一、系統定義與學科定位

托普云農（浙江托普云農科技股份有限公司）土壤墑情自動監測系統（典型如TPFS?WS系列土壤墑情監測站/自動土壤水分觀測儀），是一套集頻域反射或時域反射原位傳感、多深度剖面布設、低功耗數據采集傳輸與云端智能分析于一體的農業水文物聯網（IoT）監測節點。該系統用以替代傳統的烘干法、酒精燃燒法等破壞性間斷取樣，實現農田、林地、草地根區剖面上土壤體積含水量、土壤溫度及可選的電導率（EC，表征鹽分）等參數的連續、無人值守、分層同步監測，是開展土壤—植物—大氣連續體（SPAC）水分傳輸研究、旱情預警及精準灌溉決策的基礎觀測設施。

二、測量原理

FDR/TDR介電常數反演法：土壤介電常數（ε）隨含水率顯著變化（水的ε≈80，干燥礦物土壤ε≈3～5）。FDR傳感器向土壤中發射高頻電磁波，測量由土壤介電特性決定的電路諧振頻率或阻抗變化，建立ε與體積含水率的經驗或標定函數關系反演VWC；TDR則通過測量電磁波沿傳輸線在介質中的傳播時差計算ε。二者均為原位非破壞式測定，可反映原位狀態下根系層水分真實動態。

分層剖面布設：傳感器探針或一體化管式探頭按作物主要根系分布深度（通常分設若干典型土層）垂直埋設或打入，實現同一測點不同深度水分—溫度梯度的同步捕獲，用于分析降雨/灌溉入滲鋒面運移、潛水蒸發及晝夜溫度場變化。

可選電導率補償：部分型號集成四電極法測定土壤溶液電導率，用于鹽漬化區的水分讀數鹽度校正及次生鹽漬化趨勢監測。

邊緣預處理：采集終端對原始信號做滑動平均濾波、異常值剔除及溫度補償，減小探頭老化、土壤質地差異及短期電磁干擾帶來的隨機誤差。

主機及傳輸部分：

1、系統供電：土壤墑情自動監測系統采用15W單晶硅太陽能板進行供電，可支持220v市電和太陽能雙電源供電，可按實際應用進行切換；

2、長效續航：內置大容量鋰電池，可獨立工作15天以上。外接太陽能電池板，可實現連續工作；

3、一體化數據采集：設備具有數據采集及上傳功能，通過標準485接口集成土壤墑情傳感器數據采集，包括土壤溫度、土壤水分、作物苗情圖像等參數，并通過無線通訊方式上傳至管理云平臺；

4、上傳方式：數據可以上傳到自己的電腦也可以上傳到總服務器，可切換，無影響；

5、海拔及防盜定位功能：可測海拔高度，自動獲取海拔參數和內置北斗、GPS、伽利略等多種定位系統；

6、苗情圖像采集：自帶攝像頭，CMOS1/2.7英寸圖像傳感器，200W（1280*1080）像素，手動360°云臺調節，支持定時拍照功能、通過遠程設定拍照時間和拍照張數，可將現場圖片上傳到管理云平臺方便觀察植物實際生長情況，動態播放苗情變化趨勢；

7、嵌入式系統設計： 土壤墑情自動監測系統采用FREERTOS操作系統，提升了系統運行的可靠性、多數據采集任務的實時性、系統模塊化、CPU的高效化應用；

8、內存容量： 系統支持TF卡配置，最少可以存儲40萬條傳感器數據，可以確保5年傳感器數據存儲；

9、網絡通訊：系統支持三網通4G CAT1（可選配5G）網絡與服務器通訊，網絡向下兼容聯通移動的2G，可隨時隨地聯網管理，支持手機App與Web端遠程查看設備信息及遠程管理操作；

