土壤表面粗糙度檢測方法研究

張勝賓，黃培奎，趙祚喜

(1.廣東交通職業(yè)技術(shù)學院 汽車學院，廣州　510642；2. 華南農(nóng)業(yè)大學 工程學院，廣州　510642)

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土壤表面粗糙度檢測方法研究

張勝賓1,2，黃培奎2，趙祚喜2

(1.廣東交通職業(yè)技術(shù)學院 汽車學院，廣州510642；2. 華南農(nóng)業(yè)大學 工程學院，廣州510642)

摘要：土壤表面粗糙度是表征土壤表面微地貌的一項重要指標，與土壤本身水分入滲速率、地表徑流及土壤侵蝕等密切相關(guān)。土壤表面粗糙度直接影響農(nóng)作物種植、灌溉、收成等，是當前農(nóng)業(yè)發(fā)展急需解決的關(guān)鍵問題之一。精細平整的土地，能大幅地節(jié)約灌溉用水，提高肥料的利用率和抑制雜草的生長，達到低成本、高收益的目的。為此，在廣泛閱讀國內(nèi)外相關(guān)文獻的基礎(chǔ)，主要介紹5種當前主流的土壤表面粗糙度檢測方法及其應(yīng)用情況。通過對檢測數(shù)據(jù)獲取、檢測時間、檢測分辨率、檢測精度和土壤微地形的表征情況等指標進行對比，得出當前各種土壤表面粗糙度檢測方法的研究現(xiàn)狀與存在問題。最后總結(jié)其未來發(fā)展方向，為對該領(lǐng)域的進一步研究提供參考依據(jù)。

關(guān)鍵詞：土壤；粗糙度檢測；探針；激光測距；攝影測量

0引言

土壤表面粗糙度是土壤受風、水侵蝕等的關(guān)鍵因素[1]，是表征土壤表面微地貌的一項重要指標，與土壤本身水分入滲速率[2]、地表徑流[3]、日光照射反射率[4]、蒸發(fā)速度[5]及土壤侵蝕等密切相關(guān)[6]。土壤表面粗糙度還影響微波后向散射，是微波遙感數(shù)據(jù)反演土壤濕度的重要參數(shù)[7-12]。諸多地表水文、水力及微波遙感反演土壤濕度研究需要在野外條件下，高效、準確地檢測不同狀態(tài)土壤的表面粗糙度[13]。土壤粗糙度對農(nóng)業(yè)種植意義更為深遠，精細平整的土地，能大幅地節(jié)約灌溉用水，提高肥料的利用率和抑制雜草的生長，達到低成本高收益的目的。作為農(nóng)業(yè)大國和水資源貧乏國家，發(fā)展規(guī)?；途毣r(nóng)業(yè)、節(jié)水農(nóng)業(yè)都離不開土地平整技術(shù)[14-15]，關(guān)鍵在于土壤表面粗糙度的檢測。

土壤表面粗糙度檢測方法可根據(jù)檢測維度與使用傳感器類型進行區(qū)分。按檢測維度分為二維(2D)土壤輪廓檢測與三維(3D)檢測(通常運用常規(guī)光柵檢測土壤高程點)。2D檢測設(shè)備簡便(如鏈條)，檢測數(shù)據(jù)求取快，廣泛運用在田間現(xiàn)場檢測，盡管其表征土壤表面特征與有效物理意義不大。3D檢測考慮土壤物理表面參數(shù)估算，更真實地表征土壤表面粗糙度情況。按檢測使用傳感器類型可分為接觸式檢測方法和非接觸式檢測方法。接觸型檢測方法主要有探針法(Pin Meter)[16-18]、剖面版法[19]及鏈條法(Roller Chain)[20-21]。非接觸型檢測方法主要有激光掃描法(Laser Scanner)[22-25]、攝影檢測法(Photogrammetry)[26-29]、超聲波[30]、圖像陰影法[31]、紅外線[32]及衛(wèi)星雷達[33-35]等。接觸型檢測方法的主要缺點是檢測過程會使土壤表面輪廓產(chǎn)生變化，特別是對松散潮濕土壤表面；同時其檢測的分辨率也十分有限，通常垂直方向分辨率為1~2mm，水平方向分辨率為20~25mm。

