基于面向服务架构和WebGIS的小麦生产管理支持系统

作物模型与GIS集成中存在着功能重复开发、模型共享困难以及地理信息处理功能的在线能力有限等问题。该文以面向服务架构(service-oriented architecture,SOA)为基础,设计了作物模型区域应用Web服务组合框架。以ArcGIS Service和Model Builder为开发平台,给出了模型计算、动态专题图和空间插值Web服务的开发流程、接口设计和实现方法。结合富客户端技术研制了基于SOA和WebGIS的小麦生产管理支持系统原型(wheat production management support system based on SOA and WebGIS,WPMSS-GISOA),实现了地图数据的上传发布、气象和土壤数据查询、栽培方案设计、空间插值分析等功能。功能测试表明作物模型区域应用的Web服务组合框架可行,为模型与地理信息系统的在线无缝集成提供了可参考方案。     

基于温度植被旱情指数的徐州市郊干旱遥感监测

利用Landsat TM/ETM+数据,以徐州市郊为研究区,获取归一化植被指数(NDVI)、土壤调整植被指数(SAVI)和地表温度(Ts)信息,分别构建NDVI-Ts和SAVI-Ts特征空间,依据这两个特征空间计算出研究区2001年4月3日和2007年5月14日的温度植被旱情指数TVDI(NDVI)和TVDI(SAVI),并分别与地表温度(Ts)和降水量进行了相关评价.结果表明,TVDI可用于实现大范围的干旱监测,SAVI能够修正NDVI对土壤背景的敏感,基于SAVI的反演结果明显优于基于NDVI的反演结果,能够有效地运用于干旱监测.     

面向异构平台的谷物测产数据采集及实现

为了实现谷物现场测产系统采集数据并向测产服务系统进行实时传递,以满足各种终端设备对数据的访问需求,采用Web技术开发了谷物测产数据服务系统,实现了工控机、移动终端和服务器等异构平台之间的数据交互和共享。测产数据由装载在现场联合收割机上的工控机实时采集,利用无线通讯技术通过Socket连接服务器进行数据传输,服务器端按照数据交换协议进行数据解析、产量计算、数据存储和可视化。测产数据服务由基于SOAP(simple object access protocol)协议的Web Service接口提供。该文采用GZIP(GNUzip)压缩技术降低测产数据访问服务时的带宽消耗,由数字签名和信息加密技术保障数据安全。测产实践表明,该数据采集和服务平台能够高效地接收处理实时传来的数据进行数据可视化、计算以及数据推送,实现了异构平台之间数据交互和共享。     

基于Web服务的农产品企业管理平台研究与设计

在了解农产品企业使用管理软件的过程中出现的各种问题和Web Service关键技术与特点的基础上,阐述了如何应用Web Service技术来设计农产品企业管理平台,给出了系统框架,实现了在不同的客户端对Web服务的调用,实现异构系统简单信息集成共享,并结合开发实例进行了论述。     

多尺度空间信息服务技术及其农业应用

从省市县三级空间尺度和应用特征的区域信息服务出发,研究基于网络的多源多尺度农业空间信息共享与服务技术.集成应用空间信息技术与Web服务技术,开展多源多尺度的农业空间信息资源的数据整合、统一业务模型构造、信息交换与共享、元数据目录服务等关键技术研究,建成多尺度的基础信息数据库群,开发实现了省级区域多源多尺度应用的空间信息服务平台.有效整合多源多尺度的农业信息资源,促进了区域空间信息应用与服务.     

基于MODIS数据的山东省2014-2016年干旱监测分析

针对近年频发的干旱情况不能准确及时监测评估的问题,以山东省为研究区,基于温度植被干旱指数方法（TVDI）,利用S-G加权滤波对MODIS地表温度产品MOD11A2和植被指数产品MOD13A2数据进行了重建,根据重建后的数据计算2014—2016年山东省的温度植被干旱指数,在比较NDVI-LST与EVI-LST构建的温度植被指数干旱模型（TVDI）的基础上,利用效果更好的EVI-LST构建的TVDI模型反演山东省2014—2016年的干旱情况,最后利用气象站观测数据对TVDI结果进行了相关性分析。研究表明,山东省在2014—2015年全年平均干旱面积占比分别为37.62%,41.7%,2016年基本无旱情发生。气象站观测的降水、温度与TVDI的相关性均在0.32以上,且均通过显著性检验,说明植被覆盖信息和陆地表面温度信息相结合反演的TVDI空间和时间分布能够较好地反映表层土壤水分变化趋势,其作为旱情评价指标是合理的。     

