- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏工程监测
常用的工程测量监测仪器
工程测量仪器是一种测量仪器，是工程建设的规划设计、施工及经营管理阶段进行测量工作所需用的各种定向、测距、测角、测高、测图以及摄影测量等方面的仪器。如振弦采集仪，投影仪，经纬仪，水准仪，平板仪，速测仪，陀螺经纬仪，激光测量，摄影仪，测图仪等常用仪器。
98630编辑于 2023-05-19 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
GEE APP——土壤水分资源管理器
摘要 由于土壤水分含量与地球气候和天气以及干旱、洪水或山体滑坡等现象有关，因此对许多科学和专业用户来说都非常宝贵。遥感技术为连续测量这一变量提供了独特的可能性。 然而，目前可操作的土壤水分产品只有中粗空间分辨率（≥1 公里）。 本研究介绍了一种基于机器学习（ML）的高空间分辨率（50 米）土壤水分绘图方法，该方法基于 Landsat-8 光学和热图像、哥白尼哨兵-1 C 波段合成孔径雷达图像以及可在谷歌地球引擎中执行的模型数据的整合 这种方法的新颖之处在于将完全由数据驱动的 ML 概念应用于地表土壤水分含量的全球估算。来自国际土壤水分网络的全球分布式原位数据是模型训练的输入。 除了检索模型本身，本文还介绍了一个收集训练数据的框架和一个用于土壤水分绘图的独立 Python 软件包。谷歌地球引擎 Python 应用程序接口为完全基于云的数据收集和检索的执行提供了便利。
35710编辑于 2024-04-17 - 来自专栏智慧农业
管式土壤墒情监测站：精准监测土壤水分状况
管式土壤墒情监测站：精准监测土壤水分状况【TH-GTS6】管式土壤墒情监测站是一种基于现代传感技术和物联网技术的智能化农业监测设备，通过埋入土壤中的多参数传感器阵列，实现对土壤水分、温度、电导率等关键指标的实时 一、核心监测参数土壤水分（体积含水率）采用时域反射法（TDR）或频域反射法（FDR）技术，通过测量土壤介电常数变化，精准计算水分含量。监测范围：0%-100%体积含水率，精度可达±2%。 二、技术优势多深度分层监测管式设计支持多节传感器串联，可同时监测不同土层（如10cm、20cm、40cm）的水分状况，揭示土壤水分垂直分布规律。 三、应用场景精准灌溉决策根据土壤水分实时数据，结合作物需水模型，实现变量灌溉控制，节水30%-50%。干旱预警与灾害防控通过长期数据积累，建立土壤水分基线模型，提前预警干旱风险，指导抗旱措施。 内蒙古草原生态修复：监测深层土壤水分动态，指导人工草场灌溉策略，植被覆盖率提高22
30810编辑于 2025-07-28 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
基于AMSR-E和AMSR2数据的全球长时序日尺度土壤水分数据产品（2002-2022
数据集采用Yao et al.(2017)发展的土壤水分神经网络反演算法，将SMAP的优势传递到AMSR-E/2，以目前卫星最优精度的SMAP标准土壤水分产品为训练目标，以AMSR-E/2的亮温为输入， 最终输出长时序土壤水分数据。 该数据集能够重现SMAP土壤水分的时空分布，精度与SMAP土壤水分产品相当；同时该数据集精度优于AMSR-E和AMSR2的官方土壤水分产品，通过全球14个密集观测站网的地面观测验证表明，其土壤水分精度为 优化水资源管理：土壤水分数据可以帮助水资源管理部门了解土壤和植被的水分状况，制定合理的水资源管理计划，优化水资源利用效率。 综上所述，土壤水分数据对于农业生产和水资源管理有着重要的作用。 基于AMSR-E和AMSR2数据的全球长时序日尺度土壤水分数据集（2002-2022）.
