本文關(guān)鍵詞：基于GIS的農(nóng)田土壤墑情信息系統(tǒng)建立與預(yù)報模型研究

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【摘要】：土壤墑情即作物耕層中土壤含水量以及作物吸收水分的狀況,是影響作物根系生長的重要因素。目前大部分的土壤墑情監(jiān)測方法耗時、耗力,時效性差,不能及時的反應(yīng)土壤墑情的變化。因此,需要將信息化技術(shù)應(yīng)用在土壤墑情監(jiān)測中,提高土壤墑情數(shù)據(jù)采集與傳遞的效率,并加強(qiáng)組織和管理土壤墑情數(shù)據(jù),進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)用水利用率,為抗旱決策提供依據(jù)。基于此,本文對土壤墑情監(jiān)測及預(yù)報開展了研究,主要包括以下內(nèi)容:(一)設(shè)計(jì)研發(fā)了用于土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)采集的移動式終端ASW-4。該終端能夠快速測量土壤水分含量,采集的數(shù)據(jù)通過GPRS網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至數(shù)據(jù)管理中心,并擁有GPS功能,可以定位采樣點(diǎn)的坐標(biāo)信息。ASW-4成本低,操作簡單,使用時不受監(jiān)測位置限制,具有很大的靈活性,能夠配合固定土壤墑情監(jiān)測站工作,比較均勻全面的覆蓋監(jiān)測區(qū)域。(二)基于GIS技術(shù)構(gòu)建了農(nóng)田土壤墑情信息系統(tǒng)。該系統(tǒng)既可以接收ASW-4發(fā)送的數(shù)據(jù),同時預(yù)留了接口,也可以接收固定土壤墑情監(jiān)測站的數(shù)據(jù)。系統(tǒng)集數(shù)據(jù)采集、存儲、管理、顯示和輸出功能與一體,可以實(shí)時的監(jiān)測采樣點(diǎn)土壤含水量的變化情況,以圖形、圖表的方式直觀的顯示給用戶。系統(tǒng)可以將土壤水分與農(nóng)作物的生育期結(jié)合起來,進(jìn)行作物墑情分析,得到等值線、等值面圖,從整體上了解監(jiān)測區(qū)域的土壤墑情趨勢。(三)以肥東縣八斗鎮(zhèn)固定墑情監(jiān)測站采集的數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)樣本,建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的土壤墑情短期預(yù)報模型。通過分析,將0-20 cm、20-40 cm、40-60 cm深度的土壤含水量,降雨量,日照時間,空氣濕度和平均氣溫作為模型的輸入變量,將第二天20-40 cm的土壤含水量作為模型的輸出變量,進(jìn)行了預(yù)報模型的研究。并且使用了遺傳算法優(yōu)化了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提高了模型的預(yù)報精度。本研究的部分成果已經(jīng)在安徽省滁州市、肥東縣、南陵縣等區(qū)域推廣使用,目前系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定,在一定程度上提高了土壤墑情監(jiān)測的效率,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了保障。
【關(guān)鍵詞】：土壤水分 土壤水分速測儀 墑情監(jiān)測 WebGIS 墑情預(yù)報
【學(xué)位授予單位】：安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：S152.7;S127
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 文獻(xiàn)綜述8-13
• 1.1 水資源形勢8
• 1.2 土壤墑情監(jiān)測的研究意義8-9
• 1.3 土壤墑情監(jiān)測方法及研究概況9-10
• 1.3.1 烘干法9
• 1.3.2 張力計(jì)法9-10
• 1.3.3 中子儀法10
• 1.3.4 FD法10
• 1.3.5 TDR法10
• 1.3.6 遙感測墑法10
• 1.4 土壤墑情預(yù)報技術(shù)研究概況10-12
• 1.5 總結(jié)12-13
• 第二章 引言13-16
• 2.1 研究背景及研究區(qū)介紹13-14
• 2.2 需求分析14
• 2.3 研究目的及研究內(nèi)容14-16
• 第三章 土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)采集終端設(shè)計(jì)16-25
• 3.1 GPRS技術(shù)簡介16
• 3.2 土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)采集終端16-21
• 3.2.1 溫濕度傳感器17-18
• 3.2.2 GPS/GPRS/GSM通訊模塊18-19
• 3.2.3 采集終端軟件設(shè)計(jì)19-20
• 3.2.4 ASW-4特點(diǎn)20-21
• 3.3 ASW-4測值校正21-23
• 3.3.1 標(biāo)定函數(shù)式21
• 3.3.2 實(shí)地二次校正21-23
• 3.4 土壤墑情監(jiān)測點(diǎn)布設(shè)23-25
• 3.4.1 土壤墑情監(jiān)測點(diǎn)位置確定23-24
• 3.4.2 土壤墑情監(jiān)測點(diǎn)垂向測點(diǎn)布設(shè)24-25
• 第四章 農(nóng)田土壤墑情信息系統(tǒng)建立25-38
• 4.1 系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)25-26
• 4.2 軟件系統(tǒng)開發(fā)26-28
• 4.2.1 軟件開發(fā)模式26
• 4.2.2 軟件開發(fā)語言26-27
• 4.2.3 WebGIS技術(shù)27-28
• 4.3 系統(tǒng)目標(biāo)和功能設(shè)計(jì)28-30
• 4.4 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)30-34
• 4.5 系統(tǒng)應(yīng)用34-38
• 4.5.1 主界面34
• 4.5.2 土壤墑情監(jiān)測34-38
• 第五章 土壤墑情預(yù)報模型研究38-52
• 5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)38-42
• 5.1.1 生物神經(jīng)細(xì)胞模型38
• 5.1.2 人工神經(jīng)細(xì)胞模型38-40
• 5.1.3 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理40-42
• 5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)42-45
• 5.2.1 確定輸入變量和輸出變量42-43
• 5.2.2 學(xué)習(xí)樣本預(yù)處理43
• 5.2.3 確定隱藏層數(shù)量以及節(jié)點(diǎn)數(shù)量43-44
• 5.2.4 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型44-45
• 5.3 預(yù)報結(jié)果分析45-48
• 5.4 利用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)48-52
• 第六章 結(jié)論及展望52-54
• 6.1 結(jié)論52
• 6.2 展望52-54
• 參考文獻(xiàn)54-60
• 附錄60-62
• 致謝62-63
• 個人簡介63

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：536530