检索结果-南通市图书馆

作者：师志强西北农林科技大学

学位级别：硕士

随着农业低空遥感技术的快速发展,目前在我国的农业生产中,无人机作为农情信息监测以及相关数据采集的工具,发挥着越来越重要的作用,而电动飞翼无人机由于其结构布局简单、飞行效率高的优点,也越来越多的被引入到农业低空遥感领域,为现... 详细信息

随着农业低空遥感技术的快速发展,目前在我国的农业生产中,无人机作为农情信息监测以及相关数据采集的工具,发挥着越来越重要的作用,而电动飞翼无人机由于其结构布局简单、飞行效率高的优点,也越来越多的被引入到农业低空遥感领域,为现代化农情信息的采集提供更为稳定、精准的载体平台。本文主要通过CFD数值模拟和飞行试验验证相接合的方法,研究了后掠角和展弦比变化对农用电动飞翼无人机气动特性的影响,从而得到飞翼无人机的最佳总体参数组合,并以此来提高农用电动飞翼无人机的巡航作业时间。本文的主要研究内容以及结论如下:(1)论文选取航测作业人员使用比较广泛的飞翼布局无人机作为研究对象,根据所研究农用电动飞翼无人机的飞行作业要求,确定出该农用电动飞翼无人机在正常巡航作业下展弦比以及后掠角的参数范围,针对这两个气动参数,设计出了25组飞翼布局无人机,并根据已知的翼型坐标数据利用Catia软件建立了翼型的二维模型,另外利用参数化建模的方法建立了25组不同布局飞翼无人机的三维模型。(2)通过对标准翼型N60气动特性的数值仿真计算验证了合理的网格划分、适当湍流模型的选取以及相关计算条件的设置,可以使Fluent仿真的外流场很好的模拟无人机的实际流场,计算得出的升组特性也有很好的准确度。另外还通过空气动力学相似性原理得出了计算本文所研究无人机气动特性时需要的仿真参数状态设置。(3)对农用电动飞翼无人机翼型的气动特性进行了数值模拟分析,得出当飞行速度为12m/s、巡航高度为100m时,翼型升阻比最大所对应的迎角为8°。由于翼型最大升阻比所对应的迎角指示飞机的最佳巡航迎角,因此得出本文所研究飞翼无人机在同样飞行作业状态下的最佳巡航迎角为8°。(4)利用Fluent软件计算分析了25组不同气动参数组合飞翼无人机在巡航状态下的升阻特性,通过比较发现:在本文研究的范围内,展弦比一定的情况下,随着后掠角的增加,无人机的升阻比先增加后减小,并且后掠角为30°时的无人机,其升阻比达到最大值;当后掠角一定的情况下,本文研究的飞翼无人机,其升阻比随着无人机展弦比的增大而增加。(5)结合电动无人机航时的影响因素,最终得出:对于本文所设计的25组不同气动参数组合的无人机而言,当动力系统效率以及无人机重量一定的前提下,后掠角为30°、展弦比为3.0时的农用电动飞翼无人机,其正常巡航作业的续航时间以及飞行效率要优于其他气动参数组合。(6)根据农用电动飞翼无人机的巡航作业参数重新对无人机的动力系统以及控制系统进行选型以及样机制作,并在动力系统效率以及无人机重量一定的前提下对两个试验样机(原始布局以及优化布局无人机)进行了飞行试验。试验结果表明:后掠角为30°、展弦比为3.0时的农用电动飞翼无人机,其正常巡航作业的续航时间以及飞行效率要优于原始布局无人机,说明通过数值模拟计算的方法得到飞翼无人机最佳总体参数组合,以此来提高农用电动飞翼无人机巡航作业时间方案的可行性。

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无人机热红外图像采集系统开发与应用

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作者：马代健西北农林科技大学

学位级别：硕士

无人机热红外遥感凭借其在光谱信息方面的独特优势,增强了对地物类型的识别能力,使得农情信息的提取内容更加丰富,可大幅度提高我国农田管理水平和效率。冠层温度与作物水分状况密切相关,对冠层温度的监测是提高作物产量和质量的重要手... 详细信息

