基于遥感模型的土壤水肥盐碱智能分析平台设计与实现

作     者：张腾 

作者单位：山东农业大学 

学位级别：硕士

导师姓名：陈红艳

授予年度：2023年

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 09[农学] 0903[农学-农业资源与环境] 081002[工学-信号与信息处理] 090301[农学-土壤学] 

主      题：GIS 土壤质量 智能分析 土壤定量遥感 平台 

摘      要：快速准确获取土壤质量信息是实现农业精准生产、提高作物产量的前提。随着数字信息产业的发展,智慧农业已成为农业发展的新趋势,对土壤质量信息的获取提出了更高的时效性和智能化要求。目前,研究者已经构建了许多土壤定量遥感反演模型,能够有效地获取区域土壤水肥盐碱(Soil Moisture-Nutrients-Salinity,SMNS)含量及其分布状况,但这些模型需要系统化、智能化,才能让农民、农业管理人员、农业科研人员享受到定量遥感反演的红利。因此,开发基于定量遥感模型的土壤质量分析信息系统或平台已成为当下的大势所趋。为满足农民、农业管理者和农业科研人员对区域土壤质量信息的不同需求,本文设计并实现了SMNS智能分析平台。该平台基于课题组已研发的土壤水肥盐碱定量遥感模型,采用Geo Scene和Arc GIS系列软件,使用C#、Java和Java Script等编程语言,设计了数据层、服务层、用户层三层结构,其中用户层面向上述三类用户设计三类客户端,即:PC端、Web端和移动APP端,数据库采用Arc SDE+Geodatabase(地理数据模型)+SQL Server的模式,通过结构化生命周期法和面向对象的开发方式设计并实现了地图制图、SMNS含量智能反演、数据分析挖掘、土壤知识库、平台管理等功能,并进行了系统应用。具体研究内容和结果如下:(1)SMNS智能分析平台设计针对农民、农业管理人员、农业科研人员的不同需求,进行平台架构设计,分数据层、服务层、用户层三层平台设计,用户层设计PC、Web和移动APP三类客户端,其中PC端面向农业科研人员,进行大量数据处理与挖掘,Web端针对农业管理人员,用于在线获取区域SMNS信息并进行区域分析,移动APP端用于农民在田间地头查看土壤信息与知识学习。平台功能包括地图制图、SMNS智能反演、数据分析挖掘、土壤知识库和平台管理等功能;针对平台所需数据类型进行了数据库设计,采用Arc SDE+Geodatabase+SQL Server的数据库管理模式。(2)SMNS智能分析平台实现对平台服务器、数据库进行了安装与部署,并对平台所需的空间数据和属性数据进行获取与预处理操作。PC客户端在Microsoft Visual Studio 2010开发环境下,使用C#开发语言与Arc GIS Engine完成功能的开发与实现;Web客户端基于Microsoft Visual Studio Code开发环境,使用Java Script、Html、CSS等前端语言和Arc GIS API for Java Script第三方库,使用Geo Processor类完成GP(Geoprocessing)服务的调用;移动APP客户端基于Android Studio的开发环境,使用面向对象的Java语言和Arc GIS API for Android进行开发。使用Geoscene Pro设计将各项功能作为GP服务封装并发布,访问Arc GIS Server即可完成调用;后台管理系统使用Java Script语言进行编译。(3)SMNS智能分析平台应用本文以鲁西南土壤有机质和黄河三角洲垦利区土壤盐分反演为例,进行平台案例应用。该平台利用遥感反演模型可准确获取鲁西南地区有机质含量,区域分析功能可以有效地将区域土壤有机质分布情况反馈给用户,有效提高区域土壤质量采集效率。该平台在反演得到土壤盐分的基础上,通过空间分析功能分析土壤盐分的时空变化,为土壤盐渍化治理提供重要数据支持。案例应用表明平台能够完成区域土壤水肥盐碱指标的快速获取,具有较好的应用效果。综上,本文综合运用3S、互联网和移动通信技术,研发了SMNS智能分析平台,实现了SMNS等重要土壤质量信息的智能反演和决策分析,进行了平台应用,取得了较好的效果,可为区域农业生产提供快速数据分析和技术支持,助力农业最后一公里。