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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2024-09-03
(54)【発明の名称】領域深層土壌水分推定モデル確立方法及びシステム
(51)【国際特許分類】
G01N 33/24 20060101AFI20240827BHJP
A01G 7/00 20060101ALI20240827BHJP
【ＦＩ】
G01N33/24 E
A01G7/00 603
【審査請求】有
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2022548981
(86)(22)【出願日】2022-07-05
(85)【翻訳文提出日】2022-08-10
(86)【国際出願番号】 CN2022103797
(87)【国際公開番号】W WO2024007141
(87)【国際公開日】2024-01-11
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】522320925
【氏名又は名称】中国農業科学院農田灌漑研究所
【氏名又は名称原語表記】Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｆａｒｍｌａｎｄ Ｉｒｒｉｇａｔｉｏｎ ｏｆ ＣＡＡＳ
【住所又は居所原語表記】Ｎｏ． ３８０， Ｈｏｎｇｌｉ Ａｖｅｎｕｅ （Ｅａｓｔ）， Ｍｕｙｅ Ｄｉｓｔｒｉｃｔ， Ｘｉｎｘｉａｎｇ Ｃｉｔｙ， Ｈｅｎａｎ ４５３０００， Ｃｈｉｎａ
(74)【代理人】
【識別番号】110002262
【氏名又は名称】ＴＲＹ国際弁理士法人
(72)【発明者】
【氏名】馬 春芽
(72)【発明者】
【氏名】範 永申
(72)【発明者】
【氏名】黄 修橋
(72)【発明者】
【氏名】王 景雷
(72)【発明者】
【氏名】段 福義
(72)【発明者】
【氏名】陳 震
(72)【発明者】
【氏名】李 鵬
(72)【発明者】
【氏名】曹 華
(72)【発明者】
【氏名】曹 引波
(57)【要約】
本発明は、領域深層土壌水分推定モデル確立方法及びシステムに関し、ここで、該方法は、リモートセンシングを利用してターゲット土地領域の温度植生指数を取得するステップと、温度植生指数に基づいて土壌水分を反転してターゲット土地領域の浅層土壌水分を得るステップと、浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、領域深層土壌水分経験モデルを構築するステップと、領域深層土壌水分経験モデルに基づいて領域深層土壌水分推定モデルを得るステップとを含む。本発明は、浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、領域深層土壌水分経験モデルを構築し、且つこれに基づいて領域深層土壌水分推定モデルを得て、土壌水分を正確に推定し、作物枯死の現象を避けることができ、農業生産に重要な指導的意義を持つ。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
領域深層土壌水分推定モデル確立方法であって、リモートセンシングを利用してターゲット土地領域の温度植生指数を取得するステップと、
温度植生指数に基づいて土壌水分を反転してターゲット土地領域の浅層土壌水分を得るステップと、
浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、領域深層土壌水分経験モデルを構築するステップと、
領域深層土壌水分経験モデルに基づいて領域深層土壌水分推定モデルを得るステップと、
を含むことを特徴とする領域深層土壌水分推定モデル確立方法。
【請求項2】
浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、領域深層土壌水分経験モデルを構築する前記ステップは、浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、二次線形回帰フィッティング方法によって領域深層土壌水分経験モデルを構築するステップを含む、ことを特徴とする請求項１に記載の領域深層土壌水分推定モデル確立方法。
