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地面传感与多平台遥感协同的作物水肥诊断技术
日期:2014-09-17     来源:杨凌示范区科技信息中心    
 
    构建旱区示范区的种植、物候、气象、土壤等的基础数据库,以及相应作物栽培、植保和作物肥水营养诊断的知识库及模型数据库。研究多源、多尺度遥感信息融合的作物水肥适时诊断决策关键技术;研究基于卫星遥感、航空和地面无线传感技术协同的作物水肥多源异构遥感数据的解析、建模和融合技术;结合尺度转换、主被动遥感协同和年际变化信息,构建基于遥感与地面传感协同的多源遥感农田参数解析技术,实现作物水肥胁迫信息的适时诊断;研发基于有线、无线传感网的多模式农田环境和作物长势实时自动采集系统。
       1.主要作物领域知识库和水肥诊断模型库建设
       针对小麦、玉米苹果,开展了作物领域知识库与模型库研究,主要包含多源遥感监测水分模型、作物不同生长期水肥诊断知识库构建、小型农业遥感电动无人机开发等关键技术研究,
        1)多源遥感监测土壤水肥诊断模型研究
        在可见光和近红外区间对作物水肥的监测,主要利用土壤及土壤上覆被的光谱特性来估算土壤的水分和施肥水平。当光照、温度等条件变化不大时,作物生长状况主要与水肥条件有关,作物受不同水肥条件胁迫的状态可以通过不同遥感植被指数来表征。 
        2)作物不同生长期水肥诊断知识库、模型库系统研发
  系统工作模型如图 1 所示,包括了作物水肥模型相关资源进行分类和维护,支持作物模型的存储、管理、查询、分析、调用的计算机操作应用系统。本系统由作物模型库、模型库管理系统、系统接口、系统用户4个部分组成。
 
图1系统工作模型
       系统将陈述型知识、过程型知识、结构型知识,如水分管理知识规则、土壤管理知识规则、叶片养分知识、定量遥感知识规则按照类别,选择合理的知识表示方式,分别入库。
       2. 作物水肥管理辅助决策信息系统关键技术
  研发了基于WebService接口的基础数据库、诊断模型库和水肥决策管理辅助决策系统的中间件耦合架构,研究了基于实例学习的多遥感的水肥决策算法,提出了结合主元分析投影和k近邻搜索的水肥决策算法,开发了标签一致性稀疏字典重建式的水肥决策算法中间件和主元分析k近邻搜索的水肥决策算法中间件,实现了基于多尺度遥感监测数据进行水肥的等级预测,在地表植被覆盖较为充分的区域能够获得80%的准确率;开发了水肥决策中间件,现已以虚拟机服务模式部署杨凌示范区生产力中心服务器,为会商系统提供WebService服务支持,为水肥诊断子系统提供Web集成服务。水肥辅助决策系统成果,分为基础数据库、领域专家模型库和水肥辅助决策系统耦合,网页系统集成和基于多光谱遥感数据的水肥等级判别算法三方面。
        1)基础数据库-领域模型库-水肥辅助决策系统耦合集成框架
  基础数据库、领域模型库、水肥辅助决策系统和客户端之间(B/S或C/S方式)均使用WCF(Windows Communication Foundation)技术通信,三平台及客户端之间关系如图6所示。
 
图2 数据库平台、模型库平台、决策库平台与客户端间相互关系 

       2)多光谱遥感水肥决策辅助诊断算法
       将专家背景知识与航拍多光谱图像结合,利用计算机训练决策模型,通过使用决策模型对制定区域内的农作物进行水肥决策,再将决策结果通过互联网反馈给农民,可实现快速、大规模、低成本的水肥决策诊断。通过对田块区域的划分,农民只需选择田块区域,即可实现对该区域内作物的水肥决策诊断。
        3)系统网页集成
       为了将地面传感与多平台遥感协同的作物水肥诊断各个子系统有机的整合起来,方便用户更加便捷的查看与使用,项目对各个子系统进行集成。地面传感与多平台遥感协同的作物水肥诊断集成系统采用B/S架构,技术上采用针对企业网开发的J2EE技术架构,同时采用Struts2+Mybatis+MySQL+jquery为主要的技术框架。
 

 

图3 系统集成界面图

(资料来源:西北农林科技大学)