J. Jpn. Soc. Soil Phys. No. 133, p (2016) Multipoint soil moisture measurements in an agricultural field with a sensor network system

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しげのぶかがんじ
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1 J. Jpn. Soc. Soil Phys. No. 133, p (2016) Multipoint soil moisture measurements in an agricultural field with a sensor network system using a FieldRouter Yuki KOJIMA 1, Ayaka YAMASHITA 2, Tetsu ITO 3, Shoichi MITSUISHI 4 and Masaru MIZOGUCHI 5 Abstract: A FieldRouter (FR) is equipment which wirelessly connects a variety of sensors and dataloggers, collects measured data, and transfers the data to a webserver via mobile telephone communication. The FR has an advantage of having a small power requirement so that it can work stably in harsh environments. The FR and adequate multiple soil moisture sensors work as a sensor network system to measure multipoint soil moisture in a small farm field. In this study, multipoint soil moisture in a cold upland cabbage field during winter season were measured with a sensor network system using the FR that included eight dataloggers and thirty soil moisture sensors. The effectiveness of the system was evaluated. Dynamic changes in soil moisture due to soil freezing and thawing, and different trends of soil moisture at each point due to different freezing and thawing rates were observed with the sensor network system using FR. The overall data collection rate was 86 % since some data were lost because of power supply problem of the datalogger and the network adapter. The FR sensor network system was found to be enough effective for multiple soil moisture monitoring, however, the improvement is in progress for precise water management in small scale farmlands. Key Words : soil moisture, sensor network system, Field- Router, soil freezing and thawing 1., Faculty of Engineering, Gifu University, 1-1 Yanagido, Gifu city, Gifu, , Japan, Corresponding author:,. 2 EDAYA ARTS CORDILLERA Corp., Tuding proper, Tuding, Itogon, Benguet 2604, Philippines. 3 X-ability Co., Ltd., Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo, , Japan. 4 AINEX Co., Ltd., Minamikamata, Ota-ku, Tokyo, , Japan. 5 Graduate school of Agricultural and Life Sciences, The University of Tokyo, Yayoi, Bunkyo-ku, Tokyo, , Japan ha Shibusawa, 2003, ha MacDonald et al., 2013 Entekhabi et al., km Fang et al., 2013 Delin et al., 2005; Pierce and Elliott, 2008; Vellidis et al., a, b 2009 FR FR 6W FR Bluetooth 1 1 FR

20 133 (2016) FR 2003 Soil Information Monitoring System using Cellular Phone SIMS-CP Fukatsu and Hirafuji 2005 FS FS FR

1 a FR 69 % 22 % 9 % 0.26 kg kg 1 0.59 Mg m 3 2.2 Fig. 2 FR PC Linux USB USB Bluetooth Bluetooth FR Decagon Devices Inc.

A B C F G H Em5b 4 EC-5 D E Em5b 3 EC-5 (a) Locations of equipment in the experimental field (information added on Google

2 (2016) FR 2003 Soil Information Monitoring System using Cellular Phone SIMS-CP Fukatsu and Hirafuji 2005 FS FS FR FS FS 2015 FS FS SIMS-CP FR FR, 2015 FR FR 2009 FR FR 257 m 55 m 1.5 Fig. 1 a Fig. 1 a FR 69 % 22 % 9 % 0.26 kg kg Mg m Fig. 2 FR PC Linux USB USB Bluetooth Bluetooth FR Decagon Devices Inc N: , E: FR FR Fig. 1 a Google Earth b Em5b EC-5. A B C F G H Em5b 4 EC-5 D E Em5b 3 EC-5 (a) Locations of equipment in the experimental field (information added on Google Earth), and (b) locations of EM5b and EC-5 at each site. Four sensors were used at sites A, B, C, F, G, and H, and three sensors were used at sites D and E.

this study. The broken lines indicate wireless communication.

1 a FR 50 m 4 FR 10 m 4 8 Em5b Em5b Bluetooth FR FR 300 m

with Standard Radiation Shield Davis Instruments Corp.

