基于GIS的村域水稻变量施肥决策支持系统的建立及其应用研究
发布时间：2022-01-03 06:32
变量施肥是提高肥料利用率、减少肥料对环境污染的重要途径,是精准农业的重要研究内容之一。本研究首先通过田间试验构建了精准变量施肥模型,再将该模型与GIS二次开发相结合,建立了基于GIS的村域水稻变量施肥决策支持系统,最后分别开展该系统的应用研究试验、基于两种变量施肥模式下不同施肥方式肥料利用率对比试验,旨在为水稻节本增效、提高田间精细化管理效率提供理论依据。通过研究得到的主要结论如下:（1）通过农田电子地图绘制方法研究试验的结论,确定本研究中农田电子地图绘制方法为:根据校正后的高清卫星图像,结合实地考察情况,运用ArcGIS Map软件工具进行绘制。（2）通过“3414”肥料效应试验的数据分析,确定基于土壤养分的水稻变量施肥模型的数学表达式分别为:基于土壤碱解氮含量的水稻氮肥变量施用模型y=0.0134X2-4.86X+556.46;基于土壤速效磷含量的水稻磷肥变量施用模型y=-0.14X2+0.13X+89.19;基于土壤速效钾含量的水稻钾肥变量施用模型y=816.36 X-0.49。（3）通过基于两种变量施肥模式与当地...
【文章来源】：贵州大学贵州省 211工程院校
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
试验田分布图
年、2017 年在稻田的 7 块农田中进行，田品种为 Q 优 6 号（重庆市种子公司）。肥、磷肥和钾肥分别为尿素、过磷酸钙图绘制方法研究 7 月在水稻种植区农田 a、农田 b、农田如图 2 所示。试验设 3 个处理，分别为：农田电子地图；②根据 GPS 仪测得田块边正后的卫星图像绘制农田电子地图。通过之间的差异，确定本研究试验中农田电子
图 3-1 土壤采样点 图 3-2 SPAD 值采样点Fig 3- 1 Soil sampling point Fig 3-2 SPAD value sampling pointSPAD 值测定：于 2017 年 7 月（水稻拔节期），随机选择 24 个分布在水稻种植区的点作为采样点（采样点分布情况如图 3-2 所示），测定这 24 个点的水稻叶片 SPAD 值。运用“基于 GIS 的村域水稻变量施肥决策支持系统”中的克里金插值分析、重分类分析、区域统计分析等工具对水稻拔节期 SPAD 值进行数据处理系统将会根据数据分析结果推荐基于 SPAD 值的水稻推荐施肥方式。（2）不同变量施肥模型推广应用试验试验采用随机区组设计，共设 3 个处理、不设重复，3 个处理分别为当地传统施肥方式、基于土壤养分的水稻变量施肥模式、基于 SPAD 值水稻变量施肥模式。其中当地传统施肥方式为与上述 2.2.3 中当地传统施肥方式一致。基于土壤养分的水稻变量施肥模式、基于 SPAD 值水稻变量施肥模式均由“基于 GIS 的村域水稻变量施肥决策支持系统”提供。试验各大区之间做高 30cm,宽 20cm 的田
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于SPAD值确定东北黑土区水稻最佳施氮量及追肥时间[J]. 林娜,张忠庆,李韶山,刘金华,赵立刚,王亚卿,向井,朱飞鸿,杨靖民. 中国农学通报. 2015(33)
[2]GIS在精准农业中的应用进展及展望[J]. 陈恋,周卫军,余德,曾花雨,王凡荣,樊滕芳. 安徽农业科学. 2015(22)
[3]全空间地理信息系统展望[J]. 周成虎. 地理科学进展. 2015(02)
[4]黔中喀斯特山区村域稻田土壤理化特性的空间变异特征及空间自相关性[J]. 王小艳,冯跃华,李云,武彪,陈山,李香玲,王旭,莫银化,宋碧. 生态学报. 2015(09)
[5]基于GIS技术的江苏省乡村旅游景点类型与时空特征研究[J]. 李涛,陶卓民,李在军,魏鸿雁,琚胜利,王泽云. 经济地理. 2014(11)
[6]基于主成分和聚类分析的村域稻田土壤肥力评价[J]. 王小艳,冯跃华,李云,武彪,陈山,王旭,李香玲,莫银化. 中国农学通报. 2014(33)
[7]云南省马铃薯施肥量与化肥偏生产力的关系研究[J]. 刘润梅,范茂攀,付云章,周军,郑毅,汤利. 土壤学报. 2014(04)