10、故障排查：設備支持遠程故障在線診斷，當設備發生故障，可通過遠程在線故障診斷功能進行故障排查；

11、遠程升級：設備具有OTA遠程固件在線升級功能，可通過平臺或者app，直接遠程對硬件設備進行固件升級；

12、低功耗設計：低功耗設計加太陽能互補方式，內置大容量鋰電池，放置在野外無太陽能充電的情況下，可以連續工作15日以上，有太陽能充電的情況下，可持續工作；

13、防水設計：土壤墑情自動監測系統整機采用一體式設計，防濕防潮設計，防護等級：IP65，土壤傳感器防水等級IP68；

14、結構簡約設計：2米不銹鋼噴塑支架；金屬噴漆兩節式支架結構，鋼質材料設計，牢靠穩固，外觀美觀；

管理云平臺功能：

1、帶數字農業云管理平臺包含B/S架構，可將所有便攜式設備及在線設備數據進行匯總分析，數據不丟失，查看操作方式包括網頁端及手機端（安卓及蘋果系統均可用）；

2、平臺支持設備數據云端存儲，提供足夠容量可長期保存；

3、平臺為設備數據提供曲線與表格等報表形式，平臺內數據、圖表均可下載，進行數據對比分析及打印且數據報表可導出；

4、數字農業云管理平臺支持傳感器實時數據及預警狀態可視化，可顯示每種參數過程曲線趨勢，最大值、最小值、平均值顯示查看，放大、縮小功能，

5、用戶可為作物配置傳感器報警條件，預置若干常用的農作物的報警配置。

6、數據評價：可以設置高低超限值，可自動進行數據預警分析。

7、苗情監測：可在管理平臺上查看作物生長苗情圖片，支持動態播放苗情生長過程；

8、降水預測：依據GPS準確定位，對設備所在地區預測降水情況，包括48h預測和15d預測，幫助用及時了解降水信息；系統支持土壤容重和田間持水；

9、量會自動計算相對含水量，用戶可根據實際種植作物設定相應墑情等級，快速掌握墑情實時信息；

10、根系分析：系統支持根據傳感器數據，采用數據模型算法，對土壤各層水分消耗占比情況分析，自動判斷作物根系生長深度；

11、墑情趨勢分析：系統支持利用經典PM公式對作物參考蒸發蒸騰量ETo進行統計、分析和預測（7天），有助于用于及時了解土壤水分散失情況；用；

12、用戶可以自定義時間查看土壤水分最值變化和當前水分所處區間，支持動態播放土壤水分變化趨勢線。

13、管理平臺可對設備基礎設置管理與遠程控制；

14、管理平臺軟件支持在線升級；

四、典型應用領域

農業水文與土壤物理研究：獲取高頻次、多層位連續水分動態數據集，用于構建土壤水分消退曲線、計算作物潛在與參考蒸散量（ETo）、分析降雨入滲與土壤水再分配過程。

精準灌溉與智慧農業：依據根區水分閾值觸發灌溉開關或推送預警，支撐調虧灌溉（RDI）、虧缺灌溉制度制定，提高水分利用效率（WUE）。

區域旱情監測與預警網絡：作為縣級/省級墑情站網節點，結合氣象數據開展農業干旱等級評定與旱情趨勢發布。

生態恢復與水土保持：監測造林、退耕還林還草、礦山復墾區土壤水分恢復進程，評估植被重建對土壤水庫功能的改善效果。

科研教學示范：土壤物理學、農田水利工程課程中自動化原位監測原理演示及長期定位試驗數據產出。

五、學術使用要點

傳感器埋設時應開挖剖面將探頭置入預定深度后用原狀土回填搗實，消除探頭周圍大孔隙及空氣隙導致的測量偏高。正式使用前建議針對當地主要土壤質地（砂土/壤土/黏土）做現場標定或選用出廠中已內置多質地修正系數的型號，以減小土壤容重、有機質含量及鹽分對介電讀數的系統偏差。FDR法在強鹽漬化（高EC）或高黏土含量下可能出現交叉敏感，必要時應以烘干法做定期比對抗差校正。長期監測需定期清理探頭表面附著物并檢查太陽能供電與通信鏈路狀態，確保數據序列的完整性與連續性。數據分析中應注意將體積含水率與田間持水量（FC）、凋萎系數（PWP）做歸一化處理以表征相對有效水含量，而非僅用絕對百分比做跨質地比較。

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