【請求項3】
前記領域深層土壌水分経験モデルは、以下の通りであり、ｙ＝０．０００５ｘ２＋０．２２５６ｘ－０．２８２４
ここで、ｙは、領域深層土壌貯水量と浅層土壌貯水量との差を表し、ｘは、領域深層土壌と浅層土壌との深さの値の差を表す、ことを特徴とする請求項２に記載の領域深層土壌水分推定モデル確立方法。
【請求項4】
前記領域深層土壌水分推定モデルは、以下の通りであり、Ｓ＝０．２２５６×（ｄ－ｄ０）＋Ｓ０×［１＋０．０００５／Ｓ０×（ｄ－ｄ０）２］－０．２８２４
ここで、Ｓは、０－ｄｃｍの土壌貯水量を表し、 Ｓ０は、０－ ｄ０ｃｍの浅層土壌貯水量を表し、且つ ｄ０＝２０ｃｍであり、ｄは、 ｄ０よりも大きい、ことを特徴とする請求項３に記載の領域深層土壌水分推定モデル確立方法。
【請求項5】
領域深層土壌水分推定モデル確立システムであって、リモートセンシングを利用してターゲット土地領域の温度植生指数を取得するための温度植生指数取得モジュールと、
温度植生指数に基づいて土壌水分を反転してターゲット土地領域の浅層土壌水分を得るための浅層土壌水分反転モジュールと、
浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、領域深層土壌水分経験モデルを構築するための経験モデル構築モジュールと、
領域深層土壌水分経験モデルに基づいて領域深層土壌水分推定モデルを得るための土壌水分推定モジュールと、を含む、ことを特徴とする領域深層土壌水分推定モデル確立システム。
【請求項6】
前記経験モデル構築モジュールは、浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、二次線形回帰フィッティング方法によって領域深層土壌水分経験モデルを構築するための経験モデル構築ユニットを含む、ことを特徴とする請求項５に記載の領域深層土壌水分推定モデル確立システム。
【請求項7】
前記領域深層土壌水分経験モデルは、以下の通りであり、ｙ＝０．０００５ｘ２＋０．２２５６ｘ－０．２８２４
ここで、ｙは、領域深層土壌貯水量と浅層土壌貯水量との差を表し、ｘは、領域深層土壌と浅層土壌との深さの値の差を表す、ことを特徴とする請求項６に記載の領域深層土壌水分推定モデル確立システム。
【請求項8】
前記領域深層土壌水分推定モデルは、以下の通りであり、Ｓ＝０．２２５６×（ｄ－ｄ０）＋Ｓ０×［１＋０．０００５／Ｓ０×（ｄ－ｄ０）２］－０．２８２４
ここで、Ｓは、０－ｄｃｍの土壌貯水量を表し、 Ｓ０は、０－ ｄ０ｃｍの浅層土壌貯水量を表し、且つ ｄ０＝２０ｃｍであり、ｄは、 ｄ０よりも大きい、ことを特徴とする請求項７に記載の領域深層土壌水分推定モデル確立システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、領域土壌水分推定技術分野に関し、特に領域深層土壌水分推定モデル確立方法に関する。
【背景技術】
【0002】
土壌水分モニタリングには多くの方法があるが、領域深層土壌水分測定にはそれぞれ長所と短所がある。例えば、乾燥計量法は、領域深層土壌水分を得るために時間と労力を要し、土壌に損傷を与え、その場で長期間モニタリングすることが困難である。射線法及び誘電特性法は、その場でのモニタリングを実現できるが、照射や高価格のため、広い面積及び領域深層土壌水分のモニタリングには非常に制限がある。リモートセンシング法は、広い面積の土壌水分モニタリングを実現できるが、表層土壌水分のみをモニタリングすることになり、表層の深さの問題に関する統一的な見解は現在ない。そのため、長年の試験研究において、研究者らは、表層土壌水分と領域深層土壌水分との間に一定の関係があることを発見しました。
【0003】
現在では、表層と領域深層土壌水分との関係に関する研究は、統計的方法とモデル法に分けることができる。モデル法で得られた根域土壌水分は、主に水分平衡モデルに基づいており、初期時刻の表層と領域深層土壌水分、及び気象、土壌パラメータを利用して時間的に連続した根域土壌水分を得る。また、統計学的方法により表層土壌水分と領域深層土壌水分との関係で得られる根域土壌水分は、瞬間性があり、すなわち表層土壌水分と同じタイミングを有する。上記２つの方法にはそれぞれ長所と短所があり、統計学的方法は、その考慮要因が少ないため、降雨や灌漑などの土壌水分の変化が大きく、又は異なる植生カバー、異なる栽培パターンなどにおいて、このような方法によって得られる根域土壌水分の精度を低下させる。しかしながら、モデル法の計算プロセスは複雑で、使用されるパラメータが比較的に多く、且つ一定の範囲内でのみ保証できる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
