面向家庭农场的移动精准施肥辅助决策系统研究与应用
这是一篇关于精准施肥,移动系统,家庭农场,遥感反演的论文, 主要内容为发展家庭经营模式是我国目前转变农业生产模式的一个主要努力的方向,同时也是我国农业信息化建设的要求。通过发展家庭经营可以整合农村耕地资源,促进农业生产模式的转变,加快农民致富。传统的精准施肥推荐系统多应用于大型农场,然而由于家庭农场规模相对较小,且不同家庭农场之间其规模也存在较大差异,因此对精准施肥的精度要求较高。在测土方法选择上,现有施肥推荐系统多单一的采用传统的田间测土方法获取土壤理化数据,此类方法耗时耗力,难以满足施肥决策的实时性要求。此外在系统架构设计上,现有系统多采用B/S或者是C/S架构,使其在数据采集上缺乏灵活性,因此现有的精准施肥推荐系统往往无法直接应用到家庭农场的施肥过程中。本文通过研究我国家庭农场的特点,结合农业遥感技术、移动通信技术、3S技术,解决了传统施肥决策系统中存在的一些问题,发展面向家庭农场移动精准施肥推荐系统。本系统依托“多平台高光谱遥感信息融合的作物养分精准诊断决策”项目,项目提供了大量的技术和数据支持,本文主要研究和解决了如下几个问题。(1)通过研究选用基于移动端/服务端的系统架构,研发面向家庭农场的施肥推荐系统,由于移动设备系统可方便获取设备传感器数据。在实际田间采样过程中可以配合传感器进行数据的实时采集和录入,有效提升数据采集的时效性以及准确性,解决了传统施肥系统的数据采集时效性不足的问题。(2)本文充分结合传统测土方法和遥感反演方法的各自优势,在不同的施肥时期,选择不同的数据提取方法来获取土壤理化数据并进行施肥决策。使用遥感数据反演的方法可直接获取其养分空间的变异性,操作简单,也不会影响作物生长。由于遥感平台数据较多,针对不同规模的家庭农场可以采用不同的影像数据,保证其家庭农场在数据提取上的精度要求,同时在后台进行施肥决策的过程中,也可以动态的调整决策分区大小,确保施肥作用能满足用户需求。(3)本文在精准施肥的决策过程中,通过集成DSSAT(Decision Support System for Agrotechnology Transfer,农业技术转移决策支持系统),利用其中的作物生长模型来模拟作物生长发育过程,并提取作物LAI(Leaf Area Index,叶面积指数),产量累计数据,氮素等数据,来对施肥决策结果进行精度校验,从而能更好的提升施肥决策精度。
高时空分辨率的中国近地面PM2.5浓度估算研究（2015-2019）
这是一篇关于PM2.5,AOD,遥感反演,CatBoost,小波函数,时空特征的论文, 主要内容为中国是目前全球PM2.5(fine particulate matter,细颗粒物)污染最严重的地区之一,严重影响我国气候、生态环境和居民健康。然而地面站点和卫星遥感都难以实现完整时空尺度下的PM2.5监测,稀疏的站点PM2.5数据难以代表地形复杂和城市水平复杂区域的PM2.5浓度分布,卫星数据又在获取周期和云雨等因素影响下存在时空覆盖上的缺失。因此本文以中国大陆近地面为研究区,开展2015～2019年全国尺度下逐日的遥感AOD(Aerosol Optical Depth,气溶胶光学厚度)缺失重建、PM2.5数据集构建及时空演变分析,主要研究内容与成果如下:(1)全国尺度高时空分辨率的PM2.5估算模型构建。基于机器学习模型CatBoost,首先利用高程数据和气象数据对遥感AOD缺失数据进行重建;然后,利用高程数据、气象数据和重建后的AOD数据,建立全国PM2.5日浓度分布估算模型。研究中发现,CatBoost比多元线性回归、支持向量回归和随机森林更适合PM2.5估算研究,模型中添加历史气象数据或结合小波函数都可以提升PM2.5估算模型的精度。其中,由小波函数和CatBoost构建的混合模型“Wavelet-CatBoost”,目前在全国完整时空尺度上估算PM2.5浓度分布的精度最高(R2=0.89)。(2)中国PM2.5浓度时空特征分析。结合“Wavelet-CatBoost”模型估算的1km分辨率PM2.5日分布数据,发现除新疆盆地空气污染较严重,其余地区的PM2.5分布基本符合“西低东高”规律,高值区域主要是京津冀、长江中下游平原以及四川盆地等地,除新疆盆地的西部地区主要呈现为低值。全国PM2.5浓度在冬春季较高,夏秋季较低,11月至2月空气污染最严重。此外,2015～2019年中国年均PM2.5浓度逐年下降,这与近几年国家大气污染防治工程有关。(3)中国PM2.5浓度分布数据应用。