无人机热红外遥感凭借其在光谱信息方面的独特优势,增强了对地物类型的识别能力,使得农情信息的提取内容更加丰富,可大幅度提高我国农田管理水平和效率。冠层温度与作物水分状况密切相关,对冠层温度的监测是提高作物产量和质量的重要手段之一。因此,进行无人机热红外图像采集系统及作物冠层温度模型研究具有重要意义。针对目前红外热成像仪只能定时采集图像、无POS数据和没有实现热红外数据采集飞控控制的问题。本文基于STM32嵌入式开发技术进行无人机机载热红外图像采集系统开发,可以获取稳定可拼接的热红外遥感图像。同时,基于热红外数据进行作物冠层温度模型研究,为实时监测作物水分状况提供依据。本文的主要研究内容如下:(1)依据热红外遥感数据稳定采集的要求,完成热红外相机机载平台开发。通过分析热红外图像采集要求,确定六旋翼无人机的主体设计参数,进行无人机控制系统选型,然后完成无人机组装调试,保证系统的灵活性和稳定性。使用多旋翼性能评估软件xcopterCalc及实际飞行测试验证六旋翼无人机开发的合理性。结果表明,本文开发的六旋翼无人机满足热红外相机的搭载要求。(2)基于STM32嵌入式开发技术完成热红外图像采集控制模块开发。根据热红外图像采集控制模块设计方案,选择STM32F407作为主控芯片,完成硬件系统设计:主控模块设计、存储模块设计和接口模块设计等。在图像采集控制模块硬件设计的基础上进行控制程序设计开发,主要包括软件系统整体方案设计和各功能模块的程序设计。最后通过模块板级测试和系统测试,验证所设计的模块性能。测试结果表明,热红外图像采集控制模块满足设计要求。(3)基于Pixhawk飞控控制信号格式和FLIR Tau 2相机快门触发原理,提出了热红外数据采集飞控控制方法。针对Mission Planner现有POS数据获取工具不能识别热红外图像格式的问题,在分析Pixhawk相关参数及飞行日志的基础上提出了POS数据的获取方法。通过生成热红外正射影像图,分析POS数据精度。图像拼接结果表明POS数据精度满足拼接要求。(4)为保证无人机遥感系统最佳的数据获取能力,进行了热红外相机标定与校正,主要包括热红外相机的标定、非均匀性校正和飞行参数设置等。本文基于棋盘格标定原理,利用Matlab标定工具箱对相机进行标定。选择温度定标两点校正进行非均匀性校正,使IRFPA非均匀性降到了1.27%。无人机飞行参数和相机的参数密切相关,合理设置无人机飞行速度、飞行高度、飞行轨迹参数,保证图像拼接的质量和最优航迹规划。(5)利用开发的无人机热红外图像采集系统进行应用,基于玉米成熟期热红外图像进行作物冠层温度模型开发。使用图像拼接软件Pix4D和遥感图像处理软件ENVI处理数据,对热红外图像灰度值与冠层温度,建立一元线性回归模型。分析计算得到,一元线性回归方程为=0.0407-277.68,判定系数=0.9462,估计标准误差=0.73。结果表明,模型具有很高的拟合优度,可应用于作物水分胁迫监测。

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多旋翼无人机多光谱遥感图像采集系统开发

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作者：张立元西北农林科技大学

学位级别：硕士

农业生产信息关乎我国粮食安全供应以及农业的快速可持续发展,及时、有效地获取农业生产信息显得尤为重要。新兴的无人机遥感技术作为一种及时、有效地无损获取地物信息的技术手段,可以获取高通量、多尺度的农业生产信息。现有的农业无... 详细信息