従来技術の不足を克服するために、本発明の目的は、領域深層土壌水分推定モデル確立方法及びシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0005】
上記目的を実現するために、本発明は、以下の技術案を提供する。
【0006】
領域深層土壌水分推定モデル確立方法であって、
リモートセンシングを利用してターゲット土地領域の温度植生指数を取得するステップと、
温度植生指数に基づいて土壌水分を反転してターゲット土地領域の浅層土壌水分を得るステップと、
浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、領域深層土壌水分経験モデルを構築するステップと、
領域深層土壌水分経験モデルに基づいて領域深層土壌水分推定モデルを得るステップと、を含む。
リモートセンシングを利用してターゲット土地領域の温度植生指数を取得するステップと、
温度植生指数に基づいて土壌水分を反転してターゲット土地領域の浅層土壌水分を得るステップと、
浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、領域深層土壌水分経験モデルを構築するステップと、
領域深層土壌水分経験モデルに基づいて領域深層土壌水分推定モデルを得るステップと、を含む。
【0007】
好ましくは、前記浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、領域深層土壌水分経験モデルを構築するステップは、
浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、二次線形回帰フィッティング方法によって領域深層土壌水分経験モデルを構築するステップを含む。
浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、二次線形回帰フィッティング方法によって領域深層土壌水分経験モデルを構築するステップを含む。
【0008】
好ましくは、前記領域深層土壌水分経験モデルは、以下の通りであり、
ｙ＝０．０００５ｘ２＋０．２２５６ｘ－０．２８２４
ここで、ｙは、領域深層土壌貯水量と浅層土壌貯水量との差を表し、ｘは、領域深層土壌と浅層土壌との深さの値の差を表す。
ｙ＝０．０００５ｘ２＋０．２２５６ｘ－０．２８２４
ここで、ｙは、領域深層土壌貯水量と浅層土壌貯水量との差を表し、ｘは、領域深層土壌と浅層土壌との深さの値の差を表す。
【0009】
好ましくは、前記領域深層土壌水分推定モデルは、以下の通りであり、
Ｓ＝０．２２５６×（ｄ－ｄ０）＋Ｓ０×［１＋０．０００５／Ｓ０×（ｄ－ｄ０）２］－０．２８２４
ここで、Ｓは、０－ｄｃｍの土壌貯水量を表し、 Ｓ０は、０－ ｄ０ｃｍの浅層土壌貯水量を表し、且つ ｄ０＝２０ｃｍであり、ｄは、 ｄ０よりも大きい。
Ｓ＝０．２２５６×（ｄ－ｄ０）＋Ｓ０×［１＋０．０００５／Ｓ０×（ｄ－ｄ０）２］－０．２８２４
ここで、Ｓは、０－ｄｃｍの土壌貯水量を表し、 Ｓ０は、０－ ｄ０ｃｍの浅層土壌貯水量を表し、且つ ｄ０＝２０ｃｍであり、ｄは、 ｄ０よりも大きい。
【0010】
本発明は、領域深層土壌水分推定モデル確立システムをさらに提供し、それは、
リモートセンシングを利用してターゲット土地領域の温度植生指数を取得するための温度植生指数取得モジュールと、
温度植生指数に基づいて土壌水分を反転してターゲット土地領域の浅層土壌水分を得るための浅層土壌水分反転モジュールと、
浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、領域深層土壌水分経験モデルを構築するための経験モデル構築モジュールと、
領域深層土壌水分経験モデルに基づいて領域深層土壌水分推定モデルを得るための土壌水分推定モジュールと、を含む。
