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农业园区管理信息系统的构建及水稻双向反射模型研究

作 者: 申广荣
导 师: 王人潮
学 校: 浙江大学
专 业: 土壤学
关键词: 农业园区 水稻 长势监测 双向反射 神经网络 遥感 模拟
分类号: S127
类 型: 博士论文
年 份: 2002年
下 载: 261次
引 用: 1次
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内容摘要


农业的发展源于农业生产力水平的不断提高,科学技术是生产力发展的巨大驱动力。高新技术向现实农业生产力的转化需要通过基础和应用基础研究,中间试验研究和示范推广研究等三个阶段,在实施过程中,需要一个起试验与示范作用的载体。随着我国农业生产方式逐步由传统型向现代集约型方向过渡,作为现代集约型农业示范窗口应运而生的现代农业高新技术园区就是适应这一需要而产生与发展的,也是提高我国农业综合生产能力,推进农业向商品化、专业化、现代化转变的重要途径。作为一种新生事物,现代农业园区已引起有关部门和许多学者的关注和研究。现有的研究主要集中于以下几个方面①农田园林化、布局区域化、作业机械化等硬件设备设施方面的规划和建设,②如何提高农艺水平方面进行的探讨和试验,③园区管理制度的完善及效益评价,④各种专业的科技管理信息系统的建设,比如柑橘生产管理信息系统,土壤施肥管理信息系统等。但能有效的,全面、完整地体现现代农业示范园区的价值和示范效应的管理信息系统的研究未见报道。 现代农业园区是我国发展现代农业建设的主要方式和手段之一,对园区科技成果和先进的技术、管理经验信息的有效管理和快速传播,是充分发挥园区科技示范和辐射带头作用的最佳途径之一,也是加速进行我国农业现代化建设所必需的。基于此,本研究集GIS,GPS,RS,计算机网络技术等高科技手段为一体构建了现代农业示范园区管理信息系统(MAYMIS)(以浙江省为例)。特别地,考虑现代农业园区建立的宗旨和功能的特殊性,其管理信息系统不仅要完成一般的管理信息系统所具有的对管理对象——现代农业示范园区现状信息的有效管理和加工,而且应是现代先进科学技术普及、推广、宣传、示范和展示科学研究成果的窗口,在具有超前性地显示先进技术之功能的同时,应对园区的建设和发展起到科学指导,正确引导和辅助决策的作用。所以,本论文在构建以浙江省为例的现代农业示范园区管理信息系统的基础上,着重进行了系统中基于水稻多组分双向反射模型的水稻K势监测方法及应川系统的研究。贝体研究内容概述如下: *)现代农业示范园区管理信息系统的系统分析与总体设计 根据现代农业园区本乌的特点和其建立的宗旨,进循软件工程的思想,在系统功能需求分析的基础上,基于组件技术,构建了现代农业示范园区管理信息系统。按其功能结构,系统主要由五个模块组成;土间数据管理于系幼,文本数据管理于系统,作物长势监测于系统,评价决策于系统,实川技术演示子系统。 ①主间数据库管理于系统是惜助于ESRI公司的组什式GIS,Mapobject控件,通过对与园区有关的各种空间数据和属性数据进行分类、编码,编辑、数字化输入等操作和管理,实现对空间数据的维护,根据不同需要的多种显示,从属性数据到主间数据、从主间数据到属性数据的双向查询以及统计分析利输出等功能。为进一步以ArcIMS 作为整个系统空间数据测览与发布的lebGIS开发厂具,实现网上空间数据测览、缩放、选择等基本操作奠定了基方出。 ②基丁We b技术和V B开发的现代农业示范园区文本管理于系统可迎过国际互联网,及时、准确、全面、方便地将各园区的发展模式形象生动地展示下Internet网上。同区与川户或同区管理者之间可互泅有无,快捷地获取信息,实现各园区详细资料的实时查询。多媒体实用技术的演示和讲解将把同区的先进经验和技术,形象生动地展现给川户。 ③评价洲策于系统以各种形式展示了与园区相关的特征指标及趋势分析图。系统还提供了可供选择的评价指标,川户可根据情况确定最后参加运算的评价冈于,汀基了层次分析法确定各评价囚子的权重,然后根据实测值, 基于指数和法给出园区最后的评价结果。另外,从理论上探讨了现代次业示 范闪区十地可持续利川的景观生态评价方法以及园区建设和发展中应进循 的原则。 ④作物K势监测于系统(以水稻为例)集成了水稻二向反射模则,基下遥感的水稻生Ktg拟和估产模型,以及本研究建立的水稻多组分双向反射模 且且 刑和基于神经网络技术的水稻双向反射BP前向和反演模型。模刑的实现基 于面向川户的思想,采用Windows风格设计各种类型的对话枢及图标,实 现高度交互性,用户根据提示即可完成相关操作。基于神经网络的水稻多组 分双向反射BP前向和反演模型还能以图形和文本方式显示其拟合、收敛过 程,方便用户根据悄况选抒和修改相关参数。 — ————————一用一扛搭多纽分双向反射特性的研究 水稻是浙江省以粮食生产为主的现代农业园区的主变作物类型,也是我 国的主要粮食作物之一。水稻的半歉直接关系到国比经济的发展和亿万人比 的生活。囚此,掌握水稻的生长发育过程,对国家有欠部门及时掌握备地区 的产量情况,科?