當前線性激光掃描法已經(jīng)廣泛運用在非接觸式表面粗糙度檢測中，其檢測分辨率可達到土壤侵蝕過程特征長度甚至更小(垂直方向0.1~0.5mm，水平方向0.1~2mm)[36]。立體攝影檢測法能快速獲取檢測數(shù)據(jù)，但對硬件、軟件要求高，需要漫長計算機數(shù)據(jù)處理過程，只在合適分辨率范圍(垂直方向>2mm，水平方向>2mm)使用。衛(wèi)星雷達檢測方法目前尚處于試驗階段，但能解決土壤粗糙度的大面積檢測問題。

本研究中，從檢測數(shù)據(jù)獲取、時間、檢測分辨率、精度和土壤微地形的表征情況對紅外結(jié)構(gòu)光、探針、鏈條、激光掃描和立體攝像5種不同的土壤表面粗糙度檢測方法進行研究討論，闡述各種檢測原理及其應(yīng)用情況，并總結(jié)對比。最后，詳細分析各種檢測方法研究現(xiàn)狀與存在的問題，指出未來的發(fā)展趨勢，為該領(lǐng)域未來研究發(fā)展提供參考依據(jù)。

1土壤表面粗糙度檢測方法介紹

1.1　紅外結(jié)構(gòu)光檢測法

檢測過程中，紅外結(jié)構(gòu)光三維掃描儀投射紅外結(jié)構(gòu)光到被測物表面，被測表面各點三維位置差異使得表面各點結(jié)構(gòu)光受到不同調(diào)制；掃描儀傳感器采集被調(diào)制后得到結(jié)構(gòu)光圖像；結(jié)構(gòu)光圖像經(jīng)過解碼和三角檢測計算處理，得到距離圖像。該圖像各像元點的數(shù)值為觀測表面各點到傳感器所在平面的距離數(shù)值。由土壤表面距離圖像與某一水平面距離差即可得到土壤表面高程數(shù)據(jù)。具體檢測系統(tǒng)如圖1所示[13]。

1.紅外結(jié)構(gòu)光掃描儀　2.水平儀　3.指南針　4.支架

該檢測系統(tǒng)紅外結(jié)構(gòu)光三維掃描儀固定在支架的橫臂上，通過電源線與電源連接，通過數(shù)據(jù)線與便攜計算機連接；水平儀和指南針羅盤固定于紅外結(jié)構(gòu)光三維掃描儀背面，用于調(diào)整結(jié)構(gòu)光投射和采集部件的角度和方向，使其垂直面向土壤表面；水平面板，用于糾正土壤表面檢測。經(jīng)試驗，該測試系統(tǒng)在3mm距離分辨率的檢測中有較高的檢測精度；但系統(tǒng)絕對誤差較明顯，其檢測結(jié)果低于1mm分辨率的土壤粗糙度值。

1.2　探針法檢測

探針法是最早運用在土壤表面粗糙度檢測中的方法之一，具有檢測設(shè)備簡單便攜，檢測數(shù)據(jù)直接，方便后期處理等特點。

如圖2所示[37]，探針法檢測設(shè)備是一個包含系桿結(jié)構(gòu)的大鋁框。等長且直徑為1mm的鋼錠定位在間隔為5mm的系桿上，系桿總是與檢測土壤表面保持平行。檢測時，打開鋁框，讓鋼錠垂直接觸土壤表面；通過追蹤鋼錠頂端便可得到間隔為5mm的土壤表面粗糙度二維連續(xù)跟蹤線。其檢測數(shù)據(jù)能立刻讀取輸入計算機進行處理，運用高程標準差來評價土壤表面粗糙度情況，無需專業(yè)知識，簡單易行。

