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基于WebGIS和条码技术的土壤空间信息管理系统 总被引：4，自引：2，他引：2
针对精准农业土壤肥力诊断的需要,基于条码技术和WebGIS构建了针对土壤样品采集、化验和存储以及分析数据的空间管理与发布的松耦合系统。该系统基于条码技术对土壤样品采集、化验及存储等流程进行管理,基于WebGIS进行空间数据管理和发布,同时,基于Web Service技术实现数据同步,较好地解决了分布式系统中异构数据库数据的同步问题。应用实践表明,系统的设计思想和架构符合精准农业信息获取、信息管理的需要,同时,在大规模土壤调查、土壤监测领域也具有良好应用前景。 相似文献
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基于地面红外检测系统验证的灌区地表温度遥感反演 总被引：1，自引：1，他引：0
利用遥感数据的大尺度特性和地面实时监测数据进行区域灌溉管理,用精准化信息技术支撑农业信息化,是现代农业发展的方向和研究热点。该文根据田间在线实时监测数据和Land Sat8卫星遥感数据反演,探讨遥感反演地表温度与地面实测数据的吻合程度,为大范围、区域性干旱监测和灌溉管理提供技术支撑。结果表明,在下垫面植被均匀、土壤水分空间变异性较小的区域,利用Land Sat8遥感影像反演地表温度,可以很好地与地面作物冠层温度监测结果相吻合;监测点数据可以代表其附近5个像元的情况。利用覃志豪法和简单Sobrino法计算地表比辐射率来遥感反演地表温度,对不同的作物类型有不同的适宜性。2015年9 d遥感反演结果与地面监测数据对比可见,在解放闸灌域沙壕渠试验点的玉米地,简单的Sobrino法结果更好,R~2达到0.76,均方根误差、相对误差和符合度指数分别达到2.32℃、7.8%和0.92。葵花地覃志豪法结果为宜,R~2达到0.85,均方根误差、相对误差和符合度指数分别达到1.97℃、6.5%和0.94。春小麦地宜用Sobrino法。对于北京大兴的冬小麦-夏玉米轮作,这2种方法差别不大。地面监测点布设方案和合理数目、点面数据结合进行区域干旱判断和灌溉管理,以及地面监测系统的优化改进,是进一步研究的重点。 相似文献
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基于WebGIS的中国土壤参比查询系统研究 总被引：2，自引：1，他引：2
土壤分类是土壤科学综合研究水平的反映。本研究采用B/S系统架构,利用WebGIS以及相关的计算机技术,在中国1∶100万土壤数据库基础上,以ArcIMS作为土壤地图数据发布平台,使用ArcSDE作为空间数据库引擎,采用关系数据库SQL Server2000统一管理土壤空间数据和属性数据,建立了一个基于WebGIS的中国土壤参比查询系统,实现了GSCC到CST的“傻瓜式”参比。该系统按照参比出发点的不同,即基于单个剖面数据信息,或基于二个系统分类单元的空间分布特征,分三个子模块,分别为基于全国尺度、区域尺度(省级)和单个土体尺度,这样研究人员可以通过友好的交互性界面便捷地查询到尽可能精确的土壤分类参比数据。 相似文献
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5种CMIP5模拟降水数据在中国的适用性评估 总被引：1，自引：0，他引：1
受气候变化影响,水资源短缺现象严重,自然灾害频发。对未来水资源状况进行有效的预测和评估,可为水资源合理配置工作提供理论及决策参考。全球气候模式是大尺度模拟预测未来降水的主要手段,但模式数据的模拟质量及其在不同研究区适用性需要进行系统评估。研究以1971—2000年2 474个气象站点监测降水数据为基准,对5种CMIP5模式模拟降水数据(0.5°×0.5°分辨率)进行系统性评估,分析CMIP5模式模拟降水数据在中国区的适用性。对比分析了1971—2000年间5种CMIP5模式模拟降水数据与中国地面监测降水数据所反映的中国降水趋势变化的时间和空间特征,对CMIP5模式模拟月降水数据进行经验校正,在数据相关性、误差和趋势一致性3个角度,采用相关系数(r),偏差均值(DAVE),相对绝对误差(ERA)和均方根误差(ERMS)4个指标和Seasonal Kendall(SK)趋势检验方法,从时间变化和空间分布特征两个角度,对校正后的CMIP5模式模拟降水数据在中国区域的数据质量进行系统评估。