壤墒江垦究区土情监术体测技系研黑龙

黑龙江垦区横跨小兴安岭南麓、黑龙松嫩平原和三江平原地区,江垦究 土壤类型多样且降雨分布不均导致各地区土壤墒情差异明显。开展集成物联网技术、区土情监遥感技术、壤墒GIS技术、测技网络技术、术体云计算等技术为一体的系研土壤墒情监测技术体系研究, 能够为垦区农业生产管理提供可靠的数据支撑, 实现农作物的高产高效并节约高效利用水资源。

黑龙江垦区位于东经123°40′~134°40′和北纬40°10′~50°21′,黑龙 分布在黑龙江省12个地 (市) 74个县 (市、区) ,江垦究 横跨小兴安岭南麓、松嫩平原和三江平原地区。区土情监黑龙江垦区作为我国农业先进生产力的壤墒代表, 是我国重要商品粮基地、粮食战略后备基地和全国最大的测技绿色、有机、术体无公害食品基地,系研 为保障国家粮食安全做出了重大贡献, 是国家粮食安全的“压舱石”。黑龙江垦区现有耕地286.7余万hm2,黑龙 主要有棕壤、白浆土、黑土等多种土壤类型, 加上降水量和温度等气象因素的影响导致各地区土壤墒情差异明显。因此, 黑龙江垦区有必要加强农田土壤墒情监测来提高农业管理的信息化水平。在土壤墒情数据的支撑下, 垦区管理部门和农场职工可以实现科学合理的农业种植结构调整和农业生产管理, 节约高效利用水资源, 实现农作物的高产高效。

1 垦区土壤墒情监测的总体设计

为了准确的掌握垦区土壤墒情监测数据, 规范墒情监测和统计数据格式, 并进行集中的管理和分析, 需建立起科学有效的数据管理、分析和传输系统。

按照“统筹规划、合理布局、资源共享”的基本原则, 以系统工程思想为指导, 根据土壤墒情监测的时间性、准确性和高效性, 以土壤墒情数据的采集、存储、分析、预报为目的, 集成物联网技术、遥感技术、GIS技术、网络技术、云计算等技术, 建立一个集土壤墒情数据采集、处理和分析并具有一定拓展性的土壤墒情监测技术体系。

2 基于物联网技术的土壤墒情监测网络设计

黑龙江垦区地域范围广, 各农场分布在74个县 (市、区) 。根据土壤墒情监测规范要求, 科学合理地进行固定监测站点和移动监测站点的布设, 建立覆盖全、设备先进、运行可靠的墒情监测网络。

以农场为单位, 综合考虑土壤类型、水文、气象条件等因素, 并根据水稻、玉米、豆类的栽培措施来布设监测站点。选用准确度高、测量值可靠的土壤温湿度传感器, 选用体积小、操作简单、性能可靠的土壤墒情自动监测站, 基于ZigBee无线传感器网络进行数据的传输, 统一设定墒情参数的采样周期和存储周期, 完成高频率数据采集和传输。

3 基于遥感技术的土壤墒情数据反演

在地面墒情实测值的支持下, 利用遥感技术进行土壤墒情数据反演具有宏观、快速、经济等优点, 有效克服了地面数据代表范围有限的缺点, 成为一种有效的监测手段。

利用数据同化技术, 可以实现地面实测、遥感反演和模型模拟相结合, 显著提高土壤墒情监测的精度。采用NOAA/AVHRR、EOS/MODIS、Landsat8、哨兵等多源、多光谱的遥感数据应用温度植被干旱指数 (TVDI) 、垂直干旱植被指数 (PDI) 和地表含水量指数 (SWCI) 进行土壤墒情数据反演。

利用数据融合方法实现对NOAA/AVHRR、EOS/MODIS土壤墒情的空间降尺度, 获取不同作物类型土壤墒情空间分布, 制成土壤墒情遥感监测专题图。

4 基于GIS技术和云服务平台的土壤墒情监测系统

以物联网技术和遥感技术获取的墒情监测数据为基础, 以土壤类型数据和降水量、蒸发量等气象数据为变量, 采用基于GIS技术和云服务平台构建垦区土壤墒情监测系统。

GIS数据库整合文字、表格, 专题图、地理信息等实现空间数据和属性数据的存储和管理的一体化。系统实时地实现数据采集管理和空间分析, 并得到各地区的墒情分布图和墒情数据, 系统可以实现土壤墒情数据分类统计、查询、导出。

系统还可以将土壤墒情与主要农作物的生育期结合起来, 结合农业专家知识和农作物墒情评价指标体系, 结合天气预报信息给出农艺措施建议, 最终生成土壤墒情简报。

5 结语

黑龙江垦区在“建设现代农业大基地、大企业、大产业, 努力形成农业领域的航母”的发展道路上, 需要不断用信息化手段来提高农业管理水平和科技贡献度。黑龙江垦区土壤墒情监测技术体系集成物联网技术、遥感技术、GIS技术、云计算技术、网络技术等为一体, 全面、及时、准确的反映垦区农田土壤墒情状况, 揭示土壤墒情的地域差异规律和时间变异规律, 为农业生产管理提供可靠的数据支撑, 构建区域化、低成本的农业信息化管理方式, 促进农业可持续发展。

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