圖2　基于探針法的土壤表面粗糙度現(xiàn)場檢測圖

探針法具有檢測效率及精度低，會破壞試驗土壤表面等不足(接觸式檢測方法的共同不足)。長期試驗表明：運用探針法對土壤表面粗糙度進行檢測需費時約90min，測試精度可達到2mm；但同時具有5mm的不確定度[36]。

1.3　鏈條法檢測

基于鏈條法對土壤表面粗糙度的檢測也應(yīng)用得較早，并常和探針法結(jié)合一起檢測，屬于接觸型土壤表面粗糙度檢測方法。運用兩點間線段最短的幾何原理，具體檢測原理圖如圖3所示[1]。

圖3　基于鏈條法的土壤表面粗糙度檢測原理圖

假設(shè)鏈條本身長度為L1，檢測時輕輕放置在土壤表面(盡量不破壞土壤表面情況)；用壓板垂直對準鏈條兩端，壓板一端固定，另一端可以滑動；再用直尺測出兩壓板間的水平距離L2；最后，根據(jù)公式(1)便能求出土壤表面粗糙度[1]。

(1)

由鏈條法的檢測原理可知：其檢測設(shè)備簡單經(jīng)濟，數(shù)據(jù)讀取方便快捷，數(shù)據(jù)處理簡單，適用于實際田間檢測；但存在與探針法相同的接觸式檢測方法的不足，雖然檢測時間不到探針法的1/3，但其檢測精度與不確定度遠遠大于探針法，故應(yīng)用不如探針法廣泛。

1.4　激光測距儀檢測法

基于激光測距儀的土壤表面粗糙度檢測方法是當前公認檢測精度及分辨率最高，運用最廣泛的檢測方法。圖4為激光測距儀室內(nèi)模擬實驗檢測原理圖[37]。

圖4　基于激光測距儀的土壤表面粗糙度現(xiàn)場檢測圖

在平行土壤表面上方搭建一個矩形鋼架，激光測距儀安裝在鋼架橫杠上，檢測時垂直對著土壤表面掃描；橫杠可結(jié)合激光測距儀的掃描頻率在電機驅(qū)動下在鋼架上前后滑行；計算機通過總線連接激光測距儀與電機從而控制整個檢測系統(tǒng)的運行；激光測距儀掃描得到的土壤表面數(shù)據(jù)一幀一幀地保存在計算機里，掃描結(jié)束后通過坐標轉(zhuǎn)換可以得到大地坐標下土壤表面的點云數(shù)據(jù)。由于檢測過程中不可避免伴隨躁點與干擾，故得到的點云數(shù)據(jù)還必須進行濾波處理；再運用插值算法重構(gòu)出土壤表面三維圖，最后結(jié)合相關(guān)算法對土壤表面粗糙度進行評價[38]。實際田間試驗時，激光測距儀安裝在拖拉機上，可以選擇不垂直對著土壤表面進行掃描。

激光測距儀檢測方法存在設(shè)備相對昂貴、試驗時一般需要兩人配合操作、后期數(shù)據(jù)處理復雜，以及需要專業(yè)知識等不足；且激光檢測水田平整度時不可避免會出現(xiàn)鏡面反射而造成檢測數(shù)據(jù)丟失的情況[39]，但這并不影響其廣泛應(yīng)用。

1.5　立體攝影檢測法

基于立體攝影法檢測土壤表面粗糙度的最大特點是能夠快速得到檢測數(shù)據(jù)；但該方法檢測設(shè)備昂貴(需要專業(yè)的硬件與軟件)，后期數(shù)據(jù)復雜漫長，需要建立數(shù)值高程模型(DEM)，非專業(yè)人員無法完成，故目前應(yīng)用較少。

如圖5所示[37]：攝影檢測法將2個相機垂直固定在土壤上方，相機的位置與參數(shù)固定(光圈、曝光時間等)，進行室內(nèi)試驗需在兩旁加輔助光源以滿足土壤陰影部分拍攝。相機與土壤表面的垂直距離要與相機焦距成一定的比例關(guān)系，其系數(shù)一般在1/20~1/5之間。為避免按快門產(chǎn)生抖動，一般還采用紅外遙控進行拍攝，每張拍攝圖片都包含了一定矩形范圍的土壤表面檢測數(shù)據(jù)，黑白底片數(shù)字化由固定分辨率的攝影檢測掃描儀完成。