リモートセンシングを利用してターゲット土地領域の温度植生指数を取得するための温度植生指数取得モジュールと、
温度植生指数に基づいて土壌水分を反転してターゲット土地領域の浅層土壌水分を得るための浅層土壌水分反転モジュールと、
浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、領域深層土壌水分経験モデルを構築するための経験モデル構築モジュールと、
領域深層土壌水分経験モデルに基づいて領域深層土壌水分推定モデルを得るための土壌水分推定モジュールと、を含む。
【0011】
好ましくは、前記経験モデル構築モジュールは、
浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、二次線形回帰フィッティング方法によって領域深層土壌水分経験モデルを構築するための経験モデル構築ユニットを含む。
浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、二次線形回帰フィッティング方法によって領域深層土壌水分経験モデルを構築するための経験モデル構築ユニットを含む。
【0012】
好ましくは、前記領域深層土壌水分経験モデルは、以下の通りであり、
ｙ＝０．０００５ｘ２＋０．２２５６ｘ－０．２８２４
ここで、ｙは、領域深層土壌貯水量と浅層土壌貯水量との差を表し、ｘは、領域深層土壌と浅層土壌との深さの値の差を表す。
ｙ＝０．０００５ｘ２＋０．２２５６ｘ－０．２８２４
ここで、ｙは、領域深層土壌貯水量と浅層土壌貯水量との差を表し、ｘは、領域深層土壌と浅層土壌との深さの値の差を表す。
【0013】
好ましくは、前記領域深層土壌水分推定モデルは、以下の通りであり、
Ｓ＝０．２２５６×（ｄ－ｄ０）＋Ｓ０×［１＋０．０００５／Ｓ０×（ｄ－ｄ０）２］－０．２８２４
ここで、Ｓは、０－ｄｃｍの土壌貯水量を表し、 Ｓ０は、０－ ｄ０ｃｍの浅層土壌貯水量を表し、且つ ｄ０＝２０ｃｍであり、ｄは、 ｄ０よりも大きい。
Ｓ＝０．２２５６×（ｄ－ｄ０）＋Ｓ０×［１＋０．０００５／Ｓ０×（ｄ－ｄ０）２］－０．２８２４
ここで、Ｓは、０－ｄｃｍの土壌貯水量を表し、 Ｓ０は、０－ ｄ０ｃｍの浅層土壌貯水量を表し、且つ ｄ０＝２０ｃｍであり、ｄは、 ｄ０よりも大きい。
【発明の効果】
【0014】
本発明による具体的な実施例に基づき、本発明は、以下の技術的効果を開示する：
本発明による領域深層土壌水分推定モデル確立方法の有益な効果は、従来の技術と比べ、本発明は、浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、領域深層土壌水分経験モデルを構築し、且つこれに基づいて領域深層土壌水分推定モデルを得て、土壌水分を正確に推定し、作物枯死の現象を避けることができ、農業生産に重要な指導的意義を持つことである。
本発明による領域深層土壌水分推定モデル確立方法の有益な効果は、従来の技術と比べ、本発明は、浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、領域深層土壌水分経験モデルを構築し、且つこれに基づいて領域深層土壌水分推定モデルを得て、土壌水分を正確に推定し、作物枯死の現象を避けることができ、農業生産に重要な指導的意義を持つことである。
【図面の簡単な説明】
【0015】
本発明の実施例又は従来技術における技術案をより明瞭に説明するために、以下は、実施例において使用される必要がある添付図面を簡単に紹介する。以下の記述における添付図面は、ただ本発明のいくつかの実施例に過ぎず、当業者にとって、創造的な労力なしに、これらの添付図面に基づき、他の添付図面を取得できることは自明である。
【図1】本発明による実施例における領域深層土壌水分推定モデル確立方法のフローチャートである。
【図2】本発明による実施例における０－２０ｃｍの土壌水分と各領域深さの土壌水分の平均値との関係であり、ここで、ＳＭは、平均含水量を表し、Ｒ２は、関連関係値を表す。
【発明を実施するための形態】
【0016】
以下は、本発明の実施例における添付図面に合わせて、本発明の実施例における技術案を明瞭且つ完全に記述する。明らかに、記述された実施例は、本発明の一部の実施例に過ぎず、全部の実施例ではない。本発明における実施例に基づき、当業者が創造的な労力なしに得られたすべての他の実施例は、いずれも本発明の保護範囲に属する。
