The calculation of reflections of linear polarization plane electromagnetic wave from the boundary of the «air – wet soil» based on heterogeneous Maxwell Garnett and Brughehman models

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

In this work we calculated the reflection coefficients modules of a linear polarization plane electromagnetic wave depending on soil moisture with a relative complex dielectric constant described by the heterogeneous Maxwell Garnett and Bruggeman models. A comparison is made of the calculated dependences of reflection coefficients for incident E- and H-polarization waves on soil moisture according to the two proposed heterogeneous two-component models. The correctness of the applied models is shown within the soil moisture content up to 10 %. Within the limits of soil moisture change from 10 to 50 %, there are slight discrepancies in the calculation results for two heterogeneous models. The reflection level of an electromagnetic wave from the soil surface in the case of its H-polarization is less than in the case of E-polarization. With an increase in soil moisture, a monotonous increase in the reflection level is observed. The proposed heterogeneous models of wet soil and the calculation method can be used for remote radar sensing of the Earth’s surface in order to determine the moisture content in the rooted layer of the soil.

Full Text

Введение

Оценка влагозапаса в корнеобитаемом слое почвы играет ключевую роль для сельскохозяйственного мониторинга полей, определяет подходящее время для посева, роста растений, прогнозирования урожайности [1; 2]. Влажность почвы влияет на содержание воздуха, температуру, теплоемкость, соленость и наличие токсичных веществ, регулирует структуру, пластичность и плотность почвы [3–5]. В 2010 г. Всемирная метеорологическая организация добавила влажность почвы в список 50 основных климатических параметров, рекомендуемых для систематического наблюдения [6]. Кроме того, информация о влажности почвы необходима для поддержки более широкого круга научных исследований, например прогнозирования наводнений и засухи, климатических прогнозов и моделирования углеродного цикла [7; 8].

Доступные методы определения влажности почвы основаны на предварительном отборе образцов почвы с последующим их анализом непосредственно в полевых или лабораторных условиях. Подходы к измерению влажности почвы обычно подразделяются на прямые, косвенные и дистанционные. Прямые методы заключаются в извлечении воды из образца грунта путем испарения, промывки и химической реакции. Расчет влажности почвы в этом случае основан на измерении массы извлеченной воды и уровне сухости. Косвенные методы включают измерение характеристик почвы в зависимости от содержания воды. К сожалению, взаимосвязь между физическими и химическими свойствами почвы и влажностью почвы до конца не изучена.

На сегодняшний момент времени наиболее перспективными являются дистанционные методы измерения влажности почвы, основанные на данных об уровне отражения электромагнитного излучения определенного диапазона частот от поверхности почвы [9–12]. В данной статье на основании ранее предложенной математической модели комплексной диэлектрической проницаемости влажной почвы с учетом гетерогенности [13] проведен численный анализ отражения плоской электромагнитной волны с параллельной и перпендикулярной поляризациями от поверхности влажной почвы.

1. Гетерогенная математическая модель комплексной диэлектрической проницаемости влажной почвы

Влажную почву по аналогии с метаматериалом можно представить как двухкомпонентную среду, состоящую из контейнера из сухого грунта и внедренных в него с определенной концентрацией  пористых включений, заполненных водой (рис. 1).

 

Рис. 1. Влажная почва как двухкомпонентная гетерогенная система

 

Относительная комплексная диэлектрическая проницаемость (КДП) почвы в рамках двух гетерогенных моделей описывается выражениями вида:

εMG=εc1+2αεx1-αεx; εx=εs-εcεs+2εc; (1)

εBR=εs1-3α-εc2-3α216+εcεs2-εs1-3α-εc2-3α4, (2)

где εMG, εBR – относительные КДП сред, описываемых моделями Максвелла Гарнетта и Бруггемана соответственно; εc – относительная КДП сухой почвы; εs – относительная КДП чистой воды.

Концентрация пористых включений, заполненных водой, связана с влажностью почвы  и описывается выражением вида

α=Wρdρw=Wρdw, (3)

где ρd – плотность сухого грунта; ρw – плотность воды; ρdw – нормированная плотность, которая определяет тип почвы (рыхлая, твердая и т. д.).

Влажность почвы на основе прямых измерений рассчитывается по формуле

W=mwms=m-msms, (4)

где mw – масса воды в порах; ms – масса сухой почвы; m – масса влажной почвы.

2. Отражение плоской электромагнитной волны от границы раздела «воздух – почва»

Рассмотрим задачу о наклонном падении плоской электромагнитной волны E- или H-поляризации на границу раздела «воздух – почва». Геометрия задачи приведена на рис. 2. Волна падает на границу раздела под углом θ. Область 1 представляет собой вакуум с проницаемостями: ε1=1, μ1=1. Влажная почва (область 2) описывается материальными параметрами ε2 и μ2=1. При ε2=εMG среда описывается гетерогенной моделью Максвелла Гарнетта; при ε2=εBR – моделью Бруггемана.