基于4种植被指数TVDI模型的三江平原土壤湿度反演

利用遥感手段监测土壤湿度有利于分析大尺度区域的土壤干湿状况。比对分析不同植被指数计算的温度植被干旱指数（TVDI）的精度能够提高TVDI反演土壤湿度的实际应用价值。以三江平原为研究区,基于2013年5—9月的四期MODIS影像,利用归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、修正土壤调节植被指数（MSAVI）、比值植被指数（RVI）分别计算TVDI,并以地面实测土壤湿度数据及降水数据进行精度验证。结果表明:（1）4种植被指数计算的TVDI与土壤湿度数据均具有一定的负相关关系,即TVDI值越高,土壤湿度值越低;（2）不同植被指数计算的TVDI在5月、6月、9月与土壤湿度回归分析的R²数值相近,均适合用来反演这3个时间段的土壤湿度,在7月份,相较于NDVI和RVI计算的TVDI结果（R²均在0.15左右）,基于EVI和MSAVI计算的TVDI （R²均在0.35左右）更适合反演该时期的土壤湿度;（3）5—9月期间,干旱现象主要发生在三江平原的中部及西南部,干旱程度主要为轻旱,东部及东北部在不同时期基本保持在正常或轻微湿润状态。     

基于FY-3 VIRR的温度植被干旱指数在陕西省的应用及其IDL实现

以FY-3可见光红外扫描辐射计（VIRR）L1数据为信息源,对FY-3 VIRR L1数据在陕西省云检测、地表温度、温度植被干旱指数（TVDI）等反演方法进行本地化研究,同时使用IDL程序语言研制了FY-3 VIRR L1数据预处理、云检测、地表温度反演、TVDI指数法反演土壤干旱程度等应用程序,以实现利用温度植被干旱指数（TVDI）对陕西省土壤干旱程度的监测,并对检测结果进行数据反演。反演结果表明,利用FY-3 VIRR L1数据生成的TVDI与20cm土壤相对湿度具有良好的负相关性,相关系数在-0.535左右;TVDI能较好地反映陕西省土壤干旱状况,在延安、关中、陕南的TVDI反演结果与实际旱情一致性较好,但在植被覆盖较差的榆林部分地区,反演结果与实际旱情差异较大。     

利用温度植被干旱指数（TVDI）方法反演杭州伏旱期土壤水分

利用MODIS资料构建了杭州地表温度（Ts）-增强植被指数（EVI）的特征空间,拟合了特征空间中的干、湿边方程,计算了温度植被干旱指数（TVDI）,并推导出利用TVDI和干、湿边土壤水分计算土壤含水量的方程。在计算TVDI的过程中,为了减少高程的影响,利用数字高程模型（DEM）对Ts进行了订正;利用同期野外实测土壤湿度数据计算了干边上的土壤水分值,从而反演杭州2006年伏旱期8月份每隔16d的平均土壤含水量。结果表明：①TVDI方法能反演杭州伏旱期土壤表层水分,实测值与预测值之间平均绝对误差在15个百分点左右。②高程校正后的TVDI能更好的反映土壤水分,与校正前相比,平均绝对误差减少5个百分点,基本满足业务需要。     

基于温度植被干旱指数的江苏淮北地区农业旱情监测

为实现江苏省淮北地区农业旱情监测,利用Savitzky—Golay(S-G)滤波方法,对2011—2012年江苏省淮北地区1-5月MODIS的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和地表温度(land Surface temperature,LST)8 d产品进行重构,去除原8 d数据的噪声,填补受云影响而缺失的数据。基于重建后的NDVI和LST数据,计算温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI);分析TVDI和土壤湿度之间的关系,构建土壤湿度反演模型。最后,利用另外1组数据验证所建土壤湿度模型的精度。研究结果表明:1)S-G滤波方法能够提高MODIS LST和NDVI数据质量,并能对缺失数据进行填补;2)TVDI方法能够实现试验区土壤湿度反演,所建模型在试验区具有一定的普适性,反演精度较高(R2=0.575,RMSE=2.59%);3)TVDI方法在江苏省淮北地区干旱监测中得到了较好的应用,能够成功地监测出江苏淮北地区2011年和2012年春旱。该研究可为农业旱情的快速监测提供借鉴。     

中国土壤信息共享研究——1:400万中国土壤分布式查询数据库

基于INTERNET网络的信息高速公路的开通,为土壤资源信息网络化和共享提供基础条件,从而避免低水平的重复投资、重复建设,充分发挥土壤信息在国家建设、农业发展、生态环境保护、资源合理利用、科学研究和国内外同行学术交流中的作用。本研究利用当前世界上最流行的客户端/服务器,分布式查询的网络通信模型,以标准化的土壤信息为基础,采用先进的 Web GIS、ASP和Frontpage等网页编辑和发布技术去达到并实现 1:400万中国土壤空间信息和属性信息的分布式动态查询、静态查询和远程用户进行图形查询与编辑的目的。通过本项目的研究为促进中国土壤信息的标准化、规范化和网络共享提供了理论与方法论。     

