在全国土壤侵蚀1km分布.zip的压缩包中，我们可以预见包含有全国土壤侵蚀状况的数据，这将对地理科学、环境科学、农业科学以及生态科学等领域的研究具有重要价值。由于其分布是以1公里为单位，意味着该数据集具有较高的地理分辨率，能够为研究者提供较为详尽的土壤侵蚀情况分析。 土壤侵蚀是一个全球性问题，对土地的可持续利用和生态环境保护构成巨大威胁。土壤侵蚀不仅造成土地生产力下降，还会导致水质问题、生物多样性丧失等一系列连锁反应。通过分析这些数据，可以识别出我国土壤侵蚀的高风险区域，为针对性的预防措施和治理策略的制定提供依据。 此外，1公里分辨率的数据能够帮助科研人员对地形、植被覆盖、土地利用方式等因素如何影响土壤侵蚀进行深入分析。这些信息对于指导农林活动、土地规划、环境保护等具有重要作用。在农业领域，这些数据可以用来优化耕作方式和灌溉方法，以减少水土流失。在生态修复方面，可以依据土壤侵蚀情况，科学规划植被恢复和水土保持工程，提升生态系统的稳定性。 同时，由于土壤侵蚀与气候变化有着密切的联系，该数据集也有助于评估气候变化对土壤侵蚀的影响，进而为气候变化适应措施的制定提供数据支持。例如，可以通过模型预测在不同的气候变化情景下，土壤侵蚀的潜在变化趋势，从而制定出更有效的土地管理策略。 此外，土壤侵蚀数据的高精度分布还可以为政策制定者提供直观的决策支持工具。政府可以根据土壤侵蚀的分布情况，制定或调整土地保护政策，优先考虑那些土壤侵蚀严重的区域，实施有效的土地管理措施。 标签“土壤侵蚀”意味着这份数据集侧重于提供全国范围内的土壤侵蚀情况，这对于教育和普及土壤保护知识也具有积极意义。可以通过这些数据向公众展示土壤侵蚀的严重性，提高公众的环境保护意识，引导公众参与土壤保护活动。 全国土壤侵蚀1km分布.zip压缩包中的数据对于科学研究、土地管理、环境保护及政策制定等多个方面都具有十分重要的意义。通过这些数据，可以更有效地理解土壤侵蚀的现状和趋势，为制定科学合理的土地保护和修复措施提供基础支撑。

HWSD数据库土壤中文名称表格

基于Arduino的温室大棚智能环境监测与控制系统：实时显示温湿度、气体数据与土壤湿度，手机APP控制并自动调节环境与设备。,基于Arduino的温室大棚环境监测与控制系统： 1.使用DHT11温湿度传感器，实时监测大棚温湿度，数据一方面实时显示在OLED屏，另一方面上传手机APP，湿度过低时自动控制加湿器进行加湿，达到一定湿度后停止加湿（加湿过程中，可以物理性关闭），温度过高时，可通过手机蓝牙控制风扇进行降温； 2.SGP30气体传感器，实时监测大棚内二氧化碳浓度含量和TVOC（空气质量），数据显示在屏幕上，可通过手机蓝牙控制窗户的开关（使用步进电机和ULN2003电机驱动模拟），进行空气交（可以和风扇同时进行）； 3.使用土壤湿度传感器实时检测大棚内土壤湿度，一方面将数据显示在屏幕上，另一方面上传手机APP，当土壤湿度低于阈值时，自动打开抽水机进行浇水，高于阈值停止浇水。 包含源码，库文件，APP，接线表，硬件清单等资料。 不包含实物 不包含实物 不包含实物 ,基于Arduino的温室大棚环境监测与控制系统；DHT11温湿度传感器；SGP30气体传感器；OLED屏显示；手机

基于Arduino的温室大棚智能环境监测与控制系统：实时监测温湿度、气体及土壤状态，智能调节环境与设备，手机APP远程控制，高效管理农业生产。,Arduino驱动的温室大棚智能监控与联动控制系统：实时监测温湿度、气体与土壤状态，智能调节环境与优化种植条件。,基于Arduino的温室大棚环境监测与控制系统： 1.使用DHT11温湿度传感器，实时监测大棚温湿度，数据一方面实时显示在OLED屏，另一方面上传手机APP，湿度过低时自动控制加湿器进行加湿，达到一定湿度后停止加湿（加湿过程中，可以物理性关闭），温度过高时，可通过手机蓝牙控制风扇进行降温； 2.SGP30气体传感器，实时监测大棚内二氧化碳浓度含量和TVOC（空气质量），数据显示在屏幕上，可通过手机蓝牙控制窗户的开关（使用步进电机和ULN2003电机驱动模拟），进行空气交（可以和风扇同时进行）； 3.使用土壤湿度传感器实时检测大棚内土壤湿度，一方面将数据显示在屏幕上，另一方面上传手机APP，当土壤湿度低于阈值时，自动打开抽水机进行浇水，高于阈值停止浇水。 包含源码，库文件，APP，接线表，硬件清单等资料。 不包含实物 不包含实物

