基于TOPSIS和局部空间自相关的永久基本农田划定方法

永久基本农田划定是保护优质耕地、控制建设用地占用优质耕地的有效手段,也是高标准农田建设的基础。本文提出了一种基于优劣解距离法(Technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)和局部空间自相关的永久基本农田划定方法,从耕地的自然禀赋、区位条件、建设水平和生态景观条件4个角度出发,构建较全面的综合质量评价体系,借助TOPSIS法对耕地综合质量进行评价;引入空间聚类的思想对耕地综合质量进行局部空间自相关分析;最后,依据各区域的耕地综合质量及空间聚类特征,将符合要求的耕地划入永久基本农田。以河北省高碑店市为研究区开展实证研究,结果表明,该方法划定的永久基本农田较合理,划定永久基本农田面积为339.61 km2,占高碑店市耕地总面积的81.75%,划定比例达到国家相关规程要求。本文在耕地质量评价中加入生态景观因素,并结合最佳距离阈值和改进的反距离空间权重矩阵的空间聚类方法,为永久基本农田划定提供了新思路。     

基于GEE的山东省近30年农业大棚时空动态变化研究

针对精确获取大尺度空间范围内农业大棚的分布情况并进行长时间的序列动态监测存在数据量大、计算效率低、精度不高等问题,利用Google Earth Engine(GEE)云平台能够实现快速存取、实时处理海量卫星数据,基于多时相Landsat影像进行农业大棚时序光谱特征和纹理特征的自动提取,采用随机森林算法实现山东省农业大棚的遥感分类,从而生成了山东省近30年农业大棚的空间分布和时空动态变化图。结果表明,本文分类流程具有较高的分类精度,其平均总体精度达到91.63%,Kappa系数均值为0.8642。经分析,山东省农业大棚从1990年的6.67 km^2增加到2018年的9919.40 km^2,增长速度为354.03 km^2/a。     

基于时间序列MODIS的农作物类型空间制图方法

为快速获取大范围种植结构复杂区域的作物种植面积,以MODIS数据为数据源,选择归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)、增强植被指数(Enhanced vegetation index,EVI)、宽动态植被指数(Wide dynamic range vegetation index,WDRVI)、地表水分指数(Land surface water index,LSWI)、归一化雪被指数(Normalized difference snow index,NDSI)5种特征,结合同步的实地调查样本点,采用支持向量机算法(Support vector machines,SVM)提取黑龙江省主要农作物的种植面积。研究表明,在待选特征中NDVI、EVI与LSWI指数组合取得了最高的分类精度,总体分类精度为74.18%,Kappa系数为0.60;支持向量机算法与最大似然算法、随机森林算法相比,分类精度更优。该方法为在大区域中提取农作物种植面积提供了参考价值。     

基于物元分析的区域土地生态安全评价方法研究

现有土地生态安全评估涉及大量的行政区社会经济数据，评价方法常常忽略单个指标对综合值的影响程度，本文构建了基于地质-水文-生物（GHB）的生态安全评价体系，提出基于物元分析的区域土地生态安全评价方法，以大安市为例进行土地生态安全水平定量评价。评价得出大安市87.45%的土地生态安全水平处在安全级，但整体生态安全水平仍有较大提升空间；单个指标分析表明，大安市土地生态建设重在推进重要水源管理、提高植被覆盖度、减少矿产开采量和减少地下水开采量等工作。研究结果表明，物元分析能够揭示单个评价指标的分异信息，对大安市生态安全的改善有一定指导意义。     

基于GF-1 WFV数据的玉米与大豆种植面积提取方法

准确掌握农作物的空间种植分布情况,对于国家宏观指导农业生产、制定农业政策有重要意义。针对黑龙江省玉米与大豆生育期接近、光谱特征相似,较难区分的问题,以多时相16 m空间分辨率高分一号(GF-1)卫星宽覆盖(wide field of view,WFV)影像为数据源,选择归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)、宽动态植被指数(wide dynamic range vegetation index,WDRVI)、归一化水指数(normalized difference water index,NDWI)4个特征,结合实地调查样本点,采用随机森林分类算法,提取黑龙江省黑河市嫩江县玉米与大豆种植面积。研究表明,区分玉米与大豆的最佳时段为9月下旬至10月上旬,即大豆已收获而玉米未收获的时段,在4个待选特征中,NDVI、NDWI与WDRVI指数组合表现最佳;随机森林算法与最大似然算法、支持向量机算法相比,分类精度更高,其总体分类精度为84.82%,Kappa系数为77.42%。玉米制图精度为91.49%,用户精度为93.48%;大豆制图精度为91.14%,用户精度为82.76%。该方法为大区域农作物的分类提供重要参考和借鉴价值。     

东亚飞蝗光谱特征波长筛选与龄期识别方法研究

利用高光谱图像采集系统在400~1 000 nm波段范围内采集东亚飞蝗成虫、5龄、4龄和3龄的前胸背甲光谱信息;每个龄期提取15像素×15像素目标区域平均反射率信息作为样本信息;提出了一种基于K均值聚类和主成分分析(K-PCA)相结合特征波段提取方法,对比分析K-PCA和SPA(投影连续变换)2种特征波长提取方法,采用Fisher判别分析方法分别对K-PCA和SPA筛选的特征波长建立东亚飞蝗龄期识别判别模型,实验结果表明K-PCA筛选出的特征波长数少且正确识别率为98.25%。K-PCA筛选的特征波长为468 nm、555 nm、635 nm、710 nm、729 nm、750 nm、786 nm和899 nm。本文提取的东亚飞蝗特征波长为东亚飞蝗的龄期识别奠定基础,进而对蝗灾的监测与预防提供了技术支持。     

网格环境下县域基本农田建设空间布局方法研究

以江西省吉安县为研究区,以新一轮农用地分等成果为数据基础,在网格环境下,选取耕地面积比、破碎度系数、分维数和集中连片系数对耕地空间布局进行综合评价,并采用局部空间自相关方法,以耕地利用等指数为空间变量,分析了耕地质量的空间分布,最后采用空间叠加组合方法,规划了基本农田建设空间布局。研究中,吉安县被划分为2 062个1 km×1 km的网格评价单元;从高到低,耕地空间布局划分为1级、2级和3级;局部空间自相关类型划分为HH、LL、HL和LH等4种类型。研究结果显示,吉安县基本农田空间布局划分为优先划入型、集中整治型和后备开发型的耕地面积占比分别为36.26%、22.70%和41.04%,在空间分布上,优先划入型主要分布于研究区中部的浬田、梅塘、登龙和官田等乡镇,以及研究区东部的部分区域;集中整治型主要分布于研究区北部的万福镇、桐坪镇以及南部的部分区域;后备开发型主要分布于研究区西南部和北部。通过耦合耕地空间布局和耕地利用质量空间聚集,满足了基本农田建设"集中连片、质量好"的要求,为基本农田建设合理空间布局提供科学、可行的依据。     

基于Oracle的林业应用影像数据库设计方案探讨

在Oracle 10g的GeoRaster模块支持下,提出对影像的物理存贮和影像数据库组织管理的可行方案,并针对在Oracle中建立影像的金字塔、实现影像的压缩、影像索引等方面说明了具体的实现办法.在影像数据库组织方面,提出2种组织模式:无缝影像层模式和分幅影像层模式;在数据访问效率方面,通过建立影像数据金字塔和基于影像块建立R树空间索引来提高数据访问效率;在数据压缩方面,在遵循Oracle GeoRaster架构的基础上,通过扩充GeoRaster的影像元数据来支持数据压缩存贮能力.基于该设计方案,成功实现了一个原型系统.     

基于Web服务技术实现林业空间信息发布服务

从设计和实现角度出发,提出基于Web服务技术的林业空间信息发布系统的软件框架,讨论实现林业空间信息发布服务的关键技术,重点对客户状态管理、Web服务方法复杂度、Web服务的异步访问等问题进行讨论.列出林业空间信息发布Web服务的主要功能,包括元数据检索、空间信息查询、地图显示、空间数据下载、空间数据管理等.基于本文思想的林业空间信息发布Web服务组件原型已经在.NET平台下得以实现,效果良好.     

基于移动端作物大田测试数据采集技术研究与实现

作物品种田间测试是评价、筛选新品种不可或缺的关键环节，是品种大规模推广应用的主要依据。育种单位每年试验小区数量巨大，单一育种公司每年新产生大约1 000万个数据点，依靠传统的人工纸质录入效率低、错误率高。针对测试数据田间野外录入的特点，研究设计了一套高效的测试数据快速录入、及时传输的技术方案，并详细介绍了客户端与服务器数据交互融合、拍照采集条码、数据分块存取等关键技术。该系统进行了Windows Mobile 6.1及以上多个手机平台的应用测试，结果表明此方法是高效可行的。