5种CMIP5模式模拟中国区年降水高于监测数据均超过20%,通过经验校正,在保证年降水不发生变化的情况下,使模拟降水数据与监测数据在逐月的相关性大大提高,误差大大降低。对5种模式模拟数据的综合评价显示,最适合模拟中国区降水的模式是HadGEM2-ES模式。对模式数据的系统性评估,为研究合理选择、校正和使用CMIP5数据集提供理论和技术参考。 相似文献
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为了实现设施农业的自动化管理,提高工作效率、降低劳动成本,开展了物联网在设施农业中的应用研究。采用物联网技术研发了基于物联网的设施农业监控系统,对生产过程中的温湿度、太阳光照等生产参数进行实时采集监控。该系统运用传感器进行感知、利用RFID、Zigbee和GPRS组成的三层网络架构实现数据传输,服务器端则采用RIA-CBX软件架构实现监测数据的接收和处理,可以短信接收数据以及通过短信触发控制。该系统已经在辽宁省几个试验点进行了测试,通过对系统的测试数据的时延、流量等性能的评估,验证了系统的可靠性和准确性。基于物联网的设施农业监控系统自动监测设施农业综合环境信息,实现了对设施农业的自动控制和智能化管理,为科学预测和科学种植提供了依据。 相似文献
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该研究针对全中国尺度的土壤墒情监测需求,构建基于自动监测站原位监测与多源专题数据的土壤墒情数据获取感知技术体系,提出数据质量控制清洗策略并建立数据校正插补模型。系统基于云原生技术设计,将模块以微服务形式灵活开发部署,通过容器技术打包运行独立实例,布设了墒情数据上报采集、可视化分析和数据挖掘应用等核心模块。依托空间分析和WebGL技术开发3D WebGIS数据分析功能模块,实现协同土壤墒情、土地利用、海拔高程等多源数据可视化分析与制图,深入挖掘数据价值,实现墒情估算和基于水量平衡的灌溉决策应用服务。系统已在中国21个省份得到应用,建立自动监测站970个,采集监测数据6000余万条,为用户掌握土壤墒情现状、指导农业节水灌溉、获取可靠科研数据等应用提供数据与技术服务。 相似文献
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基于Geo-WebServices的农田环境动态监测与评价分析系统 总被引：1，自引：1，他引：0
为实现农田环境质量数据的在线共享、查询统计与评价分析服务,该文结合地统计学及农田环境质量监测相关专业知识建立采样点布设优选评价模型,并基于GIS、GNSS、角色访问控制等技术,设计开发了农田环境动态监测与评价分析系统。应用证明,系统采用Geo-WebServices技术能够实现分布式存储的极高分辨率遥感影像和大比例尺基础地理数据等数据服务的实时在线集成与共享,提高了数据分析精度,也解决了高精度基础空间数据的共享安全性及数据版权的问题;能依据角色分配用户权限,使得系统安全可靠;能灵活定制与管理农田环境监测评价与预警分析等模型,并实现从采样布设优选评价、采样点数据预处理、环境质量评价与预警分析及结果多方式直观的可视化等全流程的动态监测分析功能,系统能有效应用于农田环境质量监测与管理。 相似文献
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北方设施农业气象灾害监测预警智能服务系统设计与实现 总被引：5，自引：3，他引：2