3 21 Fig. 2. The sensor network system with the FieldRouter applied in this study. The broken lines indicate wireless communication. Pullman, WA, USA EC-5 5 cm Em5b 8 A B C D E F G H Fig. 1 a FR 50 m 4 FR 10 m 4 8 Em5b Em5b Bluetooth FR FR 300 m Fig. 1 a A B C F G H Em5b 4 D E Em5b 3 EC-5 Em5b 4 m EC-5 Fig. 1 b EC-5 4 cm 9 cm EC-5 RAW 1 Em5b Em5b Cabled Vantage Pro2 with Standard Radiation Shield Davis Instruments Corp., Hayward, CA, USA, Davis 1 Davis Bluetooth Optieyes, FD Digital Pte. Ltd., Singapore FR Bluetooth Optieyes FR 1 1 FR CSV FR Em5b FR FR 30 FR Bluetooth 30 FR FR EC-5 RAW θ θ = RAW (1) 2 mm 0.59 Mg m 3 θ = m 3 m cm cm 8.5 cm EC-5 RAW Fig. 3 Fig. 3 Davis

sunshine duration provided by the AMeDAS, (j) air temperature measured with a Davis weather station, and daily mean air temperature, and (k) daily precipitation (AMeDAS).

4 22 土壌の物理性第 133 号 (2016) Fig. 3 a h それぞれ地点 A から H の体積含水率 VWC i アメダスデータから推定した日積算日射量 j Davis 気象計によって測定された気温と日平均気温 k 降水量アメダスデータ (a-h) volumetric water contents (VWC) at site A H, (i) Daily cumulative solar radiation estimated from sunshine duration provided by the AMeDAS, (j) air temperature measured with a Davis weather station, and daily mean air temperature, and (k) daily precipitation (AMeDAS). 搭載された日射量センサが測定期間を通して故障してい少存在するため Watanabe and Wake, 2009 式 1 をることが見つかったため圃場近くに位置するアメダス適用すると液状水量は若干過大評価されると考えられ田代気象観測代の日照時間から Allen et al. (1998) にるが今回は観測期間全てに式 1 を適用したこれ以従い推定したまた降水量も Davis 気象計のデータで降体積含水率は単位体積当たりの液状水量を意味するはなくアメダス田代気象台のデータを用いたこれは Davis 気象計には融雪用のヒーターが内装されておらずこととして議論を進めるほとんどの地点で共通して測定開始後 2 週間から 3 週降雪量および降雪時期を正確に測定できなかったためで間ほどで体積含水率は 0.10 m3 m 3 付近まで落ち込みある測定期間中気温が 0 を下回ったため土壌凍 2001 そのため土壌が凍結すると土壌の比誘電率 A 地点と H 地点では 2010 年 1 月 20 日を境にそれ以外の地点では 2010 年 2 月 23 日を境に激しい増減を示したその後 2010 年 4 月 8 日以降全地点で高い体積含水率を維持した測定開始 2 3 週間後の体積含水率のは小さくなる凍土中にもわずかに液状水が存在するた急激な低下は土壌凍結によるものと思われる結が起こっていたと考えられる氷の比誘電率は 3 で液状水の比誘電率 80 に対して極めて小さい Noborio, め土壌が凍結した場合 EC-5 が測定する体積含水率は詳細にみると測定開始直後から気温は 0 C 付近で体積当たりの液状水量となる氷の比誘電率の影響も多停滞し夜間には 5 C 近くまで下がっていたため多

5 23 Fig A VWC Air temperature and volumetric water content (VWC) at site A from 1/29/2010 to 2/1/ A A2 A A A B A B A1 A4 B EC cm D3 E EC-5 4 cm A H B C D E F G Fig A 3 0 C 10 MJ m 2 d 1 Fig. 3 i Davis Bluetooth Fig. 5 a McCauely et al., 2002 Gieselman et al., 2008 FR Bluetooth Fig. 5 b e 3 4 FR FR Bluetooth Fig. 5 e h D3 E1 F1 3.2 FR 1 FR FR Em5b

土壌の物理性 24 第 133 号 (2016) (a) 䠍/30/2010 (b) 3/6/2010 (c) 3/9/2010 (d) 3/16/2010 (e) 3/27/2010 (f)

5 FR を用いたセンサネットシステムによって撮影された現地画像 a は Davis 気象計設置付近にある Bluetooth カメラで撮影した圃場 b h は FR の Bluetooth

sensor network system using the FieldRouter.

taken with the Bluetooth camera with the FR.