 

Рис. 2. Геометрия задачи

 

Для коэффициентов отражения плоской электромагнитной волны E- или H-поляризации re, rh известны следующие соотношения [14]:

re=2cosθ1-g2cosθ2+2gcos2θ-cos2θ22cosθ1+g2cosθ2+2gcos2θ+cos2θ2; (5)

rh=2cosθ1-g2cosθ2+2gcos2θ-cos2θ22cosθ1+g2cosθ2+2gcos2θ+cos2θ2, (6)

где

g=ε2μ1ε1μ2;

θ2=arcsinε1μ1ε2μ2sinθ

– угол прохождения.

3. Результаты расчетов

В ходе расчетов использовались данные по почве, взятые из рекомендаций международного союза электросвязи МСЭ-R P.527-4 при температуре 20 градусов по Цельсию [15], а именно: εs=80-j2,5,  εc=4-j1,2. Угол падения волны – θ=45°. Полагаем, что почва очень рыхлая, пригодная для посева, при этом ρdw=1,5.

На рис. 3 и 4 представлены графики расчетов модулей коэффициентов отражения плоской электромагнитной волны E- и H-поляризации в зависимости от влажности почвы, КДП которой описывается моделями Максвелла Гарнетта (пунктирная линия) и Бруггемана (сплошная линия). Из графиков, представленных на рис. 3, 4, видно, что уровень отражения в случае H-поляризованной падающей волны меньше, чем для E-поляризованной волны. Из графиков также можно сделать вывод, что при значениях влажности почвы до 10 % модули коэффициентов отражений от границы раздела «воздух – почва» практически совпадают по своим значениям при применении двух используемых гетерогенных моделей; небольшие отклонения в расчетах наблюдаются в диапазоне влажности от 10 до 50 %. Увеличение влажности почвы усиливает обратное отражение электромагнитного излучения.

 

Рис. 3. Зависимости модулей коэффициентов отражения электромагнитной волны Е-поляризации от влажности почвы для гетерогенных моделей

 

Рис. 4. Зависимости модулей коэффициентов отражения электромагнитной волны Н-поляризации от влажности почвы для гетерогенных моделей

 

Заключение

Результаты численных расчетов доказывают возможность использования гетерогенных моделей Максвелла Гарнетта и Бруггемана для определения характеристик влажной почвы. Полученные данные можно использовать для составления карт полей распределения влажности в системах дистанционного зондирования Земли.

Результаты работы могут быть полезными при разработке программного обеспечения на основе нейронных сетей для определения по заданному датасету коэффициентов отражения профиля влажности исследуемых образцов почвы, радиоэлектронного оборудования, реализации натуральных экспериментов по зондированию почвы на опытных полях с помощью БПЛА.

×

About the authors

Dmitry N. Panin

Povolzhskiy State University of Telecommunications and Informatics

Author for correspondence.
Email: panin-dn@psuti.ru

Candidate of Physical and Mathematical Sciences, associate professor, head of the Department of Theoretical Foundations of Radio Engineering and Communications, Povolzhskiy State University of Telecommunications and Informatics, Samara, Russia. In 1999 he graduated from the Faculty of Physics of the Samara State University. In 2003 he defended his PhD thesis on the topic: «Numerical analysis of reflections in layered media and synthesis of smooth matching transitions in transmission lines». In 2007 he was awarded the academic title of Associate Professor. In 2016, he was awarded the Honorary Radio Operator badge. Author of more than 50 publications and scientific papers in the field of the theory of wave processes in media with spatial and temporal dispersion.

Research interests: theory of wave processes and computer simulation in radiophysics.

Russian Federation, 23, L. Tolstoy Street, Samara, 443010

Oleg V. Osipov

Povolzhskiy State University of Telecommunications and Informatics

Email: o.osipov@psuti.ru

Doctor of Physical and Mathematical Sciences, associate professor, vice-rector for Digital Development, Povolzhskiy State University of Telecommunications and Informatics, Samara, Russia. In 2000 he defended his PhD thesis on the topic «Study of reflective and waveguide structures with chiral layers». In 2006, he received a letter of thanks from the Administration of the Samara City District for a significant contribution to higher education in the Samara region. In 2006, Osipov O.V. successfully defended his dissertation for the degree of Doctor of Physical and Mathematical Sciences in the specialty 01.04.03 – Radiophysics on the topic «Electrodynamics of reflecting and waveguide structures with chiral layers». In 2008, Osipov O.V. was awarded a grant in the field of natural and human sciences in the nomination «Doctor of Science of the Russian Academy of Sciences» from the Russian Academy of Sciences. In 2011, he was awarded the Honorary Radio Operator badge. Osipov O.V. is a well-known specialist in the field of radiophysics and electrodynamics, namely in the theory of chiral media and microwave metastructures. Author and co-author of 7 monographs, 3 textbooks and 8 manuals certified by the Ministry of Education and Science of the Russian Federation and UMO, the list of scientific and methodological works includes more than 300 publications.

Research interests: electrodynamics of metamaterials, antennas and microwave devices, nonlinear optics.