【0017】
本発明の上記目的、特徴及び利点をより明らかに分かりやすくするために、以下では、添付図面と具体的な実施形態に合わせて本発明をさらに詳細に説明する。
【0018】
図１を参照し、領域深層土壌水分推定モデル確立方法は、以下のステップ１～ステップ４を含む。
【0019】
ステップ１、リモートセンシングを利用してターゲット土地領域の温度植生指数を取得する。
【0020】
ステップ２、温度植生指数に基づいて土壌水分を反転してターゲット土地領域の浅層土壌水分を得る。
【0021】
実際の応用において、リモートセンシングによって取得される、土壌水分を特徴づける温度植生指数と浅層土壌水分との相関性が比較的に高く、例えば、各深さの土壌層の土壌水分については、０－５ｃｍ、５－１０ｃｍ及び１０－２０ｃｍの深さの土壌層の土壌水分とリモートセンシングで反転される温度植生指数との相関性が比較的に高く、各深さの土壌層の土壌水分の平均値については、０－５ｃｍ、０－１０ｃｍ、０－２０ｃｍ及び０－３０ｃｍの深さの土壌層の土壌水分とリモートセンシングで反転される温度植生指数との相関性が比較的に高い。且つ一般的には、各土壌層の土壌水分については、隣接する土壌層の土壌水分の間の相関性が比較的に高く、２つの土壌層の距離が比較的に遠い時、２つの土壌層の間には相関性がほぼない。しかし、各土壌層の土壌水分の平均値については、浅層土壌水分の平均値と各深さの土壌層の土壌水分の平均値との関係は、良好な線形相関を示す。そのため本発明は、０－２０ｃｍの浅層土壌水分を取って３０－８０ｃｍの領域深層土壌水分を推定する。
【0022】
ステップ３、浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、領域深層土壌水分経験モデルを構築する。
【0023】
さらに、ステップ３は、
浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係（図２に示すように）に基づき、二次線形回帰フィッティング方法によって領域深層土壌水分経験モデルを構築するステップを含む。本発明において、領域深層土壌水分経験モデルは、以下の通りであり、
ｙ＝０．０００５ｘ２＋０．２２５６ｘ－０．２８２４
ここで、ｙは、領域深層土壌貯水量と浅層土壌貯水量との差を表し、ｘは、領域深層土壌と浅層土壌との深さの値の差を表す。
浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係（図２に示すように）に基づき、二次線形回帰フィッティング方法によって領域深層土壌水分経験モデルを構築するステップを含む。本発明において、領域深層土壌水分経験モデルは、以下の通りであり、
ｙ＝０．０００５ｘ２＋０．２２５６ｘ－０．２８２４
ここで、ｙは、領域深層土壌貯水量と浅層土壌貯水量との差を表し、ｘは、領域深層土壌と浅層土壌との深さの値の差を表す。
【0024】
ステップ４、領域深層土壌水分経験モデルに基づいて領域深層土壌水分推定モデルを得て、ここで、領域深層土壌水分推定モデルは、以下の通りであり、
Ｓ＝０．２２５６×（ｄ－ｄ０）＋Ｓ０×［１＋０．０００５／Ｓ０×（ｄ－ｄ０）２］－０．２８２４
ここで、Ｓは、０－ｄｃｍの土壌貯水量を表し、 Ｓ０は、０－ ｄ０ｃｍの浅層土壌貯水量を表し、且つ ｄ０＝２０ｃｍであり、ｄは、 ｄ０よりも大きい。
Ｓ＝０．２２５６×（ｄ－ｄ０）＋Ｓ０×［１＋０．０００５／Ｓ０×（ｄ－ｄ０）２］－０．２８２４
ここで、Ｓは、０－ｄｃｍの土壌貯水量を表し、 Ｓ０は、０－ ｄ０ｃｍの浅層土壌貯水量を表し、且つ ｄ０＝２０ｃｍであり、ｄは、 ｄ０よりも大きい。
【0025】
本発明は、浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、領域深層土壌水分経験モデルを構築し、且つこれに基づいて領域深層土壌水分推定モデルを得て、土壌水分を正確に推定し、作物枯死の現象を避けることができ、農業生産に重要な指導的意義を持つ。
【0026】
本発明は、領域深層土壌水分推定モデル確立システムをさらに提供し、それは、
