Laboratory Calibration Procedures of the Hydra Probe Soil Moisture Sensor:Infiltration Wet-Up vs. Dry-Down
Notice bibliographique
Résumé
Impedance probes are popular electromagnetic soil moisture monitoring devices used for a variety of applications but require site-specific calibrations to provide accurate measurements. Several calibration techniques have been reported in the literature, although laboratory-based procedures involving wet-up (via upward or downward infiltration) and dry-down are commonly performed for permanently installed sensors. Wet-up calibrations can be completed substantially faster (<1 d) than dry-down calibrations (1–2 wk), but it is uncertain which technique is preferable to provide the most accurate calibration. The objective of this study was to compare the results obtained from laboratory-based infiltration wet-up and dry-down calibrations of the Stevens Hydra Probe soil moisture sensor. Soil samples for this study were obtained from agricultural sites in Saskatchewan, Canada, at depths of 5, 20, and 50 cm across a variety of textural compositions. Results demonstrate that utilizing either infiltration wet-up (according to the procedure in this study) or dry-down procedures provides accuracies of <0.061 m3 m−3 root mean square error (RMSE), which was superior to manufacturer calibration accuracy across all samples. However, superior calibration accuracies (i.e., the lowest RMSE) were achieved using the dry-down procedure across all soil samples, resulting in a lower RMSE of 0.01 to 0.04 m3 m−3 (at 95% confidence). A significant correlation (r value = 0.61, p < 0.05) exists between the differences in infiltration wet-up and dry-down calibration RMSEs and clay content. This suggests that the difference between the two procedures tested in this study is more significant in finer textured soils. The findings of this study indicate that the dry-down procedure produced the lowest RMSE and is therefore the preferred calibration procedure, particularly for finer textured soils.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».