农业生产信息关乎我国粮食安全供应以及农业的快速可持续发展,及时、有效地获取农业生产信息显得尤为重要。新兴的无人机遥感技术作为一种及时、有效地无损获取地物信息的技术手段,可以获取高通量、多尺度的农业生产信息。现有的农业无人机遥感图像采集系统还存在一定的问题,因此针对这些问题进行无人机多光谱遥感图像采集系统开发具有重要意义。本文选用多旋翼无人机作为多光谱相机及其稳定云台的搭载平台开发了一套实现多光谱遥感图像采集飞控控制及相应POS数据获取,集成稳定云台的多旋翼无人机多光谱遥感图像采集系统,可以稳定获取无畸变失真、可拼接的多光谱遥感图像。本文的主要研究内容如下:(1)针对固定翼无人机起降不便、飞行速度快及不能定点悬停,单旋翼无人机成本及维护成本高等问题,选用多旋翼无人机进行多光谱相机及其稳定云台搭载平台开发。通过分析力效、机身主体参数和动力系统参数之间的制约关系,确定了六旋翼无人机的参数,并且利用多旋翼无人机性能评估软件xcopterCalc校验了参数的合理性。通过分析载重悬停飞行测试过程中的电池电压变化曲线确定了六旋翼无人机载重800g时,微风条件下的悬停时间为24min。通过分析载重走航线飞行过程中,无人机的期望姿态动作及实际姿态动作之间的吻合程度和载重走航线飞行过程中无人机的IMU震动情况,分析了无人机的飞行稳定性。结果表明,本文所开发的六旋翼无人机具有较好的稳定性,可以满足多光谱相机及其稳定云台的搭载要求。(2)针对现有无人机遥感图像采集系统大多没有集成稳定云台,无法稳定获取无畸变失真遥感图像的问题,进行多光谱相机稳定云台开发。在分析稳定云台原理的基础上,完成了多光谱相机云台的选型、结构改造以及控制器参数调节,实现了MOY无刷微单云台对ADC Lite多光谱相机的稳定搭载。并且为了提高多光谱相机稳定云台的稳定效果,实现了Pixhawk飞控对云台控制器的姿态补偿。(3)针对现有无人机遥感图像采集系统大多没有实现多光谱数据采集的飞控控制及相应POS数据获取,进而遥感图像大量冗余及拼接困难的问题,实现了Pixhawk飞控对ADC Lite多光谱相机数据采集的控制,以及相应POS数据的获取。在分析Pixhawk飞控及ADC Lite相机快门触发方式的基础上,通过设计光耦开关电路实现了多光谱数据采集的飞控控制。通过分析获取需求基于Ardunio开源平台,开发了POS数据获取模块;通过分析飞行日志的数据格式,利用利用MATLAB软件编写了POS GENERATION工具,最终实现了多光谱图像POS数据的获取。(4)针对本文所开发的多旋翼无人机多光谱遥感图像采集系统,为了实现高质量多光谱数据的稳定采集,分析了多光谱相机的感光参数对其图像质量的影响情况。结果表明,在其它相机参数设置合理的情况下,为了获取亮度较为一致的遥感图像,在进行区域数据采集作业时应采用固定快门;为了获取满足无人机遥感图像拖影要求的多光谱遥感图像,应保证系统作业高度大于相应快门时间下的最低飞行高度;为了保证遥感图像中各地物都具有较好的清晰度,应保证系统的作业高度大于相应光圈下的最低飞行高度。最后进行了多次多光谱数据采集实验,共获取3740张多光谱遥感图像及相应的POS数据,并利用Pix4Dmapper软件实现了多光谱遥感图像的拼接,得到了地面分辨率为0.02m的多光谱正摄影像数据。拼接结果表明本文所开发的多旋翼无人机多光谱遥感图像采集系统,可以用于获取一定区域农作物的多光谱正摄影像,进而为农业生产信息的获取提供技术支持。

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作物需水信息远程无线实时监测系统研究

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作者：徐更琪西北农林科技大学

学位级别：硕士

目前作物需水信息远程传输大都采用有线方式接入现场,但在大田或野外,尤其是对于需要经常移动的采集点,采用有线传输方式将带来高额的成本和不便。为实现作物需水信息实时、连续监测与远程传输的研究目标,本文以现代无线通信技术、信息... 详细信息