[8]基于熵权TOPSIS和GIS的重庆市县域经济综合评价及空间分析[J]. 杜挺,谢贤健,梁海艳,黄安,韩全芳. 经济地理. 2014(06)
[9]乡镇区域作物秸秆产生量估算方法研究——基于天地图影像绘制乡镇区域农田电子地图[J]. 张恒敢,杨四军,常志州. 江苏农业科学. 2014(06)
[10]基于GIS和信息量的滑坡灾害易发性评价——以三峡库区万州区为例[J]. 王佳佳,殷坤龙,肖莉丽. 岩石力学与工程学报. 2014(04)
博士论文
[1]面向农业领域的大数据关键技术研究[D]. 郭雷风.中国农业科学院 2016
[2]水稻氮磷钾肥料长期施用效应研究[D]. 董作珍.浙江大学 2015
[3]精准作业区土壤养分和水分时空变异规律及肥力评价研究[D]. 赵月玲.吉林农业大学 2015
[4]基于区域尺度的水稻氮磷钾肥料效应及推荐施肥量研究[D]. 王伟妮.华中农业大学 2014
[5]本体驱动下的网络专题地图制图服务模型研究[D]. 曾兴国.武汉大学 2013
[6]玉米主产区土壤养分与玉米产量的时空变异及其相关性研究[D]. 曹丽英.安徽农业大学 2013
[7]农情监测数据获取及管理技术研究[D]. 邹金秋.中国农业科学院 2012
[8]专题地图集设计理论、方法与应用研究[D]. 于冬梅.武汉大学 2011
[9]不同土类土壤养分时空变异与水稻精确施肥决策支持系统研究[D]. 高辉.扬州大学 2010
[10]基于GIS的水稻施肥决策研究与应用[D]. 郭熙.江西农业大学 2010
硕士论文
[1]基于农户生产角度的氮肥偏生产力改进潜力研究[D]. 肖俊.华中农业大学 2017
[2]基于SPAD值的水稻变量施氮模型及其应用研究[D]. 李杰.贵州大学 2017
[3]基于语义技术的柑橘施肥决策支持系统研究[D]. 原野.西南大学 2014
[4]基于ArcGIS Engine的城市交通地理信息系统设计与实现[D]. 范学玲.长安大学 2014
[5]利用地理信息系统优势丰富高中地理教学的方法研究[D]. 田若男.首都师范大学 2013
[6]基于ArcEngine的可视化系统开发方法研究与应用[D]. 王穆一雄.兰州交通大学 2013
[7]警用地理信息系统的研究与实现[D]. 徐健.华东理工大学 2013
[8]基于GIS典型黑土区土壤侵蚀与施肥决策支持系统的研究[D]. 谢叶伟.东北林业大学 2012
[9]基于GIS的分散农户变量施肥系统设计与实现[D]. 谭旭.电子科技大学 2012
[10]地理信息系统（GIS）发展史及前景展望[D]. 胡祎.中国地质大学（北京） 2011
本文编号：3565761
【文章来源】：贵州大学贵州省 211工程院校
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
试验田分布图
年、2017 年在稻田的 7 块农田中进行，田品种为 Q 优 6 号（重庆市种子公司）。肥、磷肥和钾肥分别为尿素、过磷酸钙图绘制方法研究 7 月在水稻种植区农田 a、农田 b、农田如图 2 所示。试验设 3 个处理，分别为：农田电子地图；②根据 GPS 仪测得田块边正后的卫星图像绘制农田电子地图。通过之间的差异，确定本研究试验中农田电子
图 3-1 土壤采样点 图 3-2 SPAD 值采样点Fig 3- 1 Soil sampling point Fig 3-2 SPAD value sampling pointSPAD 值测定：于 2017 年 7 月（水稻拔节期），随机选择 24 个分布在水稻种植区的点作为采样点（采样点分布情况如图 3-2 所示），测定这 24 个点的水稻叶片 SPAD 值。运用“基于 GIS 的村域水稻变量施肥决策支持系统”中的克里金插值分析、重分类分析、区域统计分析等工具对水稻拔节期 SPAD 值进行数据处理系统将会根据数据分析结果推荐基于 SPAD 值的水稻推荐施肥方式。（2）不同变量施肥模型推广应用试验试验采用随机区组设计，共设 3 个处理、不设重复，3 个处理分别为当地传统施肥方式、基于土壤养分的水稻变量施肥模式、基于 SPAD 值水稻变量施肥模式。其中当地传统施肥方式为与上述 2.2.3 中当地传统施肥方式一致。基于土壤养分的水稻变量施肥模式、基于 SPAD 值水稻变量施肥模式均由“基于 GIS 的村域水稻变量施肥决策支持系统”提供。试验各大区之间做高 30cm,宽 20cm 的田