内容概要：本文详细介绍了一个基于Arduino的温室大棚环境监测与控制系统的设计与实现。系统主要由Arduino Mega作为主控，集成了DHT11温湿度传感器、SGP30气体传感器、土壤湿度传感器等多个传感器，实现了温湿度自动调节、空气质量监测、土壤自动灌溉等功能。系统还配备了OLED屏幕用于数据显示，HC-05蓝牙模块用于远程数据传输和控制。文中提供了详细的硬件连接图、代码实现以及一些实用的避坑指南，确保系统的稳定性和可靠性。 适合人群：具有一定电子电路和编程基础的技术爱好者、农业物联网开发者、Arduino初学者。 使用场景及目标：适用于小型温室大棚的环境监测与控制，帮助农民或园艺爱好者实现智能化管理，提高作物生长效率。具体目标包括：① 实现实时环境参数监测；② 自动化调控温湿度、空气质量；③ 远程监控与控制设备。 其他说明：作者分享了许多实践经验和技术细节，如传感器校准、防抖设计、蓝牙通信协议等，有助于读者更好地理解和复现该项目。此外，还提供了一些扩展建议，如增加SD卡模块记录数据、实现WiFi控制等。

内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine平台进行土壤湿度分析。首先，定义了研究区域（AOI）为Dailekh，并设定了分析时间段为2024年全年。接着，加载Sentinel-1 SAR数据（包括VV和VH极化）计算雷达土壤湿度指数（RSMI），并加载Sentinel-2光学数据计算归一化植被指数（NDVI）和归一化水体指数（NDWI）。将这些指数组合成综合图像，用于更全面的土壤湿度评估。此外，还进行了基于区域的统计分析，并生成柱状图展示各指数的平均值。最后，将分析结果导出到Google Drive，包括GeoTIFF格式的图像和CSV格式的统计数据。 适合人群：从事农业、环境监测或地理信息系统相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：① 对特定区域（如Dailekh）的土壤湿度进行长时间序列监测；② 利用多源遥感数据（SAR与光学数据）提高土壤湿度估算精度；③ 通过图表和统计数据直观展示和分析土壤湿度变化趋势。 阅读建议：本文详细记录了土壤湿度分析的具体步骤和方法，建议读者熟悉Google Earth Engine平台的操作，并掌握基本的遥感数据分析知识，在实践中逐步理解和应用文中提供的代码和技术。

STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，由意法半导体公司（STMicroelectronics）生产，广泛应用于各种嵌入式系统设计。在农业大棚的设计中，STM32扮演了核心控制器的角色，负责采集环境数据、处理信息并执行相应控制操作。 本设计的核心是通过STM32收集大棚内的关键环境参数，包括CO2浓度、光照强度、温度和湿度，以及土壤湿度。这些参数对农作物的生长至关重要，精确监测和控制它们可以优化农作物的生长条件，提高农业生产效率。 1. CO2监测：CO2是植物光合作用的重要因素，过高或过低的浓度都会影响作物的生长。设计中可能使用CO2传感器，如NDIR（非分散红外）传感器，来实时测量大棚内的CO2含量，并根据预设阈值控制通风设备，确保适宜的CO2浓度。 2. 光照控制：光照强度直接影响植物的光合作用。可能采用光敏传感器监测光照水平，结合植物的需求，通过调节遮阳或补光设备来优化光照条件。 3. 温湿度控制：温度和湿度是影响植物生长的两大因素。通过DHT系列或SHT系列温湿度传感器收集数据，STM32可以驱动空调、加热器或除湿设备，维持理想的温室环境。 4. WIFI通信：WIFI模块使得大棚管理系统可以通过无线网络远程监控和控制，用户可以随时随地查看大棚状态，调整设定，实现智能化管理。 5. 水泵风扇控制：水分是植物生长的必需品，土壤湿度传感器检测土壤湿度，配合水泵控制灌溉；风扇则用于通风，防止过热，两者都由STM32控制启停。 6. 手动与自动控制：系统提供了手动和自动两种模式，用户可以根据需要切换。自动模式下，STM32根据预设规则或算法自动调整环境；手动模式则允许用户直接干预，根据观察或经验手动控制各个设备。 项目提供的资源包括原理图、应用程序（APP）、烧录代码等，方便学习者理解和复现整个系统。原理图展示了硬件连接和电路设计，APP可能是用于远程监控和控制的界面，而烧录代码则是实现上述功能的关键软件部分。通过分析和修改这些文件，开发者可以进一步定制系统，适应不同作物或环境的需求。 总结起来，这个基于STM32的农业大棚控制系统是一个集成了多种环境监测和控制功能的综合性项目，它体现了物联网技术在现代农业中的应用，有助于实现精准农业和智能农业的目标。