目前作物需水信息远程传输大都采用有线方式接入现场,但在大田或野外,尤其是对于需要经常移动的采集点,采用有线传输方式将带来高额的成本和不便。为实现作物需水信息实时、连续监测与远程传输的研究目标,本文以现代无线通信技术、信息采集技术、网页发布技术以及串口技术为基础,采用技术集成与创新的研究方法,实现了作物需水信息采集传感器系统的远程无线传输及Web发布功能,开发出相应的远程无线实时监测系统,并已投入到实际应用中。本文主要结论如下: （1）通过对比,优选适用于作物需水信息远程无线监测系统的信息采集终端、GPRS结合Internet公网的传输方案、基于Web的远程管理系统。（2）利用GPRS技术与虚拟串口技术实现了现有作物需水信息采集终端PTM-48M植物生理生态监测仪和自动小型气象站与GPRS无线传输终端的成功连接,通过TCP/IP网络技术,实现了无线移动网络与互联网的无缝连接,从而实现了远程采集终端与数据中心服务器的远程数据实时传输。（3）应用网络数据库技术,开发了作物需水信息远程管理系统,实现了长期、大量的数据存储,并管理来自采集现场的数据信息。（4）通过GPRS与Internet的结合,将远程监测数据传输至数据库服务器,实现了远程采集终端的集群化管理,同时实现了通过Internet访问Web网站进行数据浏览、查询、分析和导出下载等服务功能。用户可以随时随地获取远程数据,也为下一步实现远程诊断、决策奠定了基础。（5）系统应用表明,采用本系统的研究方法,可以较好的扩展现有作物需水信息采集设备的远程传输功能,并做到了数据传输稳定、可靠,实时性强,节省了管理成本,提高了管理水平。本系统无论是在农业科学研究,还是在生产应用方面,均体现出明显的优势,对今后开发以作物需水信息为依据的诊断决策支持系统奠定了基础。

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基于无人机平台的气体监测系统远程控制研究

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作者：赵琦西北农林科技大学

学位级别：硕士

环境气体监测是环境监测领域重要的组成部分,传统监测手段主要是利用监测站进行气体监测,获取大区域长期监测数据。针对近些年频频出现的突发性污染事件,传统的检测方式难以满足应急监测的需求,在不同维度对气体快速检测对于定性判断污... 详细信息

环境气体监测是环境监测领域重要的组成部分,传统监测手段主要是利用监测站进行气体监测,获取大区域长期监测数据。针对近些年频频出现的突发性污染事件,传统的检测方式难以满足应急监测的需求,在不同维度对气体快速检测对于定性判断污染状况以及扩散趋势具有重要意义。论文使用无人机平台搭载便携式气体检测仪实现对气体的快速检测同时避免检测人员处于有害环境受到损伤,设计独立的远程控制装置对检测仪进行控制,设计气体检测承载装置搭载检测仪,通过地面端远程控制检测仪进行气体精准检测,获取检测点气体浓度以及位置信息。本文的主要研究内容如下:(1)监测系统远程控制方案设计。SO气体浓度是环境监测重要指标之一,论文针对SO气体进行无人机气体监测系统远程控制研究。方案设计包含远程控制搭载平台方案设计以及远程控制装置方案设计。平台方案分析了固定翼和多旋翼无人机各自特点,结合检测仪进行气体检测的作业要求,选择多旋翼无人机作为无人机平台,设计气体检测承载装置搭载检测仪。远程控制装置针对便携式SO气体检测仪对其按键部分进行改造,引出控制信号线,控制信号来源方式经过方案比较后选择设计独立的远程控制装置,编写控制程序实现控制目的,控制程序增加反馈信号增强通信稳定性。(2)远程控制搭载平台设计。平台设计包括多旋翼无人机平台搭建和气体检测承载装置设计。多旋翼无人机平台搭建包括无人机各部分组件的选型、无人机组装调试以及飞行测试。气体检测承载装置包括承载装置三维模型设计、材料选型以及静力学分析。(3)远程控制装置硬件设计。包含硬件电路设计和PCB线路板设计。远程控制装置分为发送端和接收端,电路设计包括无线芯片的选型、各模块电路的设计以及元器件选型。PCB线路板设计包括元器件封装选择、PCB板布局布线以及PCB打样制作。(4)远程控制装置软件设计。控制装置包括控制信号发送端和接收端两部分,各自具有独立的控制芯片和独立的控制程序。除了共有的无线芯片控制程序之外,发送端程序还包括显示控制以及按键控制程序。接收端程序还包括信号输出程序。发送端与接收端之间的无线通信除了传输控制指令,还包含反馈信号收发。(5)远程控制测试与无人机搭载试验。基于远程控制搭载平台和远程控制装置进行控制测试。经测试,使用无人机搭载的方式可以在560m的范围可靠通信。试验通过无人机搭载SO气体检测仪远程控制的方式进行气体检测,结合无人机平台,获取检测点的气体浓度信息、GPS信息以及高度信息。测试及试验表明远程控制效果稳定可靠。