60610编辑于 2024-02-02 土壤水分自动监测系统：驱动农业墒情管理范式革新
土壤水分自动监测系统以 “无人化采样 - 智能化处理 - 场景化应用” 的全流程设计，彻底改变了传统墒情管理依赖人工、数据滞后的痛点。 支持根据作物生育期自适应调节采样策略 —— 苗期设置 24 小时 / 次低频采样（功耗 < 5mA），拔节期切换至 1 小时 / 次高频监测（触发式采样，降雨后 30 分钟内自动启动加密采集），采样间隔精度达 ±1 分钟，有效捕捉土壤水分快速变化过程
36810编辑于 2025-08-04- 来自专栏一个有趣的灵魂W
好文速递：美国西南部极端炎热天气变得更加干燥
近期夏季土壤水分减少的原因是 6 月土壤水分下降，而年际变化受夏季降水控制。 c, 西南平均蒸散量的底部三分位数减去顶部三分位数的复合JAS表层土壤水分。d，西南平均 JAS 蒸散量（橙色）和 JAS 表层土壤水分（蓝绿色）的时间序列。 e，西南平均JAS表层土壤水分减去顶部三分位数的底部三分位数中年份的复合6月1 m土壤水分。f，西南平均JAS表层土壤水分（橙色）和6月1 米土壤水分（蓝绿色）的时间序列。 g，西南平均JAS表层土壤水分的底部三分位数中多年的复合JAS降水减去顶部三分位数。h，西南平均 JAS 表层土壤水分（橙色）和 JAS 降水（蓝绿色）的时间序列。 b，CMIP6 模型中 6 月柱状土壤水分（横轴）、JAS 降水（纵轴）和 JAS 表层土壤水分（颜色）线性趋势之间的关系。
1.2K10编辑于 2022-01-19 - 来自专栏气象学家
RSE | 协同机器学习和插值法的全球卫星土壤水分缺失值填补新框架
机器学习法依赖于全局统计结果，在大范围填补时整体表现较好，但在土壤水分高值和低值区域会产生“平均化”效应，从而弱化土壤水分在这些区域的细节特征（图2）。 表1 机器学习法填补的ESA CCI土壤水分相对于原始ESA CCI土壤水分的误差指标统计结果 插值法 插值法不依赖辅助数据，仅通过未缺失数据来估算缺失值。 构建好Stacking框架后，研究团队同样使用2018年数据建立模型，对2019年的ESA CCI土壤水分产品进行了填补。图4展示了2019年1月1日和6月1日不同方法填补前后的全球土壤水分分布图。 区域②和区域③显示在土壤水分低值和高值地区，机器学习填补结果会趋于“平均化”，从而弱化土壤水分的细节特征。 表3 不同土壤水分产品相对实测土壤水分的误差指标统计结果 图6 九个典型观测网的土壤水分时序图，其中蓝色折线为实测土壤水分，蓝色圆形为原始ESA CCI土壤水分，红色三角形为Stacking填补后的ESA
12810编辑于 2026-03-25 - 来自专栏气象学家
科研成果 | 一种基于密集观测并考虑地表异质性的混合土壤水分尺度扩展方法
尽管卫星遥感、模式模拟与地面观测为获取不同尺度的土壤水分信息提供了多种数据源，但尺度不匹配问题长期制约着土壤水分产品的精准验证与业务化应用，尤其在地形复杂、地表异质性强的区域更为显著。 本文以青海湖流域天峻高密度土壤水分传感器网络（QLB-NET）覆盖区域为研究区，基于QLB-NET 2019–2022 年非冻结期的5 cm土壤水分数据，构建并系统验证了一种基于地表异质性分区的混合土壤水分尺度扩展方法 验证结果表明：混合尺度扩展方法能较好地反映土壤水分的时空变化特征，相比单一方法将均方根误差降低了20.32%–42.04%；节点随机抽取实验揭示了随着节点/网格数的减少和地表异质性的增加，土壤水分尺度扩展结果的不确定性 图2 考虑异质性的混合尺度扩展方法框架 研究区内地形起伏较大，导致土壤水分空间分异特征明显。 