的測(cè)量值次數(shù)設(shè)定電導(dǎo)率/(m s·c m-1測(cè)量電導(dǎo)率/(m s·c m-1絕對(duì)誤差/%相對(duì)誤差% 10.28500.30120.01625.6842 20.37000.38960.01965.2973 30.44900.43220.01683.7416 40.56900.54600.02304.0422 50.65000.66

17、950.01953.00005.2結(jié)果分析通過實(shí)驗(yàn)可知,采用多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的方法計(jì)算土壤電導(dǎo)率誤差減小了,因此,可以說比算術(shù)平均值測(cè)量方法準(zhǔn)確,平均絕對(duì)誤差和平均相對(duì)誤差分別降低了0.01082%和2.74208%。6結(jié)語(yǔ)設(shè)計(jì)了一種測(cè)量土壤電導(dǎo)率的新方法,采用二級(jí)融合算法測(cè)量電導(dǎo)率的值。該計(jì)算方法使得土壤電導(dǎo)率的測(cè)量精度提高了,誤差減小了,并且能夠?qū)崟r(shí)在線測(cè)量土壤電導(dǎo)率,可以滿足田地多點(diǎn)測(cè)量的要求。參考文獻(xiàn):1孫宇瑞.土壤含水率和鹽分對(duì)土壤電導(dǎo)率的影響J.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2000,5(4:39-41.2K i t c h e nN,S u d d u t hK,D ru m m o n

18、 dS.S o i le l e c t r i-c a lc o nd u c t i v i t ya sac r o pp r o d u c t i v i t yme a s u r ef o rc l a y p a ns o i l sJ.J.P r o d.A g r i c.,1999,12:607-617.3朱明祥,徐曉斌,陳照章,等.基于多傳感器信息融合的恒溫箱測(cè)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)J.傳感器與微系統(tǒng), 2010,29(3:62-67.4廖惜春,丘敏,麥漢榮.基于參數(shù)估計(jì)的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法研究J.傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2007(1:193-197.5陳玲,李民贊,趙勇.便攜式土壤電導(dǎo)率測(cè)試儀改進(jìn)設(shè)計(jì)及實(shí)驗(yàn)J.農(nóng)機(jī)化研究,2009(7:175-177. 6李民贊,王琦,汪懋華.一種土壤電導(dǎo)率實(shí)時(shí)分析儀的試驗(yàn)研究J.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2004(1:5