Em5b リーの消耗による欠損ではないことがわかった C 地点のネットワークアダプタには FR に搭載されていたよの Em5b では 1 週間から 3 週間程度 2009 年 12 月 6 日

データ欠損が高い頻度で見られた C 地点の Em5b では乾電池と測定回路の接触不良が発見されたため Em5b この過放電が発生したと思われるへの電力供給が不安定になっていたと思われるよって

一時的に不安定になったため欠測したと考えられる接力不足の 2 つが考えられるデータを詳しく見るとこ触不良の主な原因は Em5b の電池ボックスの腐食の可

月 14 日以降そして H 地点での双方が確認できた前者は Bluetooth カメラのネットは 2010 年 2 月 23 日以降データが欠損した実験終了日ワークアダプタの電力不足後者は FR

6 土壌の物理性 24 第 133 号 (2016) (a) 䠍/30/2010 (b) 3/6/2010 (c) 3/9/2010 (d) 3/16/2010 (e) 3/27/2010 (f) 3/28/2010 (g) 3/31/2010 (h) 4/3/2010 Fig. 5 FR を用いたセンサネットシステムによって撮影された現地画像 a は Davis 気象計設置付近にある Bluetooth カメラで撮影した圃場 b h は FR の Bluetooth カメラで撮影した地表面白色は雪面黒色は露出土壌 Selected images of the (a) field and (b h) soil surface captured with the sensor network system using the FieldRouter. The image (a) was taken with the Bluetooth camera with the Davis weather station, and the others were taken with the Bluetooth camera with the FR. 記録される各 Em5b のバッテリー残量を確認したとこ電になると再度太陽電池パネルによる発電が行われたろどの Em5b も十分な残量を示していたためバッテとしても内部バッテリーが充電されなくなる Em5b リーの消耗による欠損ではないことがわかった C 地点のネットワークアダプタには FR に搭載されていたよの Em5b では 1 週間から 3 週間程度 2009 年 12 月 6 日うなチャージコントローラーが入っていなかったため 12 月 14 日 12 月 16 日 2010 年 1 月 11 日 4 月 8 日 4 月 9 日などの他地点と比較して長期間のデータ欠損が高い頻度で見られた C 地点の Em5b では乾電池と測定回路の接触不良が発見されたため Em5b この過放電が発生したと思われるへの電力供給が不安定になっていたと思われるよって太陽電池パネルの発電量不足に由来する FR の電力不足同様に他の地点の欠測部分でも乾電池による電力供給がもしくは Bluetooth カメラのネットワークアダプタの電一時的に不安定になったため欠測したと考えられる接力不足の 2 つが考えられるデータを詳しく見るとこ触不良の主な原因は Em5b の電池ボックスの腐食の可の画像欠損には画像損失のみが単独で発生している場合能性が高い一方で D 地点では 2010 年 4 月 20 日以と FR によるデータの未回収も同時に発生している場合降 G 地点では 2010 年 3 月 14 日以降そして H 地点での双方が確認できた前者は Bluetooth カメラのネットは 2010 年 2 月 23 日以降データが欠損した実験終了日ワークアダプタの電力不足後者は FR の電力不足であまでデータが再度回収されることがなかったためこのると思われるまた FR に搭載された Bluetooth カメラ 2 地点ではネットワークアダプタに問題が生じたと思わは FR 起動時に FR と同期して起動するようになっていれる可能性として太陽電池パネル上の積雪などによるがその起動が不安定であったことが分かったよっりネットワークアダプタのバッテリーが長期間の無充て FR の Bluetooth カメラの画像欠損は起動の失敗もし電状態に陥り過放電となったことが挙げられる過放くは FR の電力不足によるものであると思われる Davis 二つの Bluetooth カメラで撮影した現地画像も時折 1 日から数日単位での欠損が見られた Davis 気象計設置箇所にある Bluetooth カメラの画像欠損の理由としては