该框架不仅为复杂地表下获得高精度、时空连续的土壤水分尺度扩展数据提供了方法指导，也为土壤水分产品的真实性检验与算法改进提供了更可靠的地面基准，在应对气候变化、实现水资源精准管理与生态系统保护与修复等方面具有广阔的应用前景
11110编辑于 2026-03-25 - 来自专栏解决方案，产品应用
安科瑞工业场所IT配电系统绝缘监测仪AIM-T300
AIM-T300 绝缘监测装置是安科瑞电气集多年电力仪表行业的设计经验，研究开发出来用于监测 IT 配电 系统（不接地系统）对地绝缘状况的仪表。产品采用先进的微控制器技术，集成度高，体积小巧，安装方便， 集智能化、数字化、网络化于一身。仪表具有绝缘故障预警、故障报警、事件记录等多种功能，可用于矿井、 玻璃厂、电炉和试验设备、冶金厂、化工厂、爆炸危险场所、计算机中心以及应急电源等场所的 IT 配电系统 中，实时监测 IT 配电系统对地的绝缘状况，当发生绝缘故障时，及时报警，提醒工作人员排查故障。
30650编辑于 2023-11-14 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
AMSR-EAqua 第 3 级全球地表土壤水分月平均值 V005 (AMSRE_AVRMO)
数据来源是 AMSR-E 每日土壤水分估算值（AE_Land3.002：AMSR-E/Aqua Daily L3 Surface Soil Moisture, Interpretive Parameters - ️ **AMSR-E/Aqua 卫星 L3 全球月度地表土壤水分标准差 V005 (AMSRE_STDMO) 在 GES DISC** 数据集包含 1 度 x 1 度 网格单元的全球月度土壤水分统计数据 AMSR-E 仪器由于结合了低频和更高的空间分辨率（6.9 千兆赫时约 60 公里），与扫描多通道微波辐射计和特殊传感器微波/成像仪等以前的星载辐射计相比，具有潜在的改进土壤水分传感能力。 本文介绍了 AMSR-E 土壤水分检索方法及其实施。发射后的验证计划正在进行中，该计划将对获取的土壤水分进行评估，并改进数据的水文应用。 验证计划的主要内容包括评估植被含水量、地表温度和空间异质性的变化对检索到的土壤水分的影响。图中显示了仪器运行头几个月 AMSR-E 对陆地亮度温度观测的实例，说明了全球植被和土壤水分变化的一般特征。
27110编辑于 2024-06-28 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine（GEE）——NASA-USDA增强型SMAP全球土壤水分数据以10公里的空间分辨率提供全球的土壤水分信息