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作物需水信息远程实时采集系统研究

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作者：徐志青西北农林科技大学

学位级别：硕士

随着水资源匮乏加剧及其他用水对农业用水的挤占，客观要求旱区农业用水从粗放的灌溉模式向先进技术装备的集约型精量灌溉模式转变，以使有限的水资源满足更多农田灌溉之需。作物需水诊断与灌溉决策是实现精量灌溉与智能化农业用水管理... 详细信息

随着水资源匮乏加剧及其他用水对农业用水的挤占，客观要求旱区农业用水从粗放的灌溉模式向先进技术装备的集约型精量灌溉模式转变，以使有限的水资源满足更多农田灌溉之需。作物需水诊断与灌溉决策是实现精量灌溉与智能化农业用水管理的前提，而对作物需水状况的准确、快速、可靠的评价，是以实时监测和诊断与作物需水状况密切相关的作物需水信息为基础的，所以对作物需水信息采集系统的研究对提高作物需水诊断与灌溉决策的信息化具有重要的意义。本文根据目前国内作物需水信息采集系统存在的问题，对作物需水信息远程实时采集系统进行了研究，主要研究内容有：（1）根据在国际上应用比较广泛的作物需水量计算方法FAO Penman-Monteith公式及影响作物需水量的土壤因素建立了作物需水信息采集系统指标体系，并依据所建立的采集指标体系对系统中测量各作物需水信息的传感器进行筛选。（2）设计了系统的总体方案，整个作物需水信息远程实时采集系统主要包括采集作物需水信息的传感器、单片机、多路开关、采样/保持器、A/D（模/数）转换器、数据存储器、键盘、实时时钟、液晶显示、电源、GPRS模块等。系统采用TI（德州仪器）公司的MSP430F149单片机作为系统的核心控制器件，其内部集成了多路开关、采样/保持器和A/D转换器。（3）该作物需水信息采集系统硬件采用模块化、开放性设计，由软件来配置和控制。作物需水信息远程实时采集系统下位机硬件包括传感器模块、处理器模块、实时时钟模块、液晶显示模块、键盘模块、数据存储模块、电源模块、GPRS模块。系统下位机软件采用IAR集成开发环境进行开发与调试，实现了作物需水信息的采集、模/数转换、数字滤波、存储、显示及发送。（4）上位机应用软件采用具有功能强大、使用方便的MFC（Microsoft FoundationClasses）开发，操作简单，界面美观友好。上位机可以显示接收采集的数据及采集时间，且将接收的数据内容以文本格式文件保存到指定的文件夹中。（5）系统采用超低功耗MCU，运用低功耗理论设计，可以在电池供电的情况下长期采集和记录数据;利用时钟芯片，实现在无人监管的情况下定时采集，并且定时采集的时间可以根据采集的需要进行调整，采集的数据通过无线方式实时传输到计算机。经过试验测试，测试结果表明系统稳定性较高，能很好的完成作物需水信息的采集、显示、传输和保存，可以应用于灌溉决策系统中作物需水信息的实时监测。

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基于无人机遥感的灌区土地利用类型分类方法研究

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作者：郭聪聪西北农林科技大学

学位级别：硕士

为研究无人机可见光遥感技术在灌区土地利用和覆被分类中的有效性,以河套灌区五原县塔尔湖镇为试验区域,利用TEZ固定翼无人机搭载索尼A5100型相机进行航拍试验,获取试验区遥感影像数据。利用面向对象法构建不同分类方法用于提取灌区土... 详细信息