结合中国PM2.5日浓度分布数据,采用复经验正交分解函数对中国PM2.5扩散方式进行分析,发现:1)主要受人类活动影响的京津冀地区PM2.5向南扩散,强度从2017年开始减弱,原因与2017年政府开展的“打赢蓝天保卫战”项目有关;2)新疆盆地PM2.5向东扩散但强度变化不明显,原因是西部PM2.5的时空格局主要由自然地理条件决定。利用PM2.5月均值浓度分布数据,基于K-means聚类方法将PM2.5污染分为8个级别。结合中国PM2.5季节平均值,定性分析了ENSO(El Ni(?)o-Southern Oscillation)对中国大气污染的影响,证实了现有学术观点,即拉尼娜减弱中国北方雾霾,加强南方污染。结合PM2.5年均值数据和人口分布数据,计算了全国人口加权大气污染暴露水平,发现PM2.5人口暴露风险呈下降趋势,2019年,山东省暴露风险最高,北京市则下降为第二位。
面向家庭农场的移动精准施肥辅助决策系统研究与应用
这是一篇关于精准施肥,移动系统,家庭农场,遥感反演的论文, 主要内容为发展家庭经营模式是我国目前转变农业生产模式的一个主要努力的方向,同时也是我国农业信息化建设的要求。通过发展家庭经营可以整合农村耕地资源,促进农业生产模式的转变,加快农民致富。传统的精准施肥推荐系统多应用于大型农场,然而由于家庭农场规模相对较小,且不同家庭农场之间其规模也存在较大差异,因此对精准施肥的精度要求较高。在测土方法选择上,现有施肥推荐系统多单一的采用传统的田间测土方法获取土壤理化数据,此类方法耗时耗力,难以满足施肥决策的实时性要求。此外在系统架构设计上,现有系统多采用B/S或者是C/S架构,使其在数据采集上缺乏灵活性,因此现有的精准施肥推荐系统往往无法直接应用到家庭农场的施肥过程中。本文通过研究我国家庭农场的特点,结合农业遥感技术、移动通信技术、3S技术,解决了传统施肥决策系统中存在的一些问题,发展面向家庭农场移动精准施肥推荐系统。本系统依托“多平台高光谱遥感信息融合的作物养分精准诊断决策”项目,项目提供了大量的技术和数据支持,本文主要研究和解决了如下几个问题。(1)通过研究选用基于移动端/服务端的系统架构,研发面向家庭农场的施肥推荐系统,由于移动设备系统可方便获取设备传感器数据。在实际田间采样过程中可以配合传感器进行数据的实时采集和录入,有效提升数据采集的时效性以及准确性,解决了传统施肥系统的数据采集时效性不足的问题。(2)本文充分结合传统测土方法和遥感反演方法的各自优势,在不同的施肥时期,选择不同的数据提取方法来获取土壤理化数据并进行施肥决策。使用遥感数据反演的方法可直接获取其养分空间的变异性,操作简单,也不会影响作物生长。由于遥感平台数据较多,针对不同规模的家庭农场可以采用不同的影像数据,保证其家庭农场在数据提取上的精度要求,同时在后台进行施肥决策的过程中,也可以动态的调整决策分区大小,确保施肥作用能满足用户需求。(3)本文在精准施肥的决策过程中,通过集成DSSAT(Decision Support System for Agrotechnology Transfer,农业技术转移决策支持系统),利用其中的作物生长模型来模拟作物生长发育过程,并提取作物LAI(Leaf Area Index,叶面积指数),产量累计数据,氮素等数据,来对施肥决策结果进行精度校验,从而能更好的提升施肥决策精度。
面向家庭农场的移动精准施肥辅助决策系统研究与应用
这是一篇关于精准施肥,移动系统,家庭农场,遥感反演的论文, 主要内容为发展家庭经营模式是我国目前转变农业生产模式的一个主要努力的方向,同时也是我国农业信息化建设的要求。通过发展家庭经营可以整合农村耕地资源,促进农业生产模式的转变,加快农民致富。传统的精准施肥推荐系统多应用于大型农场,然而由于家庭农场规模相对较小,且不同家庭农场之间其规模也存在较大差异,因此对精准施肥的精度要求较高。在测土方法选择上,现有施肥推荐系统多单一的采用传统的田间测土方法获取土壤理化数据,此类方法耗时耗力,难以满足施肥决策的实时性要求。此外在系统架构设计上,现有系统多采用B/S或者是C/S架构,使其在数据采集上缺乏灵活性,因此现有的精准施肥推荐系统往往无法直接应用到家庭农场的施肥过程中。本文通过研究我国家庭农场的特点,结合农业遥感技术、移动通信技术、3S技术,解决了传统施肥决策系统中存在的一些问题,发展面向家庭农场移动精准施肥推荐系统。本系统依托“多平台高光谱遥感信息融合的作物养分精准诊断决策”项目,项目提供了大量的技术和数据支持,本文主要研究和解决了如下几个问题。(1)通过研究选用基于移动端/服务端的系统架构,研发面向家庭农场的施肥推荐系统,由于移动设备系统可方便获取设备传感器数据。在实际田间采样过程中可以配合传感器进行数据的实时采集和录入,有效提升数据采集的时效性以及准确性,解决了传统施肥系统的数据采集时效性不足的问题。