内容概要：本文详细介绍了利用HYDRUS1D进行土壤污染物垂直入渗模拟的方法和技术要点。首先解释了HYDRUS1D的基本设定，如配置文件Selector.in中的关键参数（TPrint、Mat、hCritA等），并强调了正确设置这些参数对于确保模型准确性的重要性。接下来讨论了网格划分策略，指出采用指数增长剖分能够有效提高计算效率而不损失精度。随后深入探讨了污染物参数的精确设置，尤其是吸附系数Kd、降解速率和阻滞因子的选择依据及其对模拟结果的影响。此外，文中还分享了一些实用的操作技巧，如使用Python脚本批量修改参数、通过质量平衡误差评估模型可靠性以及运用可视化工具展示模拟结果。最后，作者结合实际案例，讲述了如何应对复杂地质条件下污染物迁移预测挑战的经验。 适合人群：从事环境评价、土壤污染治理及相关领域的科研人员和工程师。 使用场景及目标：帮助用户掌握HYDRUS1D软件的具体应用，特别是在处理土壤污染物迁移问题时提供指导和支持，旨在提升模拟预测的准确性和效率。 其他说明：文章不仅提供了理论知识，还包括大量具体实例和代码片段，便于读者理解和实践。同时提醒使用者关注细节，如参数敏感性分析和模型验证，以确保最终结果的可靠性和实用性。

在现代农业中，精确监控土壤状况对于作物健康与产量至关重要。土壤PH值、氮、磷、钾的含量是衡量土壤肥力的重要指标。利用先进的嵌入式系统技术，如STM32F103C8T6单片机，可以有效地检测这些指标并将结果实时显示出来，从而为农业生产提供科学依据。 STM32F103C8T6是ST公司生产的一款性能优良的ARM Cortex-M3内核微控制器，因其成本低廉、性能稳定而被广泛应用于各种嵌入式系统设计中。RS485是一种串行通信协议，具有传输距离远、多点通信能力强等特点，在工业控制和远程通信中被广泛应用。基于STM32F103C8T6单片机的土壤传感器系统，通过RS485接口与传感器连接，可以实现长距离的可靠数据传输。 该系统的工作原理是：STM32F103C8T6单片机通过RS485接口向综合土壤传感器发送问询帧，询问当前土壤的PH值、氮、磷、钾的含量。综合土壤传感器接收到问询帧后，经过内部处理，向单片机发送包含相应数据的应答帧。单片机对收到的应答帧进行解析，提取出相应的数据信息，并通过内置的算法进行数据转换，最终得到土壤的PH值及氮、磷、钾的含量。这些信息随后会被显示在OLED屏幕上，供用户直观地查看。 OLED显示屏因其自发光的特性，显示效果出色且功耗较低，在手持式设备和移动显示中得到广泛应用。在本系统中，OLED屏可以提供清晰、直观的数据显示界面，方便用户读取数据，无需复杂的操作即可获得所需信息。 利用STM32F103C8T6单片机和RS485通信的综合土壤传感器系统，不仅可以减少人力物力的投入，降低农业生产的成本，而且能够提供精确的数据支持，帮助农民科学施肥，提高作物产量和品质。此外，该系统还可以应用于土壤检测、环境监测、精准农业等领域，具有广泛的应用前景。 在此基础上，开发者可以进一步优化软件算法，提高系统的稳定性与精准度，甚至可以通过无线模块扩展远程监控功能，实现智能化、自动化的农业生产环境。未来，随着物联网技术的发展和农业自动化水平的提高，基于STM32F103C8T6单片机的土壤监测系统将发挥更大的作用。

土壤含水量的高光谱反演是当今研究的热点。以土壤多样化的陕西省横山县为研究区, 通过野外采集土壤样品, 室内利用ASD Field Spec FR地物光谱仪测定土壤样品光谱, 采用称重法计算出土壤样品含水量, 并分析了不同含水量土壤样品的光谱特性。针对土壤含水量光谱反演中光谱反演因子的构建问题, 在研究一阶微分（FD）-主成分分析（PCA）、小波包变换（WPT）-FD-PCA反演输入因子生成方法及存在的不足的基础上, 提出了基于谐波分析（HA）的WPT-FD-HA-PCA的反演输入因子构建方法。以上述三种反演输入因子为基础, 建立了土壤含水量反演的FD-PCA-反向传播（BP）、WPT-FD-PCA-BP、WPT-FD-HA-PCA-BP三种BP反演模型。通过比较土壤含水量实测值与三种反演输入因子的反演结果, 得出WPT-FD-HA-PCA-BP模型的反演精度最高, 决定性系数R2达到0.9599, 均方根误差为1.667%, 其反演结果明显优于其他两种模型。这表明通过WPT和谐波分析能有效地抑制光谱噪声并压缩信号, 在一定程度上明显提高了土壤含水量反演精度。