基于草坪草含水率与土壤湿度的草坪草水势测量方法研究

草坪草水势是表征草坪草需水状况的一个重要指标，它是影响草坪草生长的重要物理参数。尽管关于实时测量草坪草水势的方法在实验室环境下已取得了某些重要突破，但迄今尚未找到一种方法能真正有效地应用于野外信息采集，其主要原因归结于：其不仅仅与草坪草本身生理信息有关，而且与土壤湿度之间存在很大程度的相关（偶合）。如何实现信息的解耦，从而获得草坪草水势较为精确的测量，无论是对于精细城市园林业的研究与应用，还是节水技术体系的实施都具有很高的理论价值。本课题研究将从如何实时、正交提取草坪草生理含水率、土壤湿度等信息入手，依据系统辨识理论、模糊神经网络理论，通过多变量信息实时获取，在线辨识与解耦，一并解决草坪草水势与含水率实时测量的难题。基于草坪草生理含水量与土壤湿度的草坪草水势模糊关系的建立、测量传感器作用场有效范围估计以及系统参数辩识的研究是本课题的三个重点。