基于多源数据的田块尺度精准管理分区研究

发布时间：2017-06-13 13:11

  本文关键词：基于多源数据的田块尺度精准管理分区研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着粮食产量的不断提升,农用化肥的研发、销售、施用也在不断加强,但与此同时突显出的问题也越来越多,化肥的过量施用便是最突出的问题之一。过量施肥不仅造成肥料资源的浪费,更是对农业生态造成了大量的面源污染,降低了农业的经济效益,甚至降低农作物的生产品质。因此,科学合理有效的提高肥料利用率,对农业生态、农业经济的发展都具有重大而现实的意义。精准管理分区便是提高肥料利用率最有效的方法之一。精准管理分区就是把特定的区域分成独立的小单元,每个单元内具有相同的特性,然后对不同属性的单元进行变量施肥。传统的精准管理分区大多以田间土壤网格采样为主,通过分析影响作物生产的土壤理化性质或产量数据来划分精准管理分区。田间土壤网格采样,需要消耗大量的人力、物力、财力,并且时效性差,难以大规模推广,实用性较差。而采用遥感技术划分精准管理分区比田间网格采样具有更大的优势,不需要在田间消耗大量的时间、降低变量施肥成本,并且具有更高的时效性,适合大规模推广试验。本文选取黑龙江省北安市红星农场为试验区,根据往年作物产量记录,选取作物长势差异明显的大豆种植地块进行研究。在大豆播种前期的裸土地块上进行田间网格采样,采取土壤样本,并分析土壤的理化性质。分别以土壤理化性质和遥感影像为数据源对田块划分精准管理分区。首先以土壤样本的理化性质为数据源,结合ISODATA分区算法划分精准管理分区;其次,考虑到田块的地形起伏很大,结合土壤理化性质和高程、坡度、坡向进行ISODATA划分精准管理分区;然后,分别以单一时期的裸土和作物生长期的高分一号遥感影像进行面向对象分割;最后,用多时相植被指数影像进行面向对象分割划分精准管理分区。主要研究内容和结论如下:(1)以土壤理化性质划分精准管理分区效果较好。基于土壤的理化性质,利用ISODATA分区算法划分精准管理分区,精准管理分区内变异性以土壤理化性质的空间变异性为判断依据。划分精准管理分区后土壤理化性质的变异系数在2.3%到70%之间,相对于整个地块,土壤理化性质有不同程度的下降,并且精准管理分区各单元之间具有一定的空间异质性。因此,以土壤理化性质为数据源划分精准管理分区有一定的效果。(2)结合地形数据划分精准管理分区可以提高精度。试验区的地形起伏较大,不同的地形对于施入的化肥流向有一定的影响。因此,在综合考虑地形数据的情况下再次进行ISODATA分区。分区结果显示土壤理化性质的空间变异性同样得到下降,并且结合地形数据的精准管理分区划分结果略好。(3)基于多尺度分割并以裸土时期遥感影像为数据源划分精准管理分区效果最好。基于多尺度分割的精准管理分区精度更高,更适合变量施肥。本文对裸土时期地块的高分一号影像进行多尺度分割,并评价最优分割尺度。结果表明,土壤理化性质的变异性有较大幅度的下降,并且各精准管理分区间的空间异质性得到提升,优于以土壤理化性质划分的精准管理分区。(4)基于裸土影像的精准管理分区比基于多时相植被指数的精准管理分区具有更高的精度。在对比分析了5月1日的裸土时期影像、7月16日作物生长期遥感影像和4月1日、5月20日、7月16日、9月4日的多时相植被指数的多尺度分割后,结果表明,裸土时期的遥感影像为最佳分区时期,作物生长期遥感影像的分区次之,多时相植被指数的分区并不理想。
【关键词】：红星农场 精准管理分区 多尺度分割 ISODATA
【学位授予单位】：东北农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S127
【目录】：

• 摘要8-10
• 英文摘要10-13
• 1 绪论13-21
• 1.1 研究背景与目的意义13-14
• 1.1.1 研究背景13-14
• 1.1.2 研究意义与目的14
• 1.2 国内外研究进展14-18
• 1.2.1 土壤理化性质空间变异研究进展14-16
• 1.2.2 精准管理分区研究进展16-18
• 1.3 研究内容和研究方法18-20
• 1.3.1 研究内容18-19
• 1.3.2 研究方法19-20
• 1.4 技术路线20-21
• 2 研究区概况与数据获取21-25
• 2.1 研究区概况21-22
• 2.2 数据处理22-25
• 2.2.1 高分一号卫星数据介绍22-23
• 2.2.2 高分一号影像获取与预处理23
• 2.2.3 计算植被指数23-24
• 2.2.4 田间网格采样24
• 2.2.5 提取坡度与坡向24-25
• 3 概念界定与理论基础25-33
• 3.1 精准管理分区定义25
• 3.2 空间变异分析25-28
• 3.2.1 区域化变量理论25-26
• 3.2.2 半方差变异函数26-27
• 3.2.3 空间插值原理27-28
• 3.3 主成分分析28-29
• 3.4 精准管理分区原理29-33
• 3.4.1 ISODATA聚类分区算法29-30
• 3.4.2 多尺度分割算法30-33
• 4 基于土壤理化性质的精准管理分区划分及结果评价33-44
• 4.1 土壤理化性质描述统计量分析33-34
• 4.2 地统计学分析34-37
• 4.2.1 空间变异性分析34-35
• 4.2.2 克里金插值35-37
• 4.3 土壤理化性质的主成分分析37-39
• 4.4 土壤理化性质的ISODATA聚类分区39-41
• 4.5 土壤理化性质结合地形数据ISODATA聚类分区41-43
• 4.6 小结43-44
• 5 基于遥感数据的精准管理分区划分及结果评价44-51
• 5.1 基于遥感影像反射率的精准管理分区44-47
• 5.2 基于植被指数的精准管理分区47-50
• 5.3 分区结果分析与评价50
• 5.4 小结50-51
• 6 结论与展望51-53
• 6.1 结论51-52
• 6.2 不足之处52
• 6.3 展望52-53
• 致谢53-54
• 参考文献54-58
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文58

  本文关键词：基于多源数据的田块尺度精准管理分区研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：446624