全文目录


致谢  3-4
中文摘要  4-9
目录  9-12
图表目录  12-18
第一章 引言  18-26
  1.1 研究背景  18-22
  1.2 植被双向反射特性研究的意义  22-23
  1.3 多角度遥感、精确农业及现代农业示范园区的关系  23-26
第二章 现代农业示范园区管理信息系统的系统分析与总体设计  26-35
  2.1 需求分析  26-28
    2.1.1 功能需求分析  26
    2.1.2 数据需求分析  26-27
    2.1.3 网络需求分析  27
    2.1.4 软硬件需求分析  27-28
  2.2 系统开发的技术路线和实施步骤  28-29
    2.2.1 技术路线的确定  28
    2.2.2 实施步骤  28-29
  2.3 系统总体设计  29-32
    2.3.1 数据库设计  31
    2.3.2 系统及各子系统的界面设计  31-32
  2.4 系统功能设计  32-33
    2.4.1 空间数据管理子系统和文本数据管理子系统  32-33
    2.4.2 作物长势监测子系统  33
    2.4.3 评价决策子系统  33
    2.4.4 实用技术演示子系统  33
  2.5 系统功能的特点  33-35
    2.5.1 系统组件式结构  33
    2.5.2 图形功能增强  33-34
    2.5.3 网络化  34
    2.5.4 显示先进技术的超前性  34-35
第三章 现代农业示范园区管理信息系统的构建  35-73
  3.1 现代农业示范园区管理信息系统的雏型(初步实现)  35-47
    3.1.1 系统界面  35
    3.1.2 空间数据库管理子系统  35-39
    3.1.3 作物长势监测子系统  39-41
    3.1.4 文本数据库管理子系统及实用技术演示讲解模块  41-42
    3.1.5 园区评价决策子系统  42-47
  3.2 现代农业示范园区评价研究及应用  47-73
    3.2.1 评价内容  47-48
    3.2.2 土地资源开发利用的适宜性评价——自然条件下园区经营类型即发展方向的评定  48-56
    3.2.3 现代农业园区中土地可持续利用的景观生态评价方法研横溪现代农业园区为例  56-73
      3.2.3.1 研究区概况  56-57
      3.2.3.2 研究方法  57-60
      3.2.3.3 园区建成前后研究区景观空间格局特征分析  60-68
      3.2.3.4 现代农业园区土地可持续利用的景观生态评价  68-70
      3.2.3.5 现代农业园区发展、建设应遵循的原则  70-73
第四章 水稻多组分双向反射模型的建立  73-150
  4.1 综述  73-95
    4.1.1 植被群丛中的辐射输送  73-75
    4.1.2 植被的光学特性  75-76
    4.1.3 植被双向反射的一些基本概念  76-78
    4.1.4 植被双向反射模型的研究进展  78-95
  4.2 数据的获取  95-100
    4.2.1 试验设计  95
    4.2.2 观测方法  95-98
    4.2.3 数据获取  98-100
  4.3 水稻群丛结构和辐射传输分析  100-113
    4.3.1 群丛几何结构特征分析  100-107
    4.3.2 太阳辐射在水稻群丛内的传输  107-110
    4.3.3 太阳直接辐射透过率  110-113
  4.4 “热点”系数的解析计算  113-127
    4.4.1 植被热点模型研究概述  113-121
    4.4.2 水稻“热点”系数的解析计算  121-123
    4.4.3 水稻“热点”系数的模拟结果与分析  123-127
  4.5 水稻多组分双向反射模型的建立  127-141
    4.5.1 模型的解析计算  127-132
    4.5.2 模型敏感性分析  132-135
    4.5.3 水稻多组分双向反射模型的建立  135-136
    4.5.4 水稻多组分双向反射模型的实现  136-141
  4.6 水稻多组分双向反射特性的模拟  141-150
    4.6.1 水稻多组分双向反射光谱特性模拟结果及分析  142-148
    4.6.2 结论  148-150
第五章 基于神经网络的水稻双向反射模型研究  150-167
  5.1 神经网络模型介绍  151-152
  5.2 神经网络模型的建立  152-157
    5.2.1 神经网络模型中参数的确定  152-155
    5.2.2 模型的训练  155-157
  5.3 水稻双向反射BP模型  157-164
    5.3.1 前向模型  157-163
    5.3.2 反演模型  163-164
  5.4 结果分析与讨论  164-167
第六章 结语  167-172
参考文献  172-182
英文摘要  182-187
附件: 攻读博士期间发表的论文  187

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中图分类: > 农业科学 > 农业基础科学 > 农业物理学 > 遥感技术在农业上的应用
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