基于GPU平台和多源遥感的月度草畜平衡快速评价方法研究

发布时间：2021-06-30 20:55

　　快速高频次评估区域草畜平衡状况,对于区域草地保护和经济发展起到重要作用。本文在GPU平台上结合多源遥感数据,构建了一种草畜平衡快速评估方法,并以海北州祁连试验区和海晏试验区2017—2019年6-9月的月度草畜平衡进行示范计算。结果表明:在牧草产量空间分布上,两试验区的分布范围随着时间的推移均呈现逐步减少的趋势;通过对月度单位面积产草量分析发现,两试验区单位面积产草量均在8月达到峰值,在9月开始下降;针对草畜平衡的分析,在2017—2019年间,祁连试验区每月均处于极度超载的情况,仅在每年8月份超载情况有所缓解;相比于祁连试验区,海晏试验区除在每年6月有少量超载情况外,7、8月基本能达到草畜平衡状态,在9月会出现载畜不足的现象。在草畜平衡快速估测效率方面,相比于随机森林和CatBoost-CPU模型,CatBoost-GPU模型可以更快地估测大区域范围内的产草量。本文可为当地有关部门及时调整放牧和补饲策略提供技术支撑。 

【文章来源】：科技促进发展. 2020,16(Z1)CSCD

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

试验区位置

结合多源遥感数据基于CatBoost-GPU方法的产草量估算流程如图2所示。首先，基于预处理后的多源遥感数据进行植被指数计算并提取相应的波段特征，生成建模数据集；其次，对草地产量实测数据进行预处理，生成建模所使用的产草量样本；再次，基于上述两种数据构建CatBoost-GPU模型，估算出大区域范围的产草量；最后，利用月动态系数进行调整，生成最终的月度产草量。2.2 月度载畜量计算

海晏试验区的草畜平衡状况如表4所示。从表中可以看出，自2017—2019年，该试验区每年实际载畜量相差不大，与合理载畜量基本持平，草畜平衡状况明显优于祁连县试验区。仅在每年6月需要补饲，在牧草生长旺盛的7、8月份基本达到草畜平衡的状态，其中2017年8月在实际载畜量之外还存在载畜余力。在冷季9月份，由于家畜出栏，整个地区出现载畜不足的情况。3.3.2 相关建议

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于遥感估产的2006—2015年青海果洛与玉树地区草畜平衡分析[J]. 吕鑫,王卷乐,康海军,韩雪华.  自然资源学报. 2018(10)
[2]青海省草畜平衡遥感监测评估研究[J]. 蔡福,王学江,井梅秀,苏妍,包海忠.  中国农业信息. 2018(03)
[3]基于MODIS的青海草原产草量及载畜平衡估算[J]. 刘建红,黄鑫,何旭洋,申克建.  草业科学. 2018(10)
[4]基于多源遥感协同反演的区域性土壤盐渍化监测[J]. 冯雪力,刘全明.  农业机械学报. 2018(07)
[5]关于季节放牧地月适宜载畜量计算方法的探讨——以青海省荷日恒村为例[J]. 张雅娴,樊江文,张海燕,王穗子.  草业科学. 2018(05)
[6]三江源区河南县天然草场草畜营养平衡关系研究[J]. 郝力壮,韩小东,牛建章,张晓卫,项洋,王迅,柴沙驼,龙瑞军,刘书杰.  草地学报. 2018(02)
[7]祁连县天然草地地上生物量及草畜平衡研究[J]. 张福平,王虎威,朱艺文,张枝枝,李肖娟.  自然资源学报. 2017(07)
[8]基于GPU的并行克里格及其在储量估算中的应用[J]. 杨昭颖,邓维科,张光妲,余先川.  北京师范大学学报(自然科学版). 2017(02)
[9]基于Landsat8遥感影像青海省草地产草量监测研究[J]. 李娜,李婷,王苑,乔占明.  青海大学学报. 2016(05)
[10]中国草地资源的现状分析[J]. 沈海花,朱言坤,赵霞,耿晓庆,高树琴,方精云.  科学通报. 2016(02)



本文编号：3258480