圖5　基于立體攝影檢測法的土壤表面粗糙度原理圖

圖片取向確定需在攝影檢測工作站借助專業(yè)攝影檢測軟件完成(鷹圖公司是當前行業(yè)領(lǐng)先者)。由設(shè)定相機參數(shù)可知：檢測圖片內(nèi)部定向尺寸，再結(jié)合攝影距離與相機焦距間的比例關(guān)系可求得實際外部定向尺寸；基于幾何學原理結(jié)合專業(yè)軟件及相關(guān)算法便可實現(xiàn)檢測點匹配與數(shù)值高程模型搭建，最終實現(xiàn)檢測土壤表面的三維重構(gòu)與粗糙度評價。

攝影檢測法檢測精度與分辨率和相機內(nèi)部參數(shù)(如像素大小)、外部參數(shù)及后期數(shù)據(jù)處理相關(guān)，垂直方向一般能達到0.5mm精度范圍。

1.6　5種不同檢測方法比較

以操作方便性、檢測時間長短、檢測維度、經(jīng)濟性、檢測精度和影響檢測因素綜合對比上文研究的5種不同土壤表面粗糙度檢測方法如表1所示。

表1　5種檢測方法的比較

由表1可知：接觸式檢測方法操作簡單經(jīng)濟，但檢測精度不高；非接觸式檢測方法所需設(shè)備較昂貴，需要專業(yè)知識，精度高。

2結(jié)論

研究結(jié)果表明：各種檢測方法在對土壤表面粗糙度進行檢測時都存在各自明顯局限。探針法、鏈條法所需的設(shè)備簡單；但是存在檢測效率、精度較低、檢測過程中接觸土壤表面不利于重復檢測等問題。激光測距儀法的分辨率和測試精度最高，垂直方向可達到0.1~0.5mm，水平方向可達到0.1~2mm，能夠更好表征土壤表面詳細情況及土壤微粒間空隙，數(shù)據(jù)對稱性高；但獲取的數(shù)據(jù)還存在明顯的陰影效應(yīng)[40]，嚴重影響數(shù)據(jù)質(zhì)量。立體攝像法所需的設(shè)備復雜，檢測精度高。檢測過程中沒有接觸到土壤表面，便于對土壤進行重復檢測；但是設(shè)備現(xiàn)場安裝復雜，檢測之前需要進行相關(guān)的嚴格的標定措施，限制了其推廣使用。圖像陰影法所需檢測設(shè)備為數(shù)碼相機，便于攜帶，研究表明其精度優(yōu)于探針法[31]；但基于陰影獲得的粗糙度受環(huán)境光照影響明顯，具有很大的不確定性。此外，還有實驗室條件下使用高光譜儀研究多角度高光譜反射率小尺度的土壤表面粗糙度[41]，并認為該方法檢測土壤粗糙度是可行的[42]?；谛l(wèi)星遙感技術(shù)被認為是未來解決大范圍土壤粗糙度檢測最有效方法，但目前仍處于試驗階段，仍需加大研究力度。

總的來說，接觸型檢測方法的特點是設(shè)備簡單經(jīng)濟，操作容易，適用于現(xiàn)場檢測；但檢測精度低，容易受土壤以及設(shè)備本身變形影響。非接觸型檢測方法檢測精度高，能更好反應(yīng)土壤表面特征。綜合檢測精度、時間、檢測結(jié)果等評價指標，當前基于激光測距儀的土壤粗糙度檢測方法最好，探針法次之[43-44]。