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于SPAD值确定东北黑土区水稻最佳施氮量及追肥时间[J]. 林娜,张忠庆,李韶山,刘金华,赵立刚,王亚卿,向井,朱飞鸿,杨靖民. 中国农学通报. 2015(33)
[2]GIS在精准农业中的应用进展及展望[J]. 陈恋,周卫军,余德,曾花雨,王凡荣,樊滕芳. 安徽农业科学. 2015(22)
[3]全空间地理信息系统展望[J]. 周成虎. 地理科学进展. 2015(02)
[4]黔中喀斯特山区村域稻田土壤理化特性的空间变异特征及空间自相关性[J]. 王小艳,冯跃华,李云,武彪,陈山,李香玲,王旭,莫银化,宋碧. 生态学报. 2015(09)
[5]基于GIS技术的江苏省乡村旅游景点类型与时空特征研究[J]. 李涛,陶卓民,李在军,魏鸿雁,琚胜利,王泽云. 经济地理. 2014(11)
[6]基于主成分和聚类分析的村域稻田土壤肥力评价[J]. 王小艳,冯跃华,李云,武彪,陈山,王旭,李香玲,莫银化. 中国农学通报. 2014(33)
[7]云南省马铃薯施肥量与化肥偏生产力的关系研究[J]. 刘润梅,范茂攀,付云章,周军,郑毅,汤利. 土壤学报. 2014(04)
[8]基于熵权TOPSIS和GIS的重庆市县域经济综合评价及空间分析[J]. 杜挺,谢贤健,梁海艳,黄安,韩全芳. 经济地理. 2014(06)
[9]乡镇区域作物秸秆产生量估算方法研究——基于天地图影像绘制乡镇区域农田电子地图[J]. 张恒敢,杨四军,常志州. 江苏农业科学. 2014(06)
[10]基于GIS和信息量的滑坡灾害易发性评价——以三峡库区万州区为例[J]. 王佳佳,殷坤龙,肖莉丽. 岩石力学与工程学报. 2014(04)
博士论文
[1]面向农业领域的大数据关键技术研究[D]. 郭雷风.中国农业科学院 2016
[2]水稻氮磷钾肥料长期施用效应研究[D]. 董作珍.浙江大学 2015
[3]精准作业区土壤养分和水分时空变异规律及肥力评价研究[D]. 赵月玲.吉林农业大学 2015
[4]基于区域尺度的水稻氮磷钾肥料效应及推荐施肥量研究[D]. 王伟妮.华中农业大学 2014
[5]本体驱动下的网络专题地图制图服务模型研究[D]. 曾兴国.武汉大学 2013
[6]玉米主产区土壤养分与玉米产量的时空变异及其相关性研究[D]. 曹丽英.安徽农业大学 2013
[7]农情监测数据获取及管理技术研究[D]. 邹金秋.中国农业科学院 2012
[8]专题地图集设计理论、方法与应用研究[D]. 于冬梅.武汉大学 2011
[9]不同土类土壤养分时空变异与水稻精确施肥决策支持系统研究[D]. 高辉.扬州大学 2010
[10]基于GIS的水稻施肥决策研究与应用[D]. 郭熙.江西农业大学 2010
硕士论文
[1]基于农户生产角度的氮肥偏生产力改进潜力研究[D]. 肖俊.华中农业大学 2017
[2]基于SPAD值的水稻变量施氮模型及其应用研究[D]. 李杰.贵州大学 2017
[3]基于语义技术的柑橘施肥决策支持系统研究[D]. 原野.西南大学 2014
[4]基于ArcGIS Engine的城市交通地理信息系统设计与实现[D]. 范学玲.长安大学 2014
[5]利用地理信息系统优势丰富高中地理教学的方法研究[D]. 田若男.首都师范大学 2013
[6]基于ArcEngine的可视化系统开发方法研究与应用[D]. 王穆一雄.兰州交通大学 2013
[7]警用地理信息系统的研究与实现[D]. 徐健.华东理工大学 2013
[8]基于GIS典型黑土区土壤侵蚀与施肥决策支持系统的研究[D]. 谢叶伟.东北林业大学 2012
[9]基于GIS的分散农户变量施肥系统设计与实现[D]. 谭旭.电子科技大学 2012
[10]地理信息系统（GIS）发展史及前景展望[D]. 胡祎.中国地质大学（北京） 2011
本文编号：3565761
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