为研究无人机可见光遥感技术在灌区土地利用和覆被分类中的有效性,以河套灌区五原县塔尔湖镇为试验区域,利用TEZ固定翼无人机搭载索尼A5100型相机进行航拍试验,获取试验区遥感影像数据。利用面向对象法构建不同分类方法用于提取灌区土地利用类型,并对分类结果进行精度评价,确定基于无人机遥感系统获取高分辨率可见光影像数据的最佳分类法。本文的主要研究内容及结论如下:(1)利用Agisoft PhotoScan软件对无人机遥感系统获取的150张高分辨率可见光原始影像数据进行拼接处理,得到分辨率为0.1m的正射影像数据,其能真实完整反映试验区内各地物特征。结合试验区域具体情况建立分类体系,确定了试验区土地利用类型,为高分辨率下的影像数据分类奠定基础。(2)采用面向对象法,利用多尺度分割原理,通过试误法不断改变分割参数,在目视判别准则下,除水域及水利设施用地和特殊用地外,确定了无人机遥感影像数据在分割尺度300、形状权重0.4、紧致度权重0.5下为最佳分割参数,能将剩余各地物完整分割。(3)在目视提取水域及水利设施用地和特殊用地的基础上,通过剩余各地物类别在光谱、形状、纹理特征参量中表现的特异性选取特征参量组合,分别建立决策树、不同核函数的支持向量机和K-最近邻分类规则集提取试验区土地利用类型试验。通过混淆矩阵对分类结果进行精度评价,以径向基为核函数的支持向量机分类法能较准确地提取各地物特征,总体精度为82.20%,Kappa系数为0.7659。以线性为核函数的支持向量机分类法的总体精度为81.40%,Kappa系数为0.7564;决策树分类法的总体精度为74.00%,Kappa系数为0.6675;K-最近邻分类法的总体精度为71.40%,Kappa系数为0.6107。(4)采用支持向量机结合决策树分类法创建的决策树模型,可以将分类总体精度提高到84.20%,Kappa系数达到0.7900,证明两种分类方法的结合在低空无人机可见光遥感土地利用分类中是可行的,且具有较高的分类精度。并利用支持向量机分类法对水域及水利设施用地进行自动提取,其生产者精度为66.67%,用户精度仅为43.48%。表明无人机可见光遥感技术可以用于提取灌区土地利用类型,但沟渠的提取还需进一步研究。

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大田玉米作物系数机地协同估算方法研究

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作者：张瑜中国科学院大学(中国科学院教育部水土保持与生态环境研究中心)

学位级别：硕士

快速准确获取大田作物系数K是旱区作物日蒸散量估算的关键。本文以2017-2018年内蒙古达拉特旗昭君镇精准灌溉试验站内大田玉米为对象,通过调节中心支轴式喷灌机转速来实现各扇形区域内不同水分的处理,利用自主研发的六旋翼无人机遥感平... 详细信息

快速准确获取大田作物系数K是旱区作物日蒸散量估算的关键。本文以2017-2018年内蒙古达拉特旗昭君镇精准灌溉试验站内大田玉米为对象,通过调节中心支轴式喷灌机转速来实现各扇形区域内不同水分的处理,利用自主研发的六旋翼无人机遥感平台搭载多光谱传感器获取大田玉米冠层光谱影像并同步采集地面数据,实现不同水分处理下玉米作物系数无人机遥感与地面传感器协同监测。同时,采用经气象因子和作物覆盖度校正后的FAO-56双作物系数法计算玉米的作物系数,研究作物系数与4种植被指数(比值植被指数SR、归一化差值植被指数NDVI、土壤调节植被指数SAVI、增强型植被指数EVI)、叶面积指数(leaf area index,LAI)和表层土壤水分含量(soil water content,SWC)的相关关系,分析了不同气候条件和不同水分胁迫条件下玉米作物系数无人机遥感与地面传感器协同估算的可行性。本文的主要研究内容及结论如下:(1)由不同深度土壤含水率与作物系数的相关性分析发现,在不同水分胁迫处理下,表层土壤水分(30cm)均处于强相关水平且在水分胁迫程度最严重的情况下相关性最高达到0.72(P20 cm SWC>30 cm SWC。(2)在不同水分胁迫条件下,作物叶面积指数LAI与作物系数相关性无明显规律性差异且均处于较高水平(r=0.45.60,PNDVI>EVI>SAVI。而且随着水分胁迫程度加重,相关性逐渐降低,这是由于植被指数生长后期有一定的滞后性,对于水分胁迫响应程度不高。(4)基于比值植被指数、叶面积指数和表层土壤水分3个指标建立的2017年K逐步回归模型且经验证,其决定系数、均方根误差和归一化的均方根误差分别为0.60、0.21和23.35%,表明利用无人机监测的比值植被指数和地面监测的叶面积指数以及表层土壤含水率建立的K估算模型在干旱区不同水分胁迫下具有较好的估算精度。然而在2018年强降雨条件下该模型经验证,其决定系数、均方根误差和归一化的均方根误差分别为0.24、0.16和15.5%,可见该模型三个变量对于作物系数的解释度不够高且在强降雨条件下精度不够,但RMSE减少,说明估计量与被估计量之间差异程度较稳定。(5)基于FAO-56双作物系数法计算的实际蒸散量ET和根据模型建立的模拟蒸散量进行对比发现,随着水分胁迫程度加重,模拟值会逐渐高估作物实际蒸散量。然而在强降雨条件下,虽然各生育阶段内两者平均值差异不显著但在每日蒸散量估算上差异显著,说明该模型在强降雨条件下估算精度较低。