如何高效、準確地檢測不同狀態(tài)土壤的表面粗糙度是當前農(nóng)業(yè)發(fā)展急需解決的問題之一。接觸型2D檢測方法由來已久，曾廣泛運用在土壤表面粗糙度的檢測中，但由于檢測精度低及破壞土壤微地形等原因目前已很少運用。當前檢測土壤表面粗糙度主流是非接觸式3D檢測方法，如激光測距儀法和立體攝影檢測法；但其存在受光照影響嚴重、數(shù)據(jù)處理復雜、設(shè)備昂貴、校準困難和難以大范圍快速檢測等問題。未來發(fā)展方向仍會以非接觸式3D檢測方法為主，向多傳感器融合(如激光測距儀檢測與全站儀校準結(jié)合)，新技術(shù)(衛(wèi)星遙感)、新算法綜合運用方向發(fā)展。

參考文獻：

[1]Ali Saleh. Soil roughnessmeasurement:Chain method[J].Journal of Soil and Water Conservation, 1993,48(6):527-529.

[2]Larson W E.Trillage requirements for corn[J].Soil Water Corn,1962,17(1):3-7.

[3]Allmaras R R, R E Burwell.Total porosity and random roughness of the interrow zone as influenced by tillage [N].USDA,1966-06-06.

[4]Bowers S A, R J Hanks. Reflection of radiant energy from soils[J].Soil Sca,1965,100:130-138.

[5]Linden D R.Predicting Tillage Effects on Soil Physical Properties and Processes [M].Madison: ASA Spec.Publ,1982：117-132.

[6]Zobeck T M, Onstad C A. Tillage and rainfall effects on random roughness: A review[J].Soil and Tillage Research, 1987, 9(1): 1-20.

[7]De Keyser E,Vernieuwe H, Lievens H, et al. Assessment of SAR-retrieved soil moisture uncertainty induced by uncertainty on modeled soil surface roughness[J].International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2012, 18: 176-182.

[8]Davenport I J, Sandells M J, Gurney R J.The effects of scene heterogeneity on soil moisture retrieval from passive microwave data[J].Advances in Water Resources, 2008, 31(11): 1494-1502.

[9]Wigneron J, Calvet J, Pellarin T, et al.Retrieving near-surface soil moisture from microwave radiometric observations: Current status and future plans[J].Remote Sensing of Environment, 2003, 85(4): 489-506.

[10]Benallegue M, Taconet O, Vidal-Madjar D, et al.The use of radar backscattering signals for measuring soil moisture and surface roughness[J].Remote Sensing of Environment, 1995, 53(1): 61-68.

[11]Huang X, Jin Y. A simple method to estimate the soil wetness and surface roughness by using active/passive microwave data[J].Remote Sensing of Environment, 1995, 53(3): 212-214.

[12]Wang J R. Passive microwave sensing of soil moisture content: The effects of soil bulk density and surface roughness[J].Remote Sensing of Environment, 1983, 13(4): 329-344.

[13]李宗南, 陳仲新, 王利民，等.基于紅外結(jié)構(gòu)光三維技術(shù)的土壤表面粗糙度測量[J].農(nóng)業(yè)工程學報,2013 (21) :137-142.

[14]賈文濤，劉剛，汪懋華.激光平地技術(shù)在土地開發(fā)整理中大有可為[C]//土地利用的城鄉(xiāng)統(tǒng)籌和區(qū)域統(tǒng)籌——2007中國科協(xié)年會8.3分會場論文集,2007：770-776.

[15]姚亞萍. 激光控制平地系統(tǒng)的研究與設(shè)計[D].楊凌:西北農(nóng)林大學,2010.

[16]C.H.Huang，J M Bradford. Depressional storge for Markor Guassian surfaces[J].Water Resources Research,1990,126:2235-2242.

[17]H.Kruipers.A reliefmeter for soil cultivation studies[J].Neth.J.Agric.Sci,1957,l5:255-262.

[18]Podmore T H, Huggins L F An automated profile meter for surface roughness measurements[J].Trans.ASAE,1981，24(3)：663-665,669.

[19]R? mkens M, Singarayar S, Gantzer C J.An automated non-contact surface profile meter[J].Soil and Tillage Research,1986,6(3):193-202.

