人们早就知道，土壤含水量与作物的健康和产量之间存在着密切的关系。但只有在过去的几十年里，科学才量化了

这些关系的细节。这项研究已扩大到建立土壤水分水平与对气象和水文模型和预测的影响之间的关系。

　　农业管理、粮食安全和更好地了解干旱的需要推动了对区域土壤水分和植被指数图的需求，这导致了从 1980 年代开始利用卫星遥感土壤水分的发展。土壤湿度的遥感增加了对土壤传感器监测站的需求，以“地面真实”来自卫星的数据。由于人们对土壤水分影响天气、区域和地方流域水文以及农业的方式越来越感兴趣，因此开发了新的分析、公式和方程来更好地量化这些关系。

　　介电常数是一个复数，包含能量存储和能量损失项。由于 TDR 和 FDR 土壤湿度传感器等技术对射频 (RF) 能量损失进行了假设，因此土壤形态的可变性以及温度和盐度的变化等因素会在确定土壤含水量时引入不稳定性。由于土壤条件和土壤类型因地区而异，大规模土壤水分监测的兴趣不断扩大，研究人员开始关注由介电测量确定的土壤水分估计的质量、一致性和稳定性。大型区域和大陆规模的土壤水分网络需要一套传感器，包括具有高度一致性、准确性和长期稳定性的土壤水分传感器。

　　对土壤水分及其对天气、水文和农业的影响的兴趣持续增长，这推动了土壤传感器市场的增长。土壤传感器的主要应用领域，特别是仅跟踪土壤湿度条件相对变化的经济定性传感器，因此迫切需要更定量的土壤湿度数据，以便为卫星有源无源遥感输出进行水量平衡计算。

　　大型卫星和地面网络（如 SMAP、SCAN 和 CRN）收集的土壤水分对于增强型气象和水文模型和预报的开发和功能至关重要。准确、一致、耐用且具有长期稳定性的研究级质量传感器的性能不断提高，为科研工作者提供了对数据集的高度信心。