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基于机地协同的夏玉米农田土壤碳排放估算方法研究

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作者：张梦飞西北农林科技大学

学位级别：硕士

在农田尺度上,传统的土壤呼吸(R)监测方法,箱法监测费时费力,涡度相关监测成本较高。遥感作为一种新的监测手段,成本低、效率高,已经被广泛应用于不同植被类型的R监测。但卫星遥感影像分辨率较低、实时性差,不适用于农田尺度的R估算要... 详细信息

在农田尺度上,传统的土壤呼吸(R)监测方法,箱法监测费时费力,涡度相关监测成本较高。遥感作为一种新的监测手段,成本低、效率高,已经被广泛应用于不同植被类型的R监测。但卫星遥感影像分辨率较低、实时性差,不适用于农田尺度的R估算要求。此外,在对季节性R进行估算时,不同植被类型和处理方式下尚未有统一的估算模型,因此如何选择最优的模型估算R就相对比较困难。本研究开发了集可见光、热红外和多光谱相机于一体的无人机多源遥感系统,基于范特霍夫指数模型方程,以2019年内蒙古达拉特旗昭君镇精准灌溉试验基地获取的地面数据和无人机遥感影像数据为基础,综合考虑影响作物光合作用变化的生物因素(植被指数,VI)和影响土壤碳排放机理过程的非生物因素(土壤表面温度,T),分别采用无人机多光谱遥感和热红外遥感反演不同植被指数和T,构建季节尺度R估算模型(VHI模型),对比分析了BP人工神经网络模型(BPNN)和多元线性回归模型(MNR)。最终选择最优模型估算R瞬时排放值,通过构建R遥感估算瞬时值与地面测量的日总排放通量关系模型,生成不同生育期R日总排放通量空间分布图,并分析无人机遥感协同地面监测估算R的可行性和适用性。本研究主要工作内容及结论如下:(1)开发集可见光、热红外和多光谱相机于一体的无人机多源遥感系统,并对系统相关参数进行测试,结果表明系统稳定好,载重和续航时间能满足作业要求,获取的遥感影像经拼接预处理后时间和空间分辨率相对较高,可用于高效获取农田尺度可见光、热红外和多光谱遥感影像。(2)以地面实测数据为基础,在日尺度上,分析不同深度土壤温度(T)和土壤充水孔隙度(WFPS)与R的敏感性,结果表明土壤5 cm深度的T和WFPS与R相关性最高;在季节尺度上,分析各生物因素(叶绿素含量CHC,叶面积指数LAI)和非生物因素(T,WFPS,T)与R的敏感性,结果表明土壤5 cm深度的T和T与季节尺度R相关性较好,CHC次之。利用MNR、BPNN和支持向量机回归(SVR)三种机器学习算法构建不同水分含量下R日尺度和季节尺度估算模型,结果表明三种机器学习模型都可以较好的估计R,R对模型的驱动因素有很强的依赖性;不管是日尺度还是季节尺度,BPNN模型均表现出最好的R预测效果。此外,本研究对R与T之间的异步变化进行详细分析,结果表明水分胁迫影响R与T之间的滞后关系,水分胁迫越严重,R的滞后时间延长,导致Rs和T之间的相关性下降,从而会影响R的估算精度。(3)利用无人机热红外遥感估算季节尺度T,一元线性回归模型表明热红外遥感估算的T与地面实测T吻合度较高(R=0.85),四个水分处理区估算误差平均值分别为0.77℃、1.21℃、1.43℃和1.32℃,均方根误差分别为0.98℃、1.48℃、1.68℃和1.55℃;选择9种植被指数,与R进行相关性分析,结果表明在季节尺度上,与作物覆盖度和叶绿素含量敏感的3种植被指数:归一化植被指数2(NDVI),归一化色素叶绿素指数(NPCI)和简单色素比值指数(SRPI)与R相关性较高。分别以多光谱遥感估算的三种植被指数和热红外遥感估算的T为自变量,以范特霍夫指数模型为基础,构建季节尺度R估算模型(VHI模型),结果表明通过三种植被指数和T估算R的VHI模型R分别为0.71、0.73和0.75,RMSE分别为182.7 mg m h、136.9 mg m h、133.3 mg m h。与BPNN模型和MNR模型的对比结果表明,VHI模型与BPNN(R=0.81)模型精度相近,优于MNR模型(R=0.66)。考虑到BPNN模型不能通过显式表达式表示,且模型复杂度较高,计算量相对较大,本研究最终选择精度相对较高的VHI模型估算R瞬时值和日总排放通量。(4)在日尺度上,分析不同水分含量下夏玉米R的变化规律,结果表明白天6点至12点不同生育期各水分处理的土壤碳排放通量增长速率基本相同,但不同水分胁迫R差距明显,水分胁迫越严重,土壤排放的CO越少。(5)利用VHI模型估算的R瞬时值,建立与地面测量的R日总排放通量之间的一元线性回归模型,结果表明模型拟合精度较好,R=0.73,RMSE=2893.54 mg·m,最后生成不同生育期夏玉米R日总排放通量空间分布图。本研究结果表明使用无人机遥感协同地面监测数据估算R具有一定的可行性。