[20]Saleh A. Soil roughness measurement: Chain method[J].Journalof Soil and Water Conservation,1993,48(6):527-529.

[21]Merrill D.Comments on the chain method for measuring soil surface roughness: use of the chain set[J].Soil Sci. Soc. Am.,1998，62：1147-1149.

[22]Darboux F, Huang C. An instantaneous-profile laser scanner to measure soil surface microtopography[J].Soil Science Society of America Journal.2003,67(1):92-99.

[23]蔡祥，孫宇瑞，林劍輝，等.基于激光反射的土壤表面粗糙度檢測裝置設(shè)計與試驗[J].農(nóng)業(yè)機械學報，2010，41(1)：68-71.

[24]K.Helming M J M Romkens, S N Prasad. Surface roughness related processes of runoff and soil loss:flume study[J].Soil Sci. Soc.Am.J,1998,62:243-250.

[25]F Darboux, C H Huang.An instantaneous-profile laser scanner to measure soil surface microtopography[J].Soil Sci. Soc.Am.J,2003,67:1147-1149.

[26]Warner W S. Mapping a three-dimensional soil surface with hand-held35 mm photography[J].Soil and Tillage Research,1995,34(3): 187-197.

[27]Taconet O, Ciarletti V. Estimating soil roughness indices on a ridge-and-furrow surface using stereo photogrammetry[J]. Soil and Tillage Research,2007, 93(1):64-76.

[28]Welch R T, Jordan T R,Thomas A W A photogrammetric technique for measuring soil erosion[J].Soil Water Conserv.,1984，39：191-194.

[29]Wegmann H, Rieke-Zapp, D Folke S.Digital photogrammetry for measuring soil surface roughness[C]//Proc. ASPRS 2001 Annual Conference,St.Louis, MO,USA,Zapp,2001.

[30]Robichaud P R,Molnau M.Measuring soil roughness changes with an ultrasonic profiler[J].Transactions of the ASAE,1990,33(6):1851-1858.

[31]García Moreno R, Saa Requejo A, Tarquis Alonso A M, et al. Shadow analysis: A method for measuring soil surface roughness[J].Geoderma,2008,146(1):201-208.

[32]Ro¨mkens M J M, Wang J Y. Effect of tillage on surface roughness[J].Trans. Am. Soc. Agric. Eng.,1986，29,429-433.

[33]Courault J D, Bertuzzi P, Girard MC.Monitoring surface changes of bare soils due to slaking using spectral measurements[J].Soil Sci. Soc. Am.,1993，57：1595-1601.

[34]Moran M S, Vidal A,Troufleau D， et al.Combining multifrequency microwave and optical data for crop management[J].Remote Sens. Environ.,1997，61：96-109.

[35]Sano E E, Heate A R, Troufleau D， et al.Relation between ERS-1 synthetic aperture radar data and measurements of surface roughness and moisture content of rocky soils in a semiarid rangeland[J].Water Resour., 1998,34：1491-1498.

[36]Jester W,Klik A. Soil surface roughness measurementmethods, applicability, and surface representation[J].Catena,2005,64(2):174-192.

[37]Moreno R G,lvarez M C, Tarquis A M, et al.Shadow analysis of soil surface roughness compared to the chain set method and direct measurement of micro-relief[J].Biogeosciences Discussions,2010,7(1):315-325.

[38]陳君梅，黃培奎，趙祚喜.基于激光測距儀和Matlab的水田平整度檢測方法[J].廣東農(nóng)業(yè)科學，2014，41(1):173-177.

[39]董康, 孟志軍, 高華，等.PJ-2500型激光精平機作業(yè)精度評價試驗研究[J].農(nóng)機化研究,2012,34(6):134-137.

[40]張新東.土地平整檢測計算方法的探討[J].測繪通報,2002(增刊):88-93.

[41]Croft H, Anderson K, Kuhn N J. Characterizing soil surface roughness using a combined structural and spectral approach[J].European Journal of Soil Science,2009,60(3):431-442.