该文针对设施农业种养殖企业用户的设施农业气象灾害直通式服务需求,运用云计算、物联网、移动互联网等信息化技术,基于JavaEE技术框架、SOA(service oriented architecture)云服务技术,通过多重因素关联规则学习方法,构建基于互联网气象数据、设施农业小气候环境数据及作物生育期等多重因素的设施农业气象灾害预警和生产管理专家知识规则,依托气象部门一体化智能网格气象预报预警平台和未来3~7 d的精细化气象要素预报,开发基于互联网数据挖掘和专家知识决策技术的设施农业气象灾害监测预警及智能决策推送服务系统,对寒潮、大风、低温寡照、暴雪等北方主要设施农业气象灾害进行早期预警提醒,系统于2017年秋冬季在天津津南区部分农业园区推广应用,基于移动互联网通过智能手机APP对5次强冷空气过程提前3~5 d自动研判并实时推送设施农业生产管理决策和防灾减灾提醒建议,便于生产管理者及时关注天气变化和提前采取生产管理措施,避免重大灾害损失,探索应用互联网、云技术、大数据挖掘等信息手段开展气象灾害早期预警,为研究满足设施农业互动式、个性化、智能化和专业化气象信息服务和推动农业现代化和现代农业发展提供借鉴。 相似文献
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作物生长模型的应用研究进展 总被引：7，自引：0，他引：7
作物生长模型不仅能够进行单点尺度上作物生长发育的动态模拟,而且能够从系统角度评价作物生长状态与环境要素的关系。本文通过梳理当前作物生长模型应用的诸多研究成果,剖析模型在气候变化对农业生产影响研究、作物生长模型区域应用中的关键问题,总结了当前以作物生长模型为核心的农业决策支持系统开发的研究情况,意在促进作物生长模型在生态、农业、区域气候资源和气候变化等研究中更广泛地应用。结果表明,作物生长模型在国内外的研究与应用广泛而深入,在气候变化背景下,应用作物生长模型进行历史时期气候条件和农业气象灾害对作物生产状况和产量的影响研究已相当广泛且相对成熟。利用全球气候模式（GCM）或区域气候模式（RCM）构建未来气候变化情景,再与作物生长模型耦合已发展成为评估未来气候变化对农业生产影响的重要手段。通过集成与整合多作物生长模型、多气候模式集合模拟、优化气候模拟数据订正方法可有效降低气候变化对农业生产影响评估的不确定性。遥感数据同化技术能够将站点模型运用到区域尺度上评价不同环境因子对农业生产的影响,拓宽了作物生长模型的应用尺度范围并有效提高作物产量估算的精度。以作物生长模型为核心的农业决策支持系统的研究与应用越来越多元化,是辅助农业生产管理和决策的重要工具。然而,由于作物生态系统的复杂性,作物生长模型模拟结果仍存在很大的不确定性,今后对作物生长机理及过程间耦合机制的探索还需加强,以便进一步完善和改进模型,促进作物生长模型更广泛地应用。 相似文献
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土壤水分反演的特征变量选择研究综述 总被引：4，自引：1，他引：3
土壤水分是水、能量和生物地球化学循环中不可忽略的组成部分,土壤水分信息对水资源管理、农业生产以及气候变化等相关研究有着重要意义。基于遥感数据的土壤水分反演算法是获取土壤水分信息的重要手段,通过对影响土壤水分反演的因素进行梳理,将影响因素抽象为包括土壤特征,植被特征,以及气象特征在内的特征变量,并以此为主线对土壤水分的反演研究进行回顾与梳理。分析了利用不同特征变量反演土壤水分时存在的问题和发展趋势,指出土壤水分反演过程中存在特征变量理论研究不足、综合应用不深的问题,强调耦合使用各类特征变量以提高水分反演精度是未来的研究热点。 相似文献
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针对黄土高原地区水资源的不合理利用而引发的一系列环境问题,水资源环境恶劣,农业生产条件受限,制约农业持续发展;人们的思想观念比较传统、陈旧、固守、落后,小规模经营;科学技术落后、信息不畅,区位劣势;生存环境失衡,水土流失严重,自然灾害频繁,作物产量低而不稳的现状,分析了节水灌溉和作物产量的关系,多角度探讨了地面节水灌溉、地上节水灌溉、地下节水灌溉三种不同形式,根据黄土高原水土流失区的实际情况,对旱作农业补充灌溉进行了研究。通过实地调查可知:节水灌溉已成为发展“两高一优”农业的有效途径和粮食再上新台阶的重要战略措施。 相似文献
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农业园区全景GIS数字化系统设计与应用 总被引：1，自引：1，他引：0