リモートセンシングを利用してターゲット土地領域の温度植生指数を取得するための温度植生指数取得モジュールと、
温度植生指数に基づいて土壌水分を反転してターゲット土地領域の浅層土壌水分を得るための浅層土壌水分反転モジュールと、
浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、領域深層土壌水分経験モデルを構築するための経験モデル構築モジュールと、
領域深層土壌水分経験モデルに基づいて領域深層土壌水分推定モデルを得るための土壌水分推定モジュールと、を含む。
リモートセンシングを利用してターゲット土地領域の温度植生指数を取得するための温度植生指数取得モジュールと、
温度植生指数に基づいて土壌水分を反転してターゲット土地領域の浅層土壌水分を得るための浅層土壌水分反転モジュールと、
浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、領域深層土壌水分経験モデルを構築するための経験モデル構築モジュールと、
領域深層土壌水分経験モデルに基づいて領域深層土壌水分推定モデルを得るための土壌水分推定モジュールと、を含む。
【0027】
好ましくは、前記経験モデル構築モジュールは、
浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、二次線形回帰フィッティング方法によって領域深層土壌水分経験モデルを構築するための経験モデル構築ユニットを含む。
浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、二次線形回帰フィッティング方法によって領域深層土壌水分経験モデルを構築するための経験モデル構築ユニットを含む。
【0028】
好ましくは、前記領域深層土壌水分経験モデルは、以下の通りであり、
ｙ＝０．０００５ｘ２＋０．２２５６ｘ－０．２８２４
ここで、ｙは、領域深層土壌貯水量と浅層土壌貯水量との差を表し、ｘは、領域深層土壌と浅層土壌との深さの値の差を表す。
ｙ＝０．０００５ｘ２＋０．２２５６ｘ－０．２８２４
ここで、ｙは、領域深層土壌貯水量と浅層土壌貯水量との差を表し、ｘは、領域深層土壌と浅層土壌との深さの値の差を表す。
【0029】
好ましくは、前記領域深層土壌水分推定モデルは、以下の通りであり、
Ｓ＝０．２２５６×（ｄ－ｄ０）＋Ｓ０×［１＋０．０００５／Ｓ０×（ｄ－ｄ０）２］－０．２８２４
ここで、Ｓは、０－ｄｃｍの土壌貯水量を表し、 Ｓ０は、０－ ｄ０ｃｍの浅層土壌貯水量を表し、且つ ｄ０＝２０ｃｍであり、ｄは、 ｄ０よりも大きい。
Ｓ＝０．２２５６×（ｄ－ｄ０）＋Ｓ０×［１＋０．０００５／Ｓ０×（ｄ－ｄ０）２］－０．２８２４
ここで、Ｓは、０－ｄｃｍの土壌貯水量を表し、 Ｓ０は、０－ ｄ０ｃｍの浅層土壌貯水量を表し、且つ ｄ０＝２０ｃｍであり、ｄは、 ｄ０よりも大きい。
【0030】
本発明による具体的な実施例に基づき、本発明は、以下の技術的効果を開示する：
本発明は、浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、領域深層土壌水分経験モデルを構築し、且つこれに基づいて領域深層土壌水分推定モデルを得て、土壌水分を正確に推定し、作物枯死の現象を避けることができ、農業生産に重要な指導的意義を持つ。
本発明は、浅層土壌水分と領域深層土壌水分との間の関連関係に基づき、領域深層土壌水分経験モデルを構築し、且つこれに基づいて領域深層土壌水分推定モデルを得て、土壌水分を正確に推定し、作物枯死の現象を避けることができ、農業生産に重要な指導的意義を持つ。
【0031】
本明細書における各実施例は、漸進的な方式を採用して記述され、各実施例は、他の実施例との相違点に焦点を当てて説明され、各実施例の間の同じ又は類似している部分は、互いに参照すればよい。
【0032】
本明細書では、具体的な例を応用して本発明の原理及び実施形態について記述しており、以上の実施例の説明は、本発明の方法及びその核心的思想への理解を助けるためにのみ用いられ、また、当業者にとって、本発明の思想に基づき、具体的な実施形態及び応用範囲においていずれも変更があり得る。以上をまとめると、本明細書の内容は、本発明を限定するものとして理解されるべきではない。
【図1】
【図2】
【国際調査報告】