[42]亢陽卉，王錦地，周紅敏，等.多角度遙感估算稀疏團粒分布型土壤表面粗糙度方法初探[J].遙感學報，2013，17(1)：180-192.

[43]ZhengZicheng. Study on the Measurement Method of Soil Surface Roughness[C]//International Conference on Electrical Engineering and Automatic Control,2010:416-419.

[44]Unal M. Modelling of discontinuity surface roughness nd investigation of its effects on shear strength[Ph.D.Thesis][D].Ankara:Hacettepe University,2000.

[45]張學武，范新南.視覺檢測技術(shù)及智能計算[M].北京:電子工業(yè)出版社,2013:10-36.

[46]趙鵬.機器視覺研究與發(fā)展[M].北京:科學出版社,2012:220-285.

[47]Carsten Steger, Markus Ulrich, ChristianWiedemann. Machine vision algorithms and applications[M].北京:清華大學出版社,2008:400-452.

[48]E R Davies. Machine vision : theory, algorithms, practicalities[M].北京:人民郵電出版社,2009:756-812.

[49]Wesley E Snyder, Hairong Qi. Machine Vision[M].北京：機械工業(yè)出版社，2005：382-386.

[50]Hirabayashi H, Matsuo T, Ishizawa H, et al.Surface Roughness Evaluation by Laser Speckle[C]//SICE-ICASE, International Joint Conference. IEEE,2006:5809-5812.

[51]Abdullaev, Iskandar Ul Hassan, Mehmood Jumaboev, et al.Water Saving and Economic Impacts of Land Leveling: The Case Study of Cotton Production in Tajikistan[J].Irrigation and Drainage Systems,2007,1(3-4):251-263.

[52]Brye K R.Soil Biochemical Properties as Affected by Land Leveling in a Clayey Aquert[J].Soil Science Society of America journal, 2006,70(4):1129-1139.

[53]Fangmeier D D, Clemmens A J, El-Ansary M., et al.E.Influence of Land Leveling Precision on Level-Basin Advance and Performance.Transactions of the ASAE.1999,42(4): 1019-1025.

[54]Timothy W Walker, William L Kingery, Joe E Street, et al.Rice Yield and Soil Chemical Properties as Affected by Precision Land Leveling in Alluvial Soils[J].Agronomy Journal,2003,95(6):1483-1488.

A Research on Soil Surface Roughness Measurment-methods

Zhang Shengbin1,2, Huang Peikui2, Zhao Zuoxi2

(1.Automobile College of Guangdong Communication Polytecnic, Guangzhou 510650, China； 2.South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China)

Abstract：Soil surface roughness is a important indicator to descript soil surface micro-topography, which affects infiltration rate, runoff and soil erosion. Soil surface roughness has a direct impact crop planting , irrigation, harvest, and is one of the key issues need to be resolved in the current agricultural development.Fine and level paddy field can significantly help save irrigation water, raise fertilizer utilization, and suppress weeds so as to get good harvest with low cost. Soil surface roughness measurement is the first task we need to solve. This research begin with far and wide reading at home and abroad related literatures, then introduce five main different soil surface roughness measurement-methods with its application currently. Through compare with the detection of data acquisition, resolution, precision andsiol micro-topography characterizes, we find out the current status and insufficient between different methods. In the end , we summarize its trend in development, and give the basis for further study in this area.

Key words：soil; roughness measure; pin meter; laser scanner; stereophotograph

中圖分類號：S29

文獻標識碼：A

文章編號：1003-188X(2016)11-0257-06

作者簡介：張勝賓(1982-)，男，河南開封人，講師，碩士，(E-mail) wulizhai001@163.com。通訊作者：趙祚喜(1968-)，男(土家族)，湖南慈利人，教授，博士生導師，( E-mail) zhao_zuoxi@scau.edu.cn。

基金項目：國家“948計劃”項目(2011-G32); 高等學校博士學科點專項科研基金項目(20114404110003); 國家自然科學基金項目(61175081)

收稿日期：2015-08-27