以物联网、大数据为核心的数字化技术是当前经济社会发展的重要推动力,其本质是利用信息技术改造提升传统产业,通过数据化、在线化业务,实现用数据生产、用数据管理、用数据决策目标。园区信息化建设是当前乡村振兴战略下支撑供给侧结构性改革的重要切入点,为了解决基层现代农业园区高起点应用而信息资源相对不足、管理决策模式急待提升的难点问题,该文以农业园区数字化管理为例,运用物联网、无人机、科研协同等手段获取数据,进行与基层园区规模相适应的全景GIS(geographic information system)数字化云服务系统设计,以获取的数据为核心,设计了农业园区全景信息管理、在线数据挖掘分析和试验数据协同分析等核心功能,以提高园区农业生产经营的精细化管理水平,为农业"优质、高效、生态、安全"生产目标提供技术支撑。 相似文献
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农产品在流通过程中对运输环境的要求相对严格,借助物联网技术可以实时感知农产品流通过程中的环境数据以及车辆位置数据,通过对这些数据进行有效地可视化,能够实现对整个运输环节的环境监控和位置追踪。但是,流通过程中往往会产生大规模的环境感知数据和车辆位置数据。直接将这些数据进行可视化映射将面临如下挑战:感知点会显得很繁杂错乱,容易出现视觉混淆问题;关键位置点会被湮没在密集的点群之中,难以发现数据中蕴含的有价值的信息;大规模数据的渲染会占用大量的系统计算资源,导致浏览器卡顿等现象,影响用户的使用体验。针对这些难题,该文提出了一种基于聚类的农产品流通过程感知的时空数据可视化技术,该技术首先综合考虑地理空间分布、时间连续性、语义特性对采集到的大规模数据进行聚类分析,挖掘出流通过程的关键位置;然后基于这些关键位置绘制运输轨迹,以实现对流通过程感知数据的时空可视化;最后,将此技术应用到农业物联网地理空间分析与可视化系统中,该系统成功应用到浙江省多个农业基地,针对农业物流环节进行应用示范,应用表明该技术方便了对农产品流通过程进行直观地时空可视化分析。 相似文献
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农业干旱遥感监测指标及其适应性评价方法研究进展 总被引：6，自引：6，他引：6
在利用遥感数据进行长时间、大范围农业干旱遥感监测过程中,如何针对不同区域、不同作物生长阶段选取最合适的监测指标,对于及时、准确地评估干旱对作物生长的影响,实现合理水资源调度和有效抗旱减灾决策都具有重要意义。该文以遥感监测农业干旱的适应性为论述主线,对常用的农业干旱遥感监测指标及其适应性评价方法,从4个方面进行了系统归纳总结:1)国内外农业干旱监测适用的遥感卫星数据源;2)监测农业干旱适用的光谱敏感波段;3)农业干旱遥感监测指标自身的适用性与局限性;4)农业干旱遥感监测指标适应性的评价方法。在此基础上,指出今后在农业干旱遥感监测指标及其区域适应性研究中,需综合考虑作物与其生长环境之间的关系;增加光谱信息,降低遥感数据获取过程中的信噪比;选择农业干旱遥感监测指标适宜的时空尺度;重点解决部分植被覆盖时,如何选择合适的监测指标;加强高光谱技术在精细农业干旱遥感监测指标反演中的研究;进一步在机理上发掘监测指标自身的敏感性和适应性等6个方面的问题及发展趋势。 相似文献
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基于MODIS数据的黄淮海夏玉米高温风险空间分布 总被引：4，自引：1，他引：3
近年来中国高温灾害频发,对黄淮海地区的玉米生产造成较大影响。目前已有的高温风险研究多用的是气象站点的点源数据,针对气象站点数据对大范围区域代表性较差的问题,该文使用搭载在Aqua卫星上的MODIS陆地表面温度产品(MYD11A1),在研究其与气象日最高温度间具有显著相关性的基础上,使用遥感温度数据获取黄淮海夏玉米花期的高温风险空间分布,并结合高程、水体等地理环境因素分析高温风险的成因。结果表明:气象日高温数据与遥感温度数据间的决定系数R2为0.51,P0.001,存在显著的正相关性。通过遥感温度计算发现近年高温风险主要分布在秦岭山区北部以及城镇、村庄的周边地区,与实际情况相符。该研究对于大范围高温风险研究与玉米生产管理具有参考作用。 相似文献