甘肃省马铃薯网络信息共享平台的构建

采用动态Web技术,浏览器/服务器（B/S）体系结构,构建基于Internet的甘肃马铃薯网络信息共享平台,实现了甘肃马铃薯产业信息化、高效化管理和信息传播,进一步提高了马铃薯产业的经济效益。     

新疆棉花遥感监测识别区域的划分

对新疆棉花遥感监测识别区域进行划分,其目的是为新疆棉花监测运行系统中的样点布设、遥感信息获取和处理、遥感最佳时相的选择、作物识别和面积估测等提供科学依据.以遥感监测区划的原则、依据和指标为指导,以新疆遥感图像数据库、地理基础与专题图空间数据库、统计数据库为研究资料,结合农作物物候历、地面光谱与实地调查进行分析研究,做出了新疆三大棉区的遥感信息源区的划分、最佳时相区的划分与棉花遥感识别区的划分.区划结果表明:新疆三大棉区均定为陆地资源卫星信息源区;新疆三大棉区除吐鲁番地区6月上、中旬为棉花识别的次佳时相期,8月下旬为最佳时相期外,其他棉区棉花遥感识别最佳时相均为9月,次佳时相也均为6月;并在此基础上,把新疆三大棉区划分为6种棉花遥感识别区,即主棉区、重棉区、次重棉区、次棉区、零星棉区与无棉区.     

冬小麦旱情监测中土壤水分估算模型的互补性——以河北省为例

旱灾是影响我国农业最大的气象灾害。频发的冬春旱尤其是春旱恰逢冬小麦生长的关键阶段,对我国的冬小麦生产造成了严重影响,利用遥感技术实现冬小麦旱情监测成为当前农业旱情管理的一个重要发展方向。采用2005年EOS/MOD IS数据产品,对春季不同时段内河北省旱情监测遥感信息模型的互补性进行了研究,得出以下结论:(1)在冬小麦生长的不同时期,ATI模型与TVD I模型之间具有较好的互补性,3月冬小麦旱情遥感监测应选取ATI遥感信息模型;(2)4月~5月表层土壤的RSM-TVD I、RSM-ATI的拟合方程均通过了置信度α=0.001水平的t检验且相关性较好,TVD I和ATI均可以用来估算4月~5月土壤表层土壤水分;(3)4月~5月RSM-TVD I、RSM-ATI的相关性与误差分析结果表明:4月上旬和4月中旬可选择ATI模型或TVD I模型进行冬小麦旱情遥感监测,但以4月上旬选择ATI模型、4月中旬选择TVD I模型为佳,4月下旬~5月下旬TVD I模型是比较合适的冬小麦旱情遥感监测模型。     

基于NDVI分区的全国草地生态系统覆盖区土壤水分遥感反演

为了建立土壤水分遥感反演模型,反演2016年全国草地生态系统土壤水分并分析其时空变化特征,通过结合表观热惯量(ATI)和温度植被干旱指数(TVDI)的混合模型反演2016年全国草地生态系统的土壤水分,并在实测数据与反演结果精度验证的基础上确定归一化植被指数(NDVI)阈值。结果表明:(1)NDVI≤0.2的像元区域,采用ATI模型反演精度较高; NDVI≥0.78的像元上,基于增强型植被指数(EVI)的TVDI反演精度较高; 0.2相似文献   

基于Silverlight的多层架构遥感影像查询系统

随着需求日益多样化、复杂化,传统的Web版遥感影像查询系统,存在用户交互能力弱,服务器响应速度慢,离线操作能力差等弱点,而且传统的查询系统没有与农作物监测很好结合.针对以上不足,该文结合Silverlight技术、LINQ技术、WCF技术,运用多层架构思想,针对轨道固定和变化的2种卫星,设计了2种遥感影像数据的快速查询...     

基于SegNet语义模型的高分辨率遥感影像农村建设用地提取

针对传统分类算法、浅层学习算法不适用于高空间分辨率遥感影像中农村建筑物信息提取的问题,该文以河北省霸州市高空间分辨率遥感影像WorldView-2为数据源,利用182 064幅128×128像素大小的影像切片为训练样本,选取基于深度卷积神经网络的SegNet图像语义分割算法对遥感影像中的农村建筑物进行提取,并与传统分类算法中的最大似然法(maximum likelihood,ML)和ISO聚类、浅层学习算法中的支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)以及深层语义分割算法中的金字塔场景解析网络(pyramid scene parsing network,PSPNet)的试验结果作对比分析。研究结果表明:SegNet不仅能够高效利用高空间分辨率遥感影像中农村建筑物的光谱信息而且还能够充分利用其丰富的空间特征信息,最终形成较好的分类模型,该算法在验证样本中的分类总体精度为96.61%,Kappa系数为0.90,建筑物的F1值为0.91,其余5种分类算法的总体精度、Kappa系数、建筑物的F1值都分别在94.68%、0.83、0.87以下。该研究可以为高空间分辨率遥感影像农村建设用地提取研究提供参考。