7 25 Table 1 Bluetooth 50 % FR Bluetooth FR Davis Bluetooth Optieyes 28 % 23 % FR Em5b A B D E F 1 % G H 3 % 2 % C 31 D G H 3 % 29 % 43 % FR FR FR Em5b Em5b Em50 Em5b Em50 Em5b Em50 Em50 4. FR 2009 FR FR Bluetooth Em5b Bluetooth 53 Table 1 FR Percentages of data collection and missing of each equipment in the sensor network system using the FieldRouter. The missing rates are listed with the causes. Hyphens indicate that there is no corresponding content. Bluetooth camera Soil moisture logger Em5b FR Optieyes A B C D E F G H Collection rate missing due to datalogger missing due to Network Adapter missing due to FieldRouter %

8 (2016) % 86 % FR FR FMS, 2015 B DIAS Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D. and Smith, M. (1998): Crop evapotranspiration Guidelines for computing crop water requirements FAO irrigation and drainage paper 56. Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome. Delin, K.A., Jackson, S.P., Johnson, D.W., Burleigh, S.C., Woodrow, R.R., McAuley, J.M., Dohm, J.M., Ip, F., Ferré, T.P.A., Rucker, D.F. and Baker, V.R. (2005): Environmental studies with the sensor web: Principles and Practice. Sensors, 5: Entekhabi, D., Njoku, E.G., O Neill, P.E., Kellogg, K.H., Crow, W.T., Edelstein, W.N., Entin, J.K., Goodman, S.D., Jackson, T.J., Johnson, J., Kimball, J., Piepmeier, J.R., Koster, R.D., Martin, N., McDonald, K.C., Moghaddam, M., Moran, S., Reichle, R., Shi, J.C., Spencer, M.W., Thurman, S.W., Tsand, L. and Van Zyl, J. (2010): The soil moisture acture passive (SMAP) mission. Proc. IEEE, 98: Fang, B., Lakshmi, V., Bindlish, R., Jackson, T.J., Cosh, M. and Basara, J. (2013): Passive microwave soil moisture downscaling using vegetation index and skin surface temperature. Vadose Zone J., 12(4). doi: /vzj Fukatsu, T. and Hirafuji, M. (2005): Field monitoring using sensor-nodes with a web server. J. Rob. Mechatron., 17: Gieselman, H., Heitman, J.L. and Horton, R. (2008): Effect of hydrophobic layer on the upward movement of water under surface freezing conditions. Soil Sci., 173: ,, (2015): ICT., 131: (2012a):., 80(9): 50. (2012b): SRI., 5: , (2015):., 83(2): 3 6.,, (2003):., 92: , (2002):., 70: MacDonald, J.M., Korb, P. and Hoppe, R.A. (2013): Farm size and the organization of U.S. crop farming. Economic Research Report. No McCauley, C.A., White, D.M., Lilly, M.R. and Nyman, D.M. (2002): A comparison of hydraulic conductivities, permeabilities, and infiltration rates in frozen and unfrozen soils. Cold Reg. Sci. Technol., 34: Noborio, K. (2001): Measurement of soil water content and electrical conductivity by time domain reflectometry: a review. Comput. Electron. Agr., 31: Pierce, F.J. and Elliott, T.V. (2008): Regional and on-farm wireless sensor network for agricultural systems in Eastern Washington. Comput. Electron. Agr., 61: Shibusawa, S. (2003): Precision farming Japan model. Agr. Info. Res., 12(2): (2003):., 12: ,, (1995):., 8: Vellidis, G., Tucker, M., Perry, C., Kvien, C. and Bednarz, C. (2008): A real-time wireless smart sensor array for scheduling irrigation. Comput. Electron. Agr., 61: Watanabe, K., and Wake, T. (2009): Measurement of unfrozen water content and relative permittivity of frozen unsaturated soil using NMR and TDR. Cold Reg. Sci. Technol. 59:

9 27 FR FR FR FR 8 30 FR FR 86 % FR

J. Jpn. Soc. Soil Phys. No. 126, p (2014) ECH 2 O 1 2 Calibration of the capacitance type of ECH 2 O soil moisture sensors Shoichi MITSUISHI 1 a

J. Jpn. Soc. Soil Phys. No. 126, p.63 70 (2014) ECH 2 O 1 2 Calibration of the capacitance type of ECH 2 O soil moisture sensors Shoichi MITSUISHI 1 and Masaru MIZOGUCHI 1 Abstract: Volumetric water contents,