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基于无线传感器网络的土壤含水率监测系统研究

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作者：李鼎西北农林科技大学

学位级别：硕士

对土壤含水率进行连续、实时、准确地监测在精细灌溉及高效用水研究中具有重要的意义。针对传统土壤含水率监测中所存在的监测区域面积小、采样率低、布线不便等问题，设计和开发了基于Zigbee的无线传感器网络的农田土壤含水率实时监测... 详细信息

对土壤含水率进行连续、实时、准确地监测在精细灌溉及高效用水研究中具有重要的意义。针对传统土壤含水率监测中所存在的监测区域面积小、采样率低、布线不便等问题，设计和开发了基于Zigbee的无线传感器网络的农田土壤含水率实时监测系统，研究了田间无线传感器网络对农田土壤含水率信息的采集、传输、存储和处理。主要研究内容如下：（1）设计并建立一个基于Zigbee技术的树型无线传感器网络。该网络由网关节点、路由节点和终端节点构成。终端节点将采集的农田土壤含水率信息通过无线方式或通过路由器转发至网关节点，网关节点将收集的信息通过RS-232串口传送给上位机显示并存储为文本文档。解决了农田远程监测系统田间近距离数据采集部分的无线传输与收集的问题。（2）以系统的低功耗为出发点建立硬件系统。无线通信模块选择Chipcon公司的集成微处理器、射频模块和其它外围电路的CC2430模块，含水率传感器选择低功耗电缆型土壤含水率传感器FDS-100。设计传感器和终端节点的接口电路。（3）在Z-Stack协议栈的基础上，开发了网络组建、系统绑定、数据采集、数据传输及数据接收等系统各节点的应用程序，实现数据的采集、传输、接收与存储。在系统的设计中充分利用传感器节点射频芯片CC2430的低功耗休眠模式降低节点能耗，延长了电池寿命及更换周期。（4）采用VC++6.0设计开发上位机监测系统，实时显示更新农田土壤含水率数据，并进行数据的存储。上位机软件开发包括界面设计和事件响应程序设计，事件响应程序包括串口连接、数据接收、文件创建和数据保存。（5）实验测试结果表明，该农田监测系统可以实时地监测农田土壤含水率信息。满足农田信息监测过程中对多测点、便捷性等方面的要求，实现了对土壤含水率进行连续、实时、准确地监测的要求。

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