湿度传感器开发参考资料

本资源主控为STC89C51 51单片机外接ADC0832采集YL69土壤湿度湿度传感器传来的土壤湿度信息 通过数码管实时显示土壤湿度值，并判断是否需要浇水 如果判断出需要浇水，单片机控制水泵进行浇水操作。 数码管驱动电路采用三极管增加驱动能力，还增加了key1、key2、key3三个按键 按键可以用来控制浇水的阈值，判断是否需要浇水。 同时也可扩展为自动浇水和手动浇水的功能。

HWSD土壤数据库的利用与SWAT属性库的建立 HWSD由链接到Microsoft Access格式中的属性数据库的GIS栅格图像文件组成。数据库随附的查看器会自动创建此链接，并提供对两个数据源的直接访问。

本视频为SWAT建模前期数据准备与处理（包括DEM、土地利用、土壤类型数据），适合SWAT建模小白学习

输入土壤的砂粒、粘粒和粉粒含量，自动计算出土壤类型。

北京市土壤类型shp矢量图层数据下载，附带说明文件

采用激光诱导击穿光谱技术分析安徽怀远农亢农场土壤样品中微量元素Mn的含量分布情况。实验中选取403.1nm作为Mn元素的分析线为,土壤中基体元素Fe作为内标元素,选取的分析线为407.2nm。选取10个土壤样品分别用传统定标方法和内标法建立定标曲线,并对4个待测样品浓度进行预测。实验结果表明,传统定标方法建立的定标曲线的拟合相关系数r为0.954,检测限为93mg·kg-1,待测样品的测量相对误差最大为5.72%;而采用内标法建立的定标曲线的拟合相关系数r为0.983,测量的相对误差减小到4.1%,检测限为71mg·kg-1。说明采用LIBS技术对土壤中微量元素Mn检测的可行性,同时,内标法一定程度上可提高测量的精确性。

  近年来，机器学习方法在农业领域的应用取得巨大成功，广泛应用于科 学施肥、产量预测和经济效益预估等领域。根据土壤信息进行数据挖掘，并在此基础上提出区域性作物的种植建议，不仅可以促进农作物生长从而带来经济效益，还可以改善土壤肥力，促进可持续发展。本文根据土土 壤养分元素[如：氮（N）、磷（P）、钾（K）等]的含量建立模型分析并且给出精准预测,可以实现了几种机器学习分类算法形成科学的种植方案,最终还实现了应用界面的实现。

黄土丘陵区人工刺槐林土壤碳组分变化特征，韩新辉，佟小刚，为掌握黄土丘陵区退耕还林土壤碳库变化及固碳机制，本研究探讨了人工刺槐林1m深不同土层土壤总有机碳及其组分含量和分布的变化特�

基于GIS的西平镇土壤速效钾空间变异分析，杨红，詹祖成，本文以绵阳市三台县西平镇为研究区域，通过对研究区124个土壤样点速效钾含量进行地统计学和普通克里格空间插值分析，得出该区土壤