NASA-USDA增强型SMAP全球土壤水分数据以10公里的空间分辨率提供全球的土壤水分信息。该数据集包括：地表和地下土壤湿度（毫米），土壤湿度剖面（%），地表和地下土壤湿度异常（-）。 该数据集是通过使用一维集合卡尔曼滤波（EnKF）数据同化方法，将卫星派生的土壤水分主动被动（SMAP）3级土壤水分观测数据整合到修正的两层Palmer模型中而产生的。 土壤水分异常是根据相关日期的气候学计算出来的。气候学是根据SMAP卫星观测的全部数据记录和31天中心移动窗口法估算的。 SMAP土壤水分观测的同化有助于改善基于模型的土壤水分预测，特别是在世界缺乏高质量降水数据的仪器不良地区。
61910编辑于 2024-02-02 - 来自专栏TencentOS-tiny
手把手教你自制基于TencentOS Tiny的智能甲醛监测仪
一、基于TencentOS Tiny的智能甲醛监测仪 甲醛是室内一项非常重要的指标，对眼、鼻、喉的黏膜有强烈的刺激作用，最普遍的症状就是眼睛受刺激和头痛，严重的可引起过敏性皮炎和哮喘。 由于新房装修场景对甲醛监测的需求越来越多，拥有一台准确、性价比高、稳定的智能甲醛监测仪能给大家的健康生活带来一份便利，今天小编就来教大家如何基于STM32G0开发板+ESP8266 WiFi + TencentOS Tiny物联网操作系统，来自制一个智能甲醛监测仪。 本项目制作的甲醛监测仪可以实时的检测室内甲醛浓度，在OLED屏幕上显示具体数值，同时还可以将数据实时上报到腾讯云物联网开发平台IoT Explorer，用户可以在“腾讯连连”小程序实时查看数据，并通过公众号及时接收告警信息 至此，基于TencentOS Tiny的智能甲醛监测仪制作完成。 欢迎大家关注TencentOS公众号，留言进行讨论~
2.9K74发布于 2020-10-09 - 来自专栏医疗人工智能
黑科技|人工智能最新研究成果 梦加睡眠监测仪
据最新统计，我国的各类睡眠障碍者占总人群的比例高达38%，高于世界27%的平均水平，平均每3名中国人中至少有1名具有不同程度的失眠、睡眠障碍、睡眠焦虑等症状。
1.1K00发布于 2018-05-26 - 来自专栏振弦传感器
振弦式锚索计的工作原理 工程监测仪器智能传感
振弦式锚索计是一种基于振弦技术的测力传感器，是利用振弦的固有振动频率与张力或负荷之间的关系来测量力的大小。振弦式锚索测力计利用特制的应变计作为传感部件，用于长期监测预应力锚索对岩体或建筑物施加压力的大小，无需温度修正，测值准确、性能稳定。
46020编辑于 2023-10-31 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
北美七个站点的地面传感器（L2）每小时容积（立方厘米立方厘米）土壤水分剖面图
AirMOSS: L2 Hourly In-Ground Soil Moisture at AirMOSS Sites, 2011-2015 北美七个站点的地面传感器（L2）每小时容积（立方厘米/立方厘米）土壤水分剖面图 简介 该数据集提供了 2 级（L2）每小时容积（立方厘米/立方厘米）土壤水分剖面图，这些数据来自北美七个站点的地面传感器，是机载次冠层和次表层微波观测站（AirMOSS）项目的一部分。 收集这些地面土壤水分数据是为了校准和验证 AirMOSS 数据。 该数据集有 29 个 NetCDF v4 (*.nc4) 格式的文件。 AirMOSS的数据对于研究地下水循环、土壤水分管理、气候变化和生态系统模拟等领域都具有重要意义。同时，这些数据也可以用于改进气象和水文模型的准确性，并提供更精确的土壤湿度监测与预测能力。 代码 !
