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11.
南方丘陵灌区因其地势起伏、塘堰众多,为农田灌溉储水、用水提供了便利,导致灌区水循环路径复杂、不同系统水量交换不清晰、回归水重复利用无法定量计算。为了探明灌区水循环规律,通过2 a(2021—2022年)现场观测试验,对水田、塘堰和沟道分别构建水量平衡模型,提出“首尾比较法”来复核田间灌溉水量,区分了回归水重复利用的发生场所,分生育期评价水循环规律和回归水重复利用程度。结果表明,通过水田水量平衡公式并结合DRAINMOD模型计算的田间灌水量, 2 a的结果与塘堰、沟道和渠道灌溉实测值之和的相对误差分别4.65%和−2.74%,表明“首尾比较法”复核灌溉水量较为可靠。在田间灌溉水不同来源中,渠道直灌、沟道、塘堰分别占9.77%、71.81%和18.42%。由于灌溉需求,整个生育期塘堰消耗了82.73%的初始蓄水量,渠道补给、降雨、沟道来水分别补充了38.15%、29.98%和14.60%。塘堰回归水重复利用率全生育期呈逐渐减小的趋势,沟道是回归水重复利用的主要场所,且回归水重复利用率是塘堰的2倍(80.86%)。渠道灌溉水初次分配仅有29.44%进入田间,但是塘堰和沟道二次分配使得至少72.10%的渠道水进入田间。南方丘陵灌区塘堰和沟道水循环受人类活动影响严重。灌区管理者“补给塘堰为主、直灌田间为辅”的灌溉策略符合农民需求、实际灌溉效率较高。  相似文献   
12.
大田葵花土壤含盐量无人机遥感反演研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域内大田葵花为研究对象,划分4块不同盐分梯度的试验地,利用无人机搭载六波段多光谱相机和热红外成像仪获取遥感数据,并同步采集区域内不同土壤深度处的盐分数据。利用灰色关联法对构建的光谱指数进行筛选,同时结合冠层温度数据,采用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)、反向传播神经网络(BPNN)和极限学习机(ELM) 4种建模方法构建大田葵花不同生育期、不同土壤深度的盐分反演模型。结果表明,基于葵花现蕾期数据构建的盐分反演模型整体效果优于开花期,以优选盐分指数和光谱指数作为变量组构建的模型效果优于植被指数变量组,盐分反演效果较好的土壤深度为0~20 cm和20~40 cm。不同建模方法对比结果表明,机器学习盐分反演模型的效果优于偏最小二乘回归模型,其中在葵花现蕾期0~20 cm土壤深度处,以光谱指数作为变量组构建的BPNN盐分模型反演效果最好,建模集和验证集R2分别达到0.773和0.718,验证集RMSE、CC分别达到0.062%和0.813。本研究成果可为无人机遥感在大田葵花土壤盐分监测方面的应用及相关研究提供参考。  相似文献   
13.
覆膜对无人机多光谱遥感反演土壤含盐量精度的影响   总被引:2,自引:2,他引:0  
快速、准确地获取农田土壤盐分含量对指导合理灌溉及盐渍土的治理有重要意义。该文以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域内的覆膜耕地为研究对象,利用无人机多光谱相机获取研究区内5月和6月的多光谱遥感数据,并同步采集区域内表层土壤含盐量数据,研究覆膜对无人机多光谱遥感图像反演农田土壤盐分含量精度的影响。利用支持向量机(support vector machine,SVM)、反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和极限学习机(extreme learning machine,ELM)3种机器学习方法,分别构建去膜前后基于原始光谱反射率和优选光谱指数的土壤含盐量估算模型。结果表明,去膜前后的各模型均可有效估测土壤盐分含量,但基于去膜处理后的数据构建的盐分含量估算模型精度较不去膜处理的有所提升,同时,基于光谱指数构建的盐分含量估算模型精度比基于光谱反射率构建的模型精度高;利用ELM构建的盐分含量估算模型在6月份预测效果最佳,其中基于光谱反射率和光谱指数的建模R2和RMSE分别为0.695、0.663和0.182、0.191,验证R2和RMSE分别为0.717、0.716和0.171、0.169。研究结果可为无人机多光谱遥感估算覆膜状态下的农田土壤盐分含量提供参考。  相似文献   
14.
近几年来,无棣县肉鸡生产得到了蓬勃发展,到2006年末,全县肉鸡养殖户已经达到了2217个,年出栏肉鸡达到了2700余万只,成为发展农村经济,增加农民收入的支柱产业,为建设社会主义新农村做出了积极贡献。但是,在肉鸡养殖业发展过程中也存在着许多问题与不足,特别是在广大农村散养户或划区片养殖模式所占的比重很大,  相似文献   
15.
基于无人机热红外遥感的冬小麦水分胁迫研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为探究水分胁迫对冬小麦生长的影响,以不同水分处理的冬小麦为试验对象,利用无人机搭载热红外传感器,通过采集其不同生育期中一天不同时刻(11∶00,13∶00)的冠层热红外图像,提取其冠层温度信息,同时测定小麦叶片的气孔导度(Gs)、蒸腾速率(Tr)和田间土壤体积含水率(SWC)等信息。分别研究不同水分胁迫指数(CWSI、I_G、ICWSI)与各参数之间的关系,同时使用一元线性模型和多元线性回归模型进行建模并验证。结果表明:CWSI、I_G和ICWSI与Gs、Tr和SWC之间存在着显著的相关关系,在一元模型中,SWC对不同水分胁迫指数的预测效果更好,验证R~2均在0.800以上,相对分析误差均在2.0以上,在多元模型中,CWSI的预测效果最好,验证R~2为0.928,相对分析误差为3.041,同时多元模型的预测效果均优于一元模型。该研究可快速获取大量作物信息,为利用无人机热红外遥感探究冬小麦的水分胁迫状况提供了一条新途径。  相似文献   
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