| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,531 |
| تعداد مقالات | 18,710 |
| تعداد مشاهده مقاله | 61,574,823 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 22,292,393 |
ارزیابی عملکرد حسگرهای فاصلهیاب نوری در اندازهگیری بلادرنگ زبری سطح خاک | ||
| نشریه مکانیزاسیون کشاورزی | ||
| دوره 10، شماره 2، تیر 1404، صفحه 37-57 اصل مقاله (1.86 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/jam.2025.65789.1317 | ||
| نویسندگان | ||
| نسیم صالحی بابامیری1؛ حسین حاجی آقا علیزاده* 1؛ مجید دولتی2 | ||
| 1گروه مهندسی بیوسیستم - دانشکده کشاورزی - دانشگاه بوعلی سینا - همدان - ایران | ||
| 2گروه علوم و مهندسی صنایع غذایی، دانشکده فنی و منابع طبیعی تویسرکان، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران | ||
| چکیده | ||
| اندازهگیری زبری سطح خاکهای کشاورزی نقش مهمی در ارزیابی عاملهای مختلف از جمله: عملکرد ادوات خاکورزی، حفظ آب سطحی، آمادهسازی بستر بذر و مدیریت رواناب سطحی دارد. روشهای مرسوم اندازهگیری زبری اغلب از رویکرد توقف و حرکت استفاده میکنند که هم خستهکننده و هم زمانبر است. در صورت اندازهگیری بلادرنگ زبری خاک، زمان اندازهگیری به میزان قابل توجهی کاهش خواهد یافت و راه انجام اقدامهای کارآمدتر در کشاورزی دقیق هموارتر میشود. در این مطالعه عملکرد حسگرهای نوری مادون قرمز و لیزری روی یک سیستم متحرک مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج نشان داد که سرعت دستگاه، تأثیر معنیداری بر عملکرد سامانه نداشت. اثر متقابل روش اندازهگیری و کلاس زبری در سطح یک درصد معنیدار بود. یک ارتباط قوی بین زبری بهدست آمده از پینمتر و حسگر لیزری در سرعتهای پیشروی کمتر ازkmh-1 5/3 (R² > 0.9) مشاهده شد، با وجود اینکه در سرعت kmh-1 8/4 مقدار ضریب تبیین مدل برازش به 79/0 کاهش یافت؛ اما تا حد زیادی موفق شد زبری واقعی را پیشبینی کند. این مطالعه نشان داد که استفاده از حسگرهای لیزری با نرخ جمعآوری دادههای بالاتر میتواند تشخیص کلاسهای زبری را تسهیل کند و ترسیم نقشه پروفیل خاک را شبیه به روش پینمتر امکانپذیر نماید. روش مادون قرمز در سطوح با پستی و بلندی منظم، اختلاف معنیداری با روش پینمتر نداشت ولی در سطوح نامنظم، در سطح یک درصد اختلاف معنیداری با روش پین متر داشت. یافتههای تحقیق حاضر، بر پتانسیل حسگرهای نوری برای اندازهگیری سریع زبری خاک تأکید نمود. | ||
| کلیدواژهها | ||
| اندازهگیری بلادرنگ زبری خاک؛ حسگرهای فاصلهیاب نوری؛ خاکورزی دقیق؛ زبری تصادفی | ||
| مراجع | ||
|
Abbaszadeh, P., Moradkhani, H., and Zhan, X. (2019). Downscaling SMAP radiometer soil moisture over the CONUS using an ensemble learning method. Water Resources Research, 55(1): 324–344. https://doi.org/10.1029/2018WR023354. Aguilar, M. A., Aguilar, F. J., and Negreiros, J. (2009). Off-the-shelf laser scanning and close-range digital photogrammetry for measuring agricultural soils microrelief. Biosystems Engineering, 103(4): 504–517. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2009.02.010. Alam, A. M., Farhad, M. M., Kurum, M., and Gurbuz, A. (2024). An Advanced Testbed for Passive/Active Coexistence Research: A Comprehensive Framework for RFI Detection, Mitigation, and Calibration. 2024 United States National Committee of URSI National Radio Science Meeting (USNC-URSI NRSM). 9-12 Jan 2024. Boulder, Colorado, USA. P. 280. https://doi.org/10.23919/USNC-URSINRSM60317.2024.10464436. Allmaras, R. R. (2024). Total porosity and random roughness of the interrow zone as influenced by tillage. USDA Conservation Research Report, 7: 1-14. Al-Suhaibani, S. A., & Ghaly, A. E. (2010). Effect of plowing depth of tillage and forward speed on the performance of a medium size chisel plow operating in a sandy soil. American Journal of Agricultural and Biological Sciences. 5(3): 247-255. https://doi.org/10.3844/ajabssp.2010.247.255. Amoah, J., Amatya, D. M., & Nnaji, S. (2013). Quantifying watershed surface depression storage: Determination and application in a hydrologic model. Hydrological Processes. 27(17): 2401–2413. https://doi.org/10.1002/hyp.9364. Anthonis, J., Mouazen, A. M., Saeys, W. and Ramon, H. (2004). An automatic depth control system for online measurement of spatial variation in soil compaction, Part 3: Design of depth control system. Biosystems Engineering, 89(1): 59-67. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2004.06.013. Bagheri, M. A. (2023). 3D surface profile extraction using image processing, The ninth international Conference on Knowledge and Technology of Mechanical, Electrical Engineering and Computer Of Iran, Tehran, Iran. P. 6. (In Persian). Bauer, T., Strauss, P., Grims, M., Kamptner, E., Mansberger, R., et al., (2015). Longterm agricultural management effects on surface roughness and consolidation of soils. Soil and Tillage Research, 151: 28-38. https://doi.org/10.1016/j.still.2015.01.017. Carrara, M., Comparetti, A., Febo, P., Orlando, S. (2004). Spatially variable herbicide application on Durum wheat in Sicily. Biosyst. Eng, 87: 387–392. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2004.01.004. Carvajal, F., Aguilar, M.A., Agüera, F., Aguilar, F.J., Giráldez, J. V. (2006). Maximum depression storage and surface drainage network in uneven agricultural landforms. Biosystems Engineering, 95 (2) :281-293. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2006.06.003. Cierniewski, J., Karnieli, A., Kazmierowski, C., Krolewicz, S., Piekarczyk, J., et al., (2015). Effects of soil surface irregularities on the diurnal variation of soil broadband blue-sky albedo. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 8(2): 493–502. https://doi.org/10.1109/ JSTARS.2014.2330691. Crummett, D., (2019). Variable intensity tillage offers solutions for varying soil conditions. In Niche Equipment Markets, Manufacturer News available at: https://www.farm-equipment.com/articles/16770-variable-intensity-tillage-offers-solutions-for-varying-soil-conditions. Dalla Rosa, J., Cooper, M., Darboux, F., & Medeiros, J. C. (2012). Soil roughness evolution in different tillage systems under simulated rainfall using a semivariogram-based index. Soil and Tillage Research, 124: 226–232. https://doi.org/10.1016/j.still.2012.06.001. Draelos, M., Deshpande, N., & Grant, E. (2012). The Kinect up close: Adaptations for short-range imaging. IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems (MFI) 13-15 September, Hamburg, Germany. pp. 251–256. https://doi.org/ 10.1109/MFI.2012.6343067. Fallahi, E., Aghkhani, M. H., and Bayati, M. R. (2015). Design construction and evaluation of the automatics position control system of tillage tools. Iranian Journal of Biosystem Engineering, 46(2): 117-123. (In Persian). https:// doi.org/10.22059/ijbse.2015.55669. García Moreno, R., Díaz Alvarez, M.C., Tarquis Alonso, A.M., Paz Gon´zalez, A., & Saa´ Requejo, A., (2010). Shadow analysis of soil surface roughness compared to the chain set method and direct measurement of micro-relief. Biogeosciences, 7: 2477–2487. https://doi.org/10.5194/bg-7-2477-2010, 2010. Gilliot, J. M., Vaudour, E., Michelin, J., (2017). Soil surface roughness measurement: A new fully automatic photogrammetric approach applied to agricultural bare fields. Computer and Electronic in Agriculture. 134: 63–78. https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.01.010. Gohari, M., Hemmat, A., and Afzal, A. (2010). Design Construction and evaluation of a variable-depth tillage implement equipped with a GPS. Iranian Journal of Biosystem Engineering,41(1): 1-9. (In persian). https:// doi.org/ 20.1001.1.20084803.1389.41.1.1.0 Govers, G., Takken, I., & Helming, K. (2000). Soil roughness and overland flow. Agronomie, 20(2): 131-146. Guzha, A.C., (2004). Effects of tillage on soil microrelief, surface depression storage and soil water storage. Soil and Tillage Research, 76: 105–114. https://doi.org/10.1016/j.still.2003.09.002 Haubrock, S., Kuhnert, M., Chabrillat, S., Güntner, A., and Kaufmann, H. (2009)."Spatiotemporal variations of soil surface roughness from in-situ laser scanning," Catena, 79.128–139. ttps://doi.org/10.1016/j.catena.2009.06.005. Kitchen, N. R., Sudduth, K. A., Drummond, S. T., Scharf, P. C., Palm, H. L., et al., (2010). Ground-based canopy reflectance sensing for variable-rate nitrogen corn fertilization. Agron. J, 102: 71–84. https://doi.org/10.2134/agronj2009.0114. Jensen, T., Karstoft, H., Green, O., Munkholm, L.J., (2017). Assessing the effect of the seedbed cultivator leveling tines on soil surface properties using laser range scanners. Soil and Tillage Research, 167: 54–60. https://doi.org/10.1016/j.still.2016.11.006. Jester, W., & Klik, A. (2005). Soil surface roughness measurement—methods, applicability, and surface representation. Catena, 64(2-3): 174-192. https://doi.org/10.1016/j.catena.2005.08.005. Koval, L., Vaňuš, J., and Bilík, P. (2016). Distance measuring by ultrasonic sensor. IFAC-PapersOnLine, 49(25): 153-158. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.12.026. Kuipers, H. (1957). A reliefmeter for soil cultivation studies. NJAS. 5(4). https://doi.org/10.18174/njas.v5i4.17727. Lee, J., Yamazaki, M., Oida, A., Nakashima, H., Shimizu, H., (1996). Non-contact sensors for distance measurement from ground surface. J. Terra, 33 (3): 155–165. https://doi.org/10.1016/S0022-4898(96)00016-X Lee, K. H. and Ehsani, R. (2008). Comparison of two 2D laser scanners for sensing object distances, shapes, and surface patterns. Computers and Electronics in Agriculture, 60(2): 250–262. https://doi.org/10.1016/j.compag.2007.08.007. Lin, B. B. and Richards, P. L. (2007). Soil Random Roughness and Depression Storage on Coffee Farms of Varying Shade Levels. Agricultural Water Management, 92(3): 194-204. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2007.05.014. Liu, L.; Bi, Q.; Zhang, Q.; Tang, J.; Bi, D.; Chen, L. (2022). Evaluation Method of Soil Surface Roughness after Ditching Operation Based on Wavelet Transform. Actuators, 11: 87. https://doi.org/ 10.3390/act11030087. Marinello, F., Pezzuolo, A., Gasparini, F., Arvidsson, J., & Sartori, L. (2015). Application of the Kinect sensor for dynamic soil surface characterization. Precision Agriculture, 16 (6): 601–612. https://doi.org/10.1007/s11119-015-9398-5. Maleki, M.R., Mouazen, A.M., De Ketelaere, B., Ramon, H., & De Baerdemaeker, J. (2008). On-the-go variable rate phosphorus fertilization based on a VIS-NIR. Biosystems Engineering, 99 (1): 35–46. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2007.09.007. Martinez-Agirre, A., Alvarez-Mozos, J., & Gi´menez, R. (2016). Evaluation of surface roughness parameters in agricultural soils with different tillage conditions using a laser profile meter. Soil and Tillage Research, 161: 19–30. https:// doi.org/10.1016/j.still.2016.02.013. Marzahn, P., Seidel, M., Ludwig, R. (2012). Decomposing dual scale soil surface roughness for microwave remote sensing applications. Remote Sens. J, 4: 2016–2032. https://doi.org/10.3390/rs4072016. Matthias, A. D., Fimbres, A., Sano, E. E., Post, D. F., Accioly, L., et al., (2000). Surface roughness effects on soil albedo. Soil Science Society of America Journal, 64(3): 1035–1041, https://doi.org/ 10.2136/sssaj2000.6431035x. Mohammadi, F., Maleki, M. R., & Khodaei, J. (2022). Control of variable rate system of a rotary tiller based on real-time measurement of soil surface roughness. Soil and Tillage Research, 215: 105216. https://doi.org/10.1016/j.still.2021.105216. Mohammadi, F., Maleki, M. R., & Khodaei, J. (2023). Laboratory evaluation of infrared and ultrasonic range-finder sensors for on-the-go measurement of soil surface roughness. Soil Tillage Res, 229: 105678. https://doi.org/10.1016/j.still.2023.105678. Nayerifard, T. (2015). Extraction of three-dimensional soil surface profile using laser based on digital image processing. MS thesis, biosystem engineering, Bu Ali Sina University, The Iran. (In Persian with English abstract). Podmore, T. H. and Huggins, L.F. (1981). An automated profile meter for surface roughness measurements. Transactions of the American Society of Agricultural Engineers, 24(3): 663-665. https://doi.org/10.13031/2013.34317. Römkens, M. J. M., and Wang, J.Y. (1986). Effect of tillage on surface roughness. Transactions of the American Society of Agricultural Engineers, 29(2): 429–433. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 486 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 321 |
||