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基于遥感和模型同化的水稻生长监测预测技术研究

作　者: 朱元励
导　师: 曹卫星
学　校: 南京农业大学
专　业: 地图学与地理信息系统
关键词: 遥感 水稻生长模型 粒子群算法 模型同化 生长监测 生产力预测 系统开发
分类号: S511
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 55次
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内容摘要


准确的作物生长和产量品质动态监测预测对于保障粮食安全、促进农业可持续发展具有非常重要的意义。作物模型是作物生长及产量品质预测的强有力工具,然而作物模型由单点模式发展而来,在区域应用上由于区域分异、田块分异等导致作物模型运行要求的输入参数和初始条件难以获取,从而使作物模型的应用受到很大的限制,而遥感的引入将使这个问题得到有效解决。将遥感信息和作物模型相结合,利用遥感信息反演得到的状态变量优化作物模拟模型,在区域尺度对作物模型所需的参数和初始条件等进行估算,从而实现了基于遥感和模型同化的水稻生长监测预测技术。选择实验室具有自主知识产权的水稻生长模型(RiceGrow)作为研究对象,引入一种新的优化算法-粒子群优化算法PSO算法,将作物生长模型与遥感信息进行同化。研究提出了一种遥感信息与RiceGrow模型的同化用于区域作物长势监测预测的技术。同化过程以叶面积指数(Leaf area index,简称LAI)及叶片氮积累量(Leaf nitrogen accumulation,简称LNA)作为结合点,利用粒子群算法(PSO)不断调整RiceGrow模型中水稻播种日期、播种量、施氮量3个模型初始变量的取值,直至模型模拟LAI(LNA)与外部“观测”LAI(LNA)的差值满足PSO算法的收敛条件,从而得到了模型运行所需的初始播种日期、播种量、施氮量等输入参数。同时,基于相关试验数据对该同化技术进行了验证,结果表明,外部同化参数的选择对于反演参数的反演精度有一定的影响,利用LNA作为外部同化参数反演出的施氮量更接近真实值,而利用LAI作为外部同化参数反演出的播期与播种量更接近真实值。但利用LAI同化参数反演的参数总体精度要高于利用LNA作为同化参数反演的值。同时,在与另一种优化算法-模拟退火算法(SA)进行对比时发现,PSO无论是从同化效率还是反演精度上都要好于SA。因此,基于PSO优化算法的遥感信息与作物生长模型同化技术是一种可靠的同化技术,有良好的应用前景以.NET为主开发平台,采用C#语言设计系统人机界面,基于混合编程的思想,调用IDL提供的IDLDrawWidget控件集成RS功能；另外,基于GIS二次开发的思想,利用MapInfo提供的MapXtreme 2005组件完成GIS功能部分的开发,同时采用软构件技术设计系统内部结构并调用水稻生长模型组件,从而实现了RS,GIS与模型的集成耦合,在集成基于PSO的遥感与作物生长模型同化模块基础上,最终形成了基于遥感和模型耦合的水稻生长监测与生产力预测系统。该系统具有图像解译,水稻生长监测以及空间信息管理3大功能模块,可实现对遥感图像基本处理,水稻长势监测与产量品质预测以及基于矢量数据的相关空间操作等功能。人机界面友好、易操作。系统各部分即插即用,具有较好的灵活性和可重用性。对系统进行测试检验和实例分析结果表明,系统的设计思想和结构框架符合水稻生长监测预测系统的运行化要求,系统操作简便,结果显示直观,测试结果与田间实际具有较高的符合度,实现了水稻长势监测预测技术的精确化和数字化。

全文目录


摘要  7-9
ABSTRACT  9-11
第一章 绪论  11-25
  1 研究概述  11-19
    1.1 作物生长模型的发展  11-13
      1.1.1 荷兰作物生长模型  11-12
      1.1.2 美国作物生长模型  12-13
      1.1.3 国内作物生长模型  13
    1.2 作物遥感监测研究进展  13-16
    1.3 遥感信息与作物生长模型耦合进展  16-19
      1.3.1 "强迫"策略  16-17
      1.3.2 "同化"策略  17-19
      1.3.3 "强迫"与"同化"策略的比较  19
  2 研究的目的与意义  19-21
  参考文献  21-25
第二章 技术路线与研究方法  25-32
  1 研究思路与技术路线  25-28
    1.1 研究思路  25-26
    1.2 核心技术路线  26-28
      1.2.1 遥感信息处理与参数监测  26
      1.2.2 遥感与水稻生长模型的结合  26-28
  2 系统结构设计  28-31
    2.1 系统设计原则  28
    2.2 系统的结构与组成  28-29
    2.3 系统开发流程  29-31
  参考文献  31-32
第三章 遥感信息和水稻生长模型(RICEGROW)耦合方法研究  32-45
  1 遥感信息与作物生长模型耦合研究的意义  32-34
  2 模型简介及反演参数选择  34-35
    2.1 模型简介  34-35
    2.2 反演参数选择  35
  3 遥感信息与水稻生长模型(RICEGROW)耦合方法  35-42
    3.1 粒子群算法  36-37
    3.2 遥感信息与水稻生长模型(RiceGrow)的同化技术研究  37-39
    3.3 验证及结果分析  39-42
      3.3.1 基于PSO的遥感与RiceGrrow模型同化技术的正确性验证  39
      3.3.2 实例结果分析  39-42
  4 讨论与小结  42-43
  参考文献  43-45
第四章 水稻生长监测预测系统的设计与实现  45-70
  1 系统的结构与组成  46-47
    1.1 数据库  46
    1.2 监测模型库  46
    1.3 生长模型组件库  46
    1.4 GIS和RS组件库  46-47
    1.5 人机接口  47
  2 系统的主要功能与技术  47-56
    2.1 系统的主要功能  48-49
    2.2 水稻生长监测预测系统(RGMPS)与RS、GIS、同化技术集成框架研究  49-52
      2.2.1 RGMPS与RS集成框架研究  50-51
      2.2.2 RGMPS与GIS集成框架研究  51
      2.2.3 RGMPS与同化技术集成框架研究  51-52
    2.3 RGMPS集成关键技术研究  52-56
      2.3.1 RGMPS集成RS技术研究  52-53
      2.3.2 RGMPS集成GIS技术研究  53-55
      2.3.3 RGMPS集成同化技术研究  55-56
  3 RGMPS集成关键技术功能实现  56-60
    3.1 RGMPS与RS集成功能实现  56-58
    3.2 RGMPS与GIS集成功能实现  58-59
    3.3 RGMPS集成同化技术功能实现  59-60
  4 系统实例分析  60-67
    4.1 遥感解译实例分析  61-63
    4.2 作物生长监测实例分析  63-66
    4.3 空间信息管理实例分析  66-67
  5 讨论与小结  67-68
  参考文献  68-70
第五章 讨论与结论  70-75
  1. 讨论  70-73
    1.1 水稻生长监测的关键技术  70-71
    1.2 遥感信息与作物生长模型耦合技术  71
    1.3 水稻生长监测预测系统的基本特点  71-72
    1.4 今后的研究设想  72-73
  2 结论  73-74
  参考文献  74-75
致谢  75

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中图分类: > 农业科学 > 农作物 > 禾谷类作物 > 稻
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