(2)本文充分结合传统测土方法和遥感反演方法的各自优势,在不同的施肥时期,选择不同的数据提取方法来获取土壤理化数据并进行施肥决策。使用遥感数据反演的方法可直接获取其养分空间的变异性,操作简单,也不会影响作物生长。由于遥感平台数据较多,针对不同规模的家庭农场可以采用不同的影像数据,保证其家庭农场在数据提取上的精度要求,同时在后台进行施肥决策的过程中,也可以动态的调整决策分区大小,确保施肥作用能满足用户需求。(3)本文在精准施肥的决策过程中,通过集成DSSAT(Decision Support System for Agrotechnology Transfer,农业技术转移决策支持系统),利用其中的作物生长模型来模拟作物生长发育过程,并提取作物LAI(Leaf Area Index,叶面积指数),产量累计数据,氮素等数据,来对施肥决策结果进行精度校验,从而能更好的提升施肥决策精度。
陆表比辐射率数据分析与遥感反演方法优化研究
这是一篇关于比辐射率,NDVI阈值法,遥感反演,时空分布特征,MODIS产品,算法优化的论文, 主要内容为陆地表面温度(land surface temperature, LST)是一个重要的地球物理参数,它在地-气间的物质与能量交换的过程中起着重要的作用。地学领域关注全球气候变化,遥感技术则是快速获得大范围地表温度的一种有效方法,地表比辐射率是遥感地表真实温度反演研究中必不可少的参数,也是最重要参数之一。然而比辐射率是一个与多要素相关的变量,其测定和反演都就具有一定的困难。研究表明,在8-12μm波段,比辐射率(e)每变化0.01,遥感反演的地表温度(Ts)的差别可达0.5K,快速有效高精度的获取大面积地表比辐射率一直是学者们追求的目标。本文以MODIS影像、国家气象站气象观测数据、MODIS比辐射率和地表类型产品、现有发表比辐射率数据等为数据源,分析现有比辐射率数据来源和时空特征。采用NDVI阈值法获取湖北省比辐射率空间分布图,从分类尺度对比NDVI阈值法比辐射率与MODIS比辐射率产品数据。在原有NDVI阈值法方法基础上进行改进,并将改进后的比辐射率带入劈裂窗算法温度反演中去。本文主要从以下几个方面开展工作并获得一些认识和结论： (1)收集不同文献中不同地物或地类的比辐射率,分析地物或地类比辐射率数据来源,以基于IGBP、USGS土地覆盖分类系统比辐射率数据集为重点进行探讨,得出以下结论：比辐射率光谱数据库中关于环境要素和被测地物自身状况记录存在不足；地物比辐射率与各要素间的定量关系有待研究；不同地物或地类比辐射率需要界定；缺乏在我国区域内对遥感反演比辐射率数据进行地面验证工作。 (2)基于2001-2010年十年中国区域MODIS比辐射率产品分析中国区域比辐射率的年际变化特征。结果表明：我国地表中高比辐射率区(0.9725-0.9738)所占范围最大,达到我国陆地面积的40%-50%,且变化十分明显,表现出明显的波峰、波谷变化,春季和秋季是波峰、夏季和冬季是波谷；高比辐射率区(0.9739～0.9999)面积变化也很明显,冬季是一个明显的波峰,面积可达10%,而其他季节则维持在1%、2%以下。结合湖北省土地利用类型,年内NDVI数据等数据,分析湖北省不同地表类型(农用地、草地、稠密灌丛和城镇用地)比辐射率的年内变异特征,比辐射率与温度和降水量的关系发现,四种MODIS产品地类比辐射率年内变化界限分明,农用地>草地>城镇用地>稠密灌丛,年内比辐射率波动范围均不超过0.001。农用地比辐射率与地表植被生长状况有关,1月份至5月份与NDVI变化曲线趋势一致。比辐射率夏季值偏低,可能为夏季雨水多、云层覆盖、水汽含量高,作物蒸腾作用强等因素有关。另外,比辐射率是一个多因素影响的变量,与单一降水量和温度变量没有明确的线性关系。 (3)对湖北省2010年5月23日MODIS原始影像进行辐射校正、几何校正、去云处理和影像裁剪等数据处理,得到湖北省区域遥感数据。从分类尺度对比NDVI阈值法得到的比辐射率和MODIS比辐射率产品发现,MODIS白天黑夜算法得到的比辐射率空间分辨率低,对土地类型反应不敏感,大面积农用地比辐射率空间差异性小,林地差异显著；而基于NDVI阈值法得到的比辐射率在农用地区域具有显著的空间差异性,对于森林区域,受到NDVI饱和度的影响,差异小。本文结合NDVI阈值反演法的不足之处,从植被用地类型和土壤含水量两个方面进行改进。最后将改进后的NDVI阈值法运用到覃志豪提出的劈窗温度反演算法中,得到湖北省的温度分布图。对比NDVI阈值法、MODIS温度产品和湖北省气象站点温度数据的差异,认为改进的NDVI阈值获得的温度更具有可比性。
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