EAGER SitS: Quantifying the value of information for sensor placements to improve soil signals for agricultural water management

EAGER SitS:量化传感器放置信息的价值,以改善农业用水管理的土壤信号

基本信息

  • 批准号:
    1841629
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 30万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2018
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2018-10-01 至 2024-05-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Given the reliance of global food security on robust agricultural water management, there is a need to better inform and improve understanding of soil moisture signals in different types of environments. Such signals are an important input for agricultural water management. The lack of proper understanding of soil moisture signals remains a persistent challenge in sustainable agricultural management, especially during drought conditions. Developing such an understanding is the subject of this research.The spatial heterogeneity and variability of soil moisture greatly hinders the use of point scale in situ monitoring for capturing the dynamics of this variable. Although remote sensing products are available to provide soil moisture information, they are limited in providing only aggregated information at coarse resolution and are often characterized by large uncertainty, which is unsuitable for agricultural water management that requires finer/local scale information. The robust design of soil moisture monitoring (sensor) networks to be pursued by this project is targeted to ensure the sufficient and adequate representation of data provided to stakeholders (e.g. farmers and ranchers) so that they can make the most informed decisions possible concerning their own water management needs.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
鉴于全球粮食安全依赖于强有力的农业用水管理,因此需要更好地提供信息并增进对不同类型环境中土壤湿度信号的理解。这些信号是农业用水管理的重要输入。缺乏对土壤湿度信号的正确理解仍然是可持续农业管理的一个持续挑战,特别是在干旱条件下。加深这样的理解是本研究的主题。土壤湿度的空间异质性和变异性极大地阻碍了使用点尺度原位监测来捕获该变量的动态。尽管遥感产品可以提供土壤湿度信息,但它们只能提供粗分辨率的聚合信息,并且往往具有较大的不确定性,这不适合需要更精细/局部尺度信息的农业用水管理。该项目所追求的土壤湿度监测(传感器)网络的稳健设计旨在确保向利益相关者(例如农民和牧场主)提供充分且充分的数据代表性,以便他们能够就自己的利益做出最明智的决策该奖项反映了 NSF 的法定使命,并通过使用基金会的智力优势和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Global Flash Drought Analysis: Uncertainties From Indicators and Datasets
全球骤旱分析:指标和数据集的不确定性
  • DOI:
    10.1029/2022ef002660
  • 发表时间:
    2022-06-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    S. Mukherjee;Anshuman Mishra
  • 通讯作者:
    Anshuman Mishra
How Unusual Is the 2022 European Compound Drought and Heatwave Event?
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  • DOI:
    10.1029/2023gl105453
  • 发表时间:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    Anshuman Mishra
Multi-layer high-resolution soil moisture estimation using machine learning over the United States
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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    13.5
  • 作者:
    L. Karthikeyan;A. Mishra
  • 通讯作者:
    A. Mishra
A review of remote sensing applications in agriculture for food security: Crop growth and yield, irrigation, and crop losses
  • DOI:
    10.1016/j.jhydrol.2020.124905
  • 发表时间:
    2020-07-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
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  • 作者:
    L. Karthikeyan;I. Chawla;A. Mishra
  • 通讯作者:
    A. Mishra
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 发表时间:
    2024-03-07
  • 期刊:
  • 影响因子:
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  • 作者:
    Shashi Bhushan Kumar;Ashok Mishra;S. S. Dash
  • 通讯作者:
    S. S. Dash

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知道了