Russian Federation, 23, L. Tolstoy Street, Samara, 443010

Kirill O. Bezlyudnikov

Povolzhskiy State University of Telecommunications and Informatics

Email: yakobix@ya.ru

2nd year student of the Povolzhskiy State University of Telecommunications and Informatics, Samara, Russia. In 2020, he graduated from the Samara Lyceum of Information Technologies. Participant and winner of Olympiads in physics and telecommunication technologies. Author of 2 scientific papers.

Research interests: electromagnetic fields and waves, methods and means of mathematical modeling of electrodynamic systems, antennas and microwave devices, theory of noise immunity of transmission of discrete and continuous messages.

Russian Federation, 23, L. Tolstoy Street, Samara, 443010

References

  1. Martínez-Fernández J., González-Zamora A., Almendra-Martín L. Soil moisture memory and soil properties: An analysis with the stored precipitation fraction. Journal of Hydrology, 2021, vol. 593, p. 125622. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.125622
  2. Borodychev V.V., Lytov M.N. Irrigation management model based on soil moisture distribution profile. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2020, vol. 577, no. 1, p. 012022. DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/577/1/012022
  3. Shutko A.M., Reutov E.A., Golovachev S.P. Estimation of soil moisture profiles and root zone moisture content by means of microwave radiometry and a priori information. Passive Microwave Remote Sensing of Land-Atmosphere Interactions. Berlin: De Gruyter, 2020, pp. 461–474. DOI: https://doi.org/10.1515/9783112319307-toc
  4. Hao X., Hao H., Zhang J. Soil moisture influenced the variability of air temperature and oasis effect in a large inland basin of an arid region. Hydrological Processes, 2021, vol. 35, no. 6, p. 14246. DOI: https://doi.org/10.1002/hyp.14246
  5. Bo T., Baowen Y. Effect of cavity structure on the saving up and dissipation of moisture in loess soil. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2021, vol. 791, no. 1, p. 012013. DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/791/1/012013
  6. Sungmin O., Orth R. Global soil moisture data derived through machine learning trained with in-situ measurements. Scientific Data, 2021, vol. 8, no. 1, pp. 1–14. DOI: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.14790510
  7. Grillakis M.G. Increase in severe and extreme soil moisture droughts for Europe under climate change. Science of the Total Environment, 2019, vol. 660, pp. 1245–1255. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.01.001
  8. Berg A., Sheffield J. Climate change and drought: the soil moisture perspective. Current Climate Change Reports, 2018, vol. 4, no. 2, pp. 180–191. DOI: https://doi.org/10.1007/s40641-018-0095-0
  9. Srivastava P.K. Satellite soil moisture: Review of theory and applications in water resources. Water Resources Management, 2017, vol. 31, no. 10, pp. 3161–3176. DOI: https://doi.org/10.1007/s11269-017-1722-6
  10. Kim H., Lakshmi V. Use of Cyclone Global Navigation Satellite System (CYGNSS) observations for estimation of soil moisture. Geophysical Research Letters, 2018, vol. 45, no. 16, pp. 8272–8282. DOI: https://doi.org/10.1029/2018GL078923
  11. Chew C., Small E. Description of the UCAR/CU soil moisture product. Remote Sensing, 2020, vol. 12, no. 10, p. 1558. DOI: https://doi.org/10.3390/rs12101558
  12. Fang K., Shen C. Near-real-time forecast of satellite-based soil moisture using long short-term memory with an adaptive data integration kernel. Journal of Hydrometeorology, 2020, vol. 21, no. 3, pp. 399–413. DOI: https://doi.org/10.1175/JHM-D-19-0169.1
  13. Matveev I.V., Osipov O.V., Panin D.N. Mathematical model of the inhomogeneous complex permittivity of wet soil, taking into account heterogeneity. Vzaimodejstvie sverhvysokochastotnogo, teragertsovogo i opticheskogo izluchenija s poluprovodnikovymi mikro- i nanostrukturami, metamaterialami i bioob’ektami: sb. statej vos’moj Vserossijskoj nauchnoj shkoly-seminara, 2021, pp. 237–241. (In Russ.)
  14. Matveev I.V., Osipov O.V., Panin D.N. Interaction of an electromagnetic wave with a chiral metamaterial based on the Maxwell Garnett model. IV Nauchnyj forum telekommunikatsii: teorija i tehnologii (TTT-2020). Fizika i tehnicheskie prilozhenija volnovyh protsessov (FiTPVP-2020), 2020, pp. 220–221. (In Russ.)
  15. Recommendation ITU-R P.527-4 dated 06/2017. Electrical characteristics of the earth’s surface. Series R. Propagation of radio waves.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Moist soil as a two-component heterogeneous system

Download (120KB)
3. Fig. 2. Geometry of the problem

Download (136KB)
4. Fig. 3. Dependences of the modules of the reflection coefficients of the E-polarization electromagnetic wave on soil moisture for heterogeneous models

Download (93KB)
5. Fig. 4. Dependences of the modules of the reflection coefficients of an electromagnetic wave of H-polarization on soil moisture for heterogeneous models

Download (101KB)

Copyright (c) 2022 Panin D.N., Osipov O.V., Bezlyudnikov K.O.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ФС 77 - 68199 от 27.12.2016.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies