普及型生態(tài)——農(nóng)業(yè)氣象自動(dòng)觀測方法研究與應(yīng)用.pdf

1、我國是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國，且氣候、生態(tài)類型復(fù)雜多樣，開展生態(tài)-農(nóng)業(yè)氣象研究既是實(shí)施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的必要環(huán)節(jié)，也是深入探討生態(tài)變化的有效途徑，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。生態(tài)一農(nóng)業(yè)氣象研究及成果應(yīng)用的前提是對觀測數(shù)據(jù)的積累與分析，其對象不僅包括光照、輻射、氣溫，降水、土壤溫度、墑情等氣象數(shù)據(jù)，也包括作物高度、密度、葉面積指數(shù)、發(fā)育期時(shí)間等農(nóng)作物生長狀況，以及指示性植物發(fā)芽、開花、候鳥遷飛、雷鳴蛙叫等自然物候特征信息。目前，這些信息中除部分可以使用儀

2、器進(jìn)行測量外，大多數(shù)依靠人工采樣、目視估算等傳統(tǒng)手段觀測，不僅勞動(dòng)強(qiáng)度大、觀測精度低，而且由人為因素引起的主觀誤差大。為滿足現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)田生態(tài)環(huán)境監(jiān)測對準(zhǔn)確、多樣、高時(shí)空密度的數(shù)據(jù)需求，急需引入新的觀測技術(shù)和觀測方法，其中觀測系統(tǒng)的研發(fā)又是整個(gè)研究的基礎(chǔ)。
　　 本研究在借鑒國內(nèi)外自動(dòng)觀測設(shè)備及技術(shù)的基礎(chǔ)之上，設(shè)計(jì)了普及型的生態(tài)，農(nóng)業(yè)氣象自動(dòng)觀測系統(tǒng)，完成了原理樣機(jī)的研制和試驗(yàn)站點(diǎn)測試，并著重對基于該系統(tǒng)的自動(dòng)采樣及數(shù)據(jù)處

3、理方法、資料分析方法和應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行了初步探索。通過本研究，旨在建立一種適合于野外無人值守條件下的、突顯生態(tài)-農(nóng)業(yè)氣象特色的綜合觀測途徑。
　　 主要研究內(nèi)容及結(jié)果如下：
　　 1．設(shè)計(jì)、開發(fā)了普及型生態(tài)-農(nóng)業(yè)氣象自動(dòng)觀測系統(tǒng)。該系統(tǒng)兼顧農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)觀測中要素種類多、采樣點(diǎn)分散的特點(diǎn)，采用了分布式結(jié)構(gòu)、功能模塊化設(shè)計(jì)和虛擬儀器技術(shù)，系統(tǒng)不僅性能穩(wěn)定、兼容性好，而且具有較大的靈活性和可擴(kuò)展性。觀測現(xiàn)場下位機(jī)的主控部分是以可編

4、程數(shù)據(jù)采集器cFP和數(shù)字I/O模塊為基礎(chǔ)構(gòu)建的自動(dòng)數(shù)據(jù)采集器，在各種傳感器和無線網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的配合下，可實(shí)現(xiàn)多類型多頻次數(shù)據(jù)的采集、處理、存儲和傳輸?shù)娜套詣?dòng)化工作。位于信息服務(wù)中心的上位機(jī)則負(fù)責(zé)上傳數(shù)據(jù)的分析、顯示和存儲。系統(tǒng)首次集成了全方位數(shù)碼圖像/音頻自動(dòng)采集裝置，可定時(shí)或?qū)崟r(shí)捕捉觀測對象及周邊環(huán)境的變化，通過直觀的圖像資料將農(nóng)作物及農(nóng)田背景信息納入定性、定量觀測范疇。此外，專為無人值守型自動(dòng)站配備的太陽能/風(fēng)能發(fā)電裝置和視頻防盜

5、監(jiān)控設(shè)備解決了系統(tǒng)的能源供給及安全問題，從而使得農(nóng)業(yè)氣象、農(nóng)作物和周邊環(huán)境變化的遠(yuǎn)程自動(dòng)觀測成為可能．
　　 2．分別在廣西，山東、青海、河南和江西設(shè)立了普及型生態(tài)-農(nóng)業(yè)氣象觀測試驗(yàn)點(diǎn)，對新系統(tǒng)的實(shí)用性和可靠性進(jìn)行測試。廣西站為第一階段測試點(diǎn)，歷時(shí)四個(gè)季節(jié)，主要用于檢驗(yàn)系統(tǒng)在不同天氣條件下的連續(xù)工作能力；第二階段測試在其余四站進(jìn)行，各為期二個(gè)月，旨在分析觀測數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。試驗(yàn)證明，該自動(dòng)觀測系統(tǒng)能夠在野外無人值守條件下不

6、間斷工作，受地理和天氣條件影響小，且觀測要素設(shè)置的針對性強(qiáng)，數(shù)據(jù)穩(wěn)定可信，平均完整送達(dá)率99.07％。系統(tǒng)的建設(shè)、運(yùn)行成本遠(yuǎn)低于常規(guī)人工觀測站點(diǎn)。
　　 3．研究了基于新系統(tǒng)的農(nóng)作物長勢自動(dòng)觀測方法和生育期信息識別方法。根據(jù)實(shí)景觀測技術(shù)原理，對水稻、玉米進(jìn)行全生長期觀測，從不同角度獲取作物冠層影像。以人工觀測結(jié)果作為參考，針對水稻、玉米兩種作物在各個(gè)生長階段出現(xiàn)的典型的顏色、形態(tài)變化和特征器官，提出了適合于自動(dòng)觀測的生育期指標(biāo)，

7、利用彩色圖像處理和形態(tài)學(xué)識別技術(shù)初步研究了作物各個(gè)生育期特征的數(shù)碼圖像判別方法。該方法的應(yīng)用不僅可以對農(nóng)作物生長狀況進(jìn)行有效監(jiān)測，使生態(tài)-農(nóng)業(yè)氣象觀測擺脫長期以來依賴人工采樣的陳舊手段，使得觀測更為簡便、結(jié)果更為客觀，而且可為農(nóng)作物長勢的自動(dòng)觀測提供適宜的指標(biāo)。
　　 4．通過分析不同地物的光譜特征，利用MATLAB軟件對農(nóng)田影像進(jìn)行自動(dòng)分類，設(shè)計(jì)了作物可視覆蓋度的提取算法。對水稻的觀測和分析結(jié)果表明，覆蓋度的自動(dòng)估算結(jié)果與人工

8、目視統(tǒng)計(jì)結(jié)果的線性相關(guān)系數(shù)為0.992(p<0.0001)，基于數(shù)碼照片光譜特征估算的目標(biāo)物覆蓋度精度達(dá)到98.3%?？梢暩采w度與實(shí)測葉面積指數(shù)呈顯著的指數(shù)相關(guān)，可以較好地描述水稻生長全過程中綠色葉片的變化狀況。在此基礎(chǔ)之上，結(jié)合航空遙感圖像對廣西試驗(yàn)點(diǎn)及其周邊區(qū)域的農(nóng)田進(jìn)行了混合下墊面作物覆蓋度變化監(jiān)測，探索了利用自動(dòng)觀測系統(tǒng)獲取下墊面信息進(jìn)行衛(wèi)星遙感混合像元解譯與校正的途徑。
　　 5．作為生態(tài)-農(nóng)業(yè)氣象自動(dòng)觀測方法的應(yīng)用案

9、例，本研究利用自動(dòng)觀測系統(tǒng)獲取的青海試驗(yàn)站7～10月間氣象、土壤和兩類主要牧草的覆蓋度數(shù)據(jù)，就環(huán)境變化對牧草生長的影響進(jìn)行了分析。運(yùn)用覆蓋度-植被指數(shù)公式推算該時(shí)期試驗(yàn)區(qū)域的牧草植被指數(shù)，與衛(wèi)星實(shí)測NDVI值進(jìn)行比較。結(jié)果表明：(1)不同種類牧草在生長期和對環(huán)境變化響應(yīng)上的差異可以通過其覆蓋度曲線得以體現(xiàn)。將自動(dòng)觀測應(yīng)用于野外生態(tài)變化監(jiān)測和研究，不僅能夠敏銳地反映植被與環(huán)境要素間的關(guān)系，而且能夠更精確地對研究區(qū)域按照自然條件、下墊面狀況