21810编辑于 2025-01-17 - 来自专栏耐达讯通信技术
耐达讯自动化Profibus转光纤竟让振动监测仪有如此巨变？
在电力能源、轨道交通等关键行业，振动监测仪宛如设备运行状况的“侦察兵”，肩负着实时捕捉设备振动信息、及时预警潜在故障的重任。然而，传统的连接方式却像束缚“侦察兵”的枷锁，限制了其能力的充分发挥。 耐达讯自动化Profibus转光纤连接技术的横空出世，为振动监测仪带来了全新的发展契机。Profibus，作为工业通信领域的“老将”，以其成熟的技术和广泛的应用，在短距离通信中表现出色。 将Profibus与光纤巧妙结合，实现两者的连接，如同为振动监测仪插上了腾飞的翅膀。从技术指标参数来看，耐达讯自动化Profibus转光纤设备展现出了强大的实力。 其传输速率最高可达12Mbps，能够在瞬间将振动监测仪采集到的海量数据准确无误地传输至监控中心。 当耐达讯自动化Profibus转光纤与振动监测仪完美牵手，整个监测系统的性能得到了质的飞跃。
21510编辑于 2025-08-22 - 来自专栏疯狂学习GIS
AFM | 中亚地区植被对土壤水分胁迫敏感性高于降水与VPD
不过，现有研究多集中于植被对单一水分胁迫因子（如降水或土壤水分）的响应，而对于降水亏缺、土壤水分亏缺和大气干燥度升高这三类胁迫的系统比较仍然不足。 中亚植被对土壤水分胁迫最为敏感 研究显示，1982—2020 年中亚植被对 Pre、SM 和 VPD 胁迫的平均敏感性分别为 0.40、0.69 和 0.44，其中土壤水分胁迫的敏感性显著高于另外两类胁迫 灌溉显著降低农田对土壤水分胁迫的敏感性 在农田系统中，灌溉对作物水分敏感性具有明显缓冲作用。 研究结论 中亚植被对三类水分胁迫中，对土壤水分胁迫最为敏感，且这一规律在不同植被类型和气候区中均较稳定。 灌溉能够显著降低 农田系统对土壤水分胁迫的敏感性，说明人类水资源管理可有效缓冲水分限制。 在未来不同气候情景下，土壤水分仍将是中亚植被最关键的限制因子，相关敏感性还将总体增加。 主要图表
1700编辑于 2026-04-15 管式土壤墒情监测系统：构建土壤水分的智能监测网络
管式土壤墒情监测系统：构建土壤水分的智能监测网络 【BF-GTR】土壤水分是维系生态平衡与农业生产的核心要素，而管式土壤墒情监测系统的出现，打破了传统单点监测的局限，通过 “感知 - 传输 - 分析 - 应用” 的全链条设计，构建起覆盖广、精度高、响应快的土壤水分智能监测网络，为水资源管理和精准农业提供了强大的技术支撑。 （三）多参数联动分析，挖掘数据深层价值系统不仅监测土壤水分，还可扩展接入气象数据（降雨量、蒸发量）、作物生长数据（株高、叶面积指数）等，通过多参数联动分析，建立 “土壤墒情 - 气象条件 - 作物需求” （二）为生态保护提供科学依据在西北荒漠化治理区，通过布设管式墒情监测系统，实时追踪植被恢复过程中的土壤水分变化。
26700编辑于 2025-07-23- 来自专栏工程监测
工程监测仪器振弦采集仪在水库大坝安全监测中的应用
工程监测仪器振弦采集仪在水库大坝安全监测中的应用随着水利工程的快速发展，水库大坝的安全监测越来越重要。振弦采集仪是一种比较常用的工程监测仪器，其在水库大坝安全监测中的应用具有重要意义。
37040编辑于 2023-06-14 - 来自专栏智慧农业
探针式土壤墒情监测站：用于评估土壤肥力或盐渍化程度
其通过测量土壤水分、电导率、温度等核心指标，结合土壤养分模型或盐分积累规律，实现土壤健康状态的动态监测。 一、技术原理：多参数协同感知土壤状态探针式土壤墒情监测站的核心是多参数探针传感器，其通过以下原理实现土壤肥力与盐渍化的评估：土壤水分测量频域反射法（FDR）：通过高频电磁波在土壤中的传播速度变化计算含水量 意义：土壤水分是养分溶解和根系吸收的基础，干旱或涝渍均会影响肥力有效性。土壤电导率（EC）测量原理：通过探针间施加交流电，测量土壤溶液的导电能力，直接反映可溶性盐浓度。 二、核心功能：从数据到决策的闭环支持实时监测与预警设定土壤水分、EC值等阈值，当数据异常时（如EC>4 dS/m）自动触发报警，提示灌溉或洗盐措施。 与智能灌溉系统联动根据土壤水分数据自动控制滴灌或喷灌设备，避免过度灌溉导致盐分上移。示例：当土壤含水量低于田间持水量的60%时，系统启动灌溉并同步记录EC值变化。
32810编辑于 2025-07-29
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号