基于3S技术的苹果园信息提取与管理系统开发

来源 :山东农业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sunwen_fly
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水果产业是我国种植业中位列粮食、蔬菜之后的第三大产业,而苹果是我国乃至世界的第一大水果。随着农业信息化的发展,“数字果园”和“果园信息化”应运而生,充分利用现代测绘技术、计算机与网络技术,开展苹果园信息化研究是我国苹果产业化发展的必然趋势。本文以泰安市周边苹果园为研究区,对苹果园信息化技术进行了研究。主要研究内容和成果如下。(1)苹果园土壤含水量高光谱预测模型研究。首先对原始土壤光谱进行5种变换,利用单因素相关分析方法,计算土壤含水量指标与光谱反射率变换后的相关系数并绘制相关系数曲线,依据极大相关性原则选择最佳波段作为光谱反演指标,构建模式识别特征向量,通过不断调整模型内部参数,得到最佳的估测模型。结果表明,最佳模式分类为7类,检验样本识别正确率达到94.4%,所建立的估测模型有效,并进一步得出高光谱对土壤质量含水量的分辨率约为4.3%。(2)苹果园土壤有机质含量高光谱预测模型研究。基于偏最小二乘(Partial Least Square,PLS)和投影寻踪回归算法(Projection Pursuit Regression,PPR),提出了偏最小二乘-投影寻踪回归组合模型(PLS-PPR)。首先对湿土和烘干土光谱进行一阶微分变换,然后以烘干土光谱为目标光谱,分别运用PLS、PPR和PLS-PPR方法对湿土光谱进行校正,最后基于校正前后湿土光谱,运用逐步回归分析方法(Stepwise Regression Analysis,SRA)构建土壤有机质含量的预测模型。结果表明,基于PLS-PPR方法的校正光谱所建立的预测模型精度最高,相较于校正前模型的验证决定系数2R提高了0.3778,模型的剩余标准差SE降低了0.2279,说明PLS-PPR方法能够有效的消弱水分对有机质含量估测精度的影响,所构建的预测模型有效。(3)苹果园信息管理与服务系统研发。基于GIS的COM组件技术,GPS空间信息快速获取技术,以Visual Basic 6.0为开发平台,SQL Server 2000和Arc Catalog 9.3为数据存储工具,完成系统开发。本系统不仅具有苹果园综合信息的查询、增删、更新等基本功能,还实现了省、市、县(区)、乡镇、村和果园六级地图浏览,果园的三维虚拟和真实场景展示,多媒体播放,土壤墒情、养分快速诊断等功能。测试结果表明,系统运行稳定,满足用户的基本需求。
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