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      基于MapGIS的溫室大棚專題圖研究

      2022-11-11 03:49:20王晶晶王維明孫志絢
      安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2022年20期
      關(guān)鍵詞:嶺村壽光市底圖

      王晶晶,王維明,孫志絢,周 超,肖 磊

      (1.濰坊科技學(xué)院建筑工程學(xué)院,山東壽光 262700;2.壽光市測繪有限公司,山東壽光 262700;3.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)械與電子工程學(xué)院,山東泰安 271018;4.山東省國土測繪院,山東濟(jì)南 250000)

      溫室大棚的特點(diǎn)是采用人工措施改變局部生態(tài)環(huán)境,為作物生長提供最適宜的光照、水、溫度、濕度、肥料等環(huán)境條件來提高作物產(chǎn)量[1-3]。這種土地集約的利用方式,不僅豐富了城鄉(xiāng)居民的菜籃子,而且有效促進(jìn)了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,并帶動了相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。溫室大棚產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為農(nóng)業(yè)種植領(lǐng)域中效益最高的產(chǎn)業(yè),在全國許多地區(qū)應(yīng)用廣泛,尤其是在山東省壽光市,已經(jīng)成為壽光市的支柱性產(chǎn)業(yè)[4-6]。

      在市場經(jīng)濟(jì)下,溫室大棚種植作物種類是決定溫室大棚經(jīng)濟(jì)收入的根本性因素,棚齡、基肥種類、主要病害、用藥水平等是決定作物持續(xù)高產(chǎn)、高效和優(yōu)質(zhì)的關(guān)鍵性因素,溫室大棚空間分布則是掌握區(qū)域范圍內(nèi)溫室大棚總產(chǎn)值的主要途徑[7-9]。然而,在作物種植過程中,農(nóng)民主觀確定種植作物種類以及主觀的技術(shù)管理措施,可能會導(dǎo)致市場供求不匹配、作物產(chǎn)量降低、品質(zhì)下降等情況,從而在一定程度上降低了溫室大棚的經(jīng)濟(jì)效益。

      針對上述問題,以MapGIS平臺為基礎(chǔ),開展溫室大棚專題圖的繪制研究,通過掌握溫室大棚的空間分布與屬性信息,為溫室大棚的種植作物布局宏觀調(diào)控、技術(shù)管理措施等科學(xué)決策提供參考依據(jù)。

      1 溫室大棚專題圖的設(shè)計(jì)概述

      MapGIS屬于一種搭建式GIS(Geographic Information System)數(shù)據(jù)中心集成開發(fā)平臺,可以實(shí)現(xiàn)遙感處理與GIS的完美融合,是一個集圖形、圖像、地質(zhì)、地理、遙感、測繪、人工智能與計(jì)算機(jī)科學(xué)于一體的大型智能軟件系統(tǒng),已在測繪、交通、土地資源管理、城市規(guī)劃、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[10-13]。

      MapGIS具有五大功能模塊,包括“圖形處理”“庫管理”“空間分析”“圖像分析”與“實(shí)用服務(wù)”,可實(shí)現(xiàn)對專題地圖空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時查詢、動態(tài)編輯、數(shù)理統(tǒng)計(jì)與精準(zhǔn)分析等操作[14]。因此,該研究選用MapGIS平臺研究繪制壽光市孫家?guī)X村溫室大棚專題圖,具體實(shí)現(xiàn)流程如圖1所示。

      圖1 壽光市孫家?guī)X村溫室大棚專題圖的繪制流程

      2 基于MapGIS的溫室大棚專題圖

      2.1 底圖基于MapGIS的鑲嵌配準(zhǔn)功能,使用表1所示的校正點(diǎn)坐標(biāo),對圖2所示的壽光市衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行幾何校正,將其坐標(biāo)系統(tǒng)校正為壽光市高斯平面直角坐標(biāo)系統(tǒng):中央子午線為120°,投影帶為高斯投影3°帶。

      表1 校正點(diǎn)坐標(biāo)

      然后,按照圖3(a)所示的孫家?guī)X村行政區(qū)界,裁切為圖2所示的壽光市衛(wèi)星遙感影像,獲取圖3(b)所示的壽光市孫家?guī)X村衛(wèi)星遙感影像,作為專題圖的底圖。

      圖2 壽光市衛(wèi)星遙感影像

      圖3 壽光市孫家?guī)X村衛(wèi)星遙感影像

      2.2 屬性數(shù)據(jù)根據(jù)溫室大棚屬性信息特征,制作溫室大棚屬性信息調(diào)研問卷,對壽光市孫家?guī)X村溫室大棚進(jìn)行走訪調(diào)研,獲取棚齡、基肥種類、主要病害、作物種類、產(chǎn)量等數(shù)據(jù)作為專題圖的屬性數(shù)據(jù)。

      調(diào)研結(jié)果表明,截至2020年2月10日,權(quán)屬人屬于孫家?guī)X村的溫室大棚數(shù)量為300個,均為一年兩季種植模式。

      2.3 矢量分布將GPS RTK接收機(jī)的坐標(biāo)測量系統(tǒng)設(shè)置為壽光市高斯平面直角坐標(biāo)系統(tǒng)(與專題圖底圖的坐標(biāo)系統(tǒng)保持一致),然后,根據(jù)孫家?guī)X村溫室大棚調(diào)研結(jié)果,使用GPS RTK接收機(jī)測量300個溫室大棚的邊界點(diǎn)坐標(biāo)[15-16],繪制溫室大棚的矢量邊界,結(jié)果如圖4(a)所示。并且,為了進(jìn)一步檢驗(yàn)繪制的溫室大棚矢量邊界的準(zhǔn)確性,繼續(xù)加載壽光市孫家?guī)X村衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行驗(yàn)證,驗(yàn)證結(jié)果如圖4(b)所示,溫室大棚的矢量邊界能夠較好地與衛(wèi)星遙感影像圖吻合。

      圖4 壽光市孫家?guī)X村溫室大棚的矢量邊界

      依次按照圖5所示的步驟,對溫室大棚矢量邊界進(jìn)行拓?fù)錂z查生成區(qū),繪制壽光市孫家?guī)X村溫室大棚的矢量分布(圖6)。

      圖5 矢量邊界的拓?fù)錂z查步驟

      圖6 壽光市孫家?guī)X村溫室大棚的矢量分布

      2.4 溫室大棚專題圖將幾何校正后的壽光市孫家?guī)X村衛(wèi)星遙感影像作為專題圖的底圖,疊加壽光市孫家?guī)X村溫室大棚的矢量分布,結(jié)果如圖7所示。

      圖7 底圖+矢量分布

      然后,進(jìn)一步完善溫室大棚的區(qū)屬性,分別建立權(quán)屬人、建棚時間、上半年種植作物種類與產(chǎn)量,下半年種植作物種類與產(chǎn)量、基肥種類、主要病害等屬性,并將溫室大棚調(diào)研結(jié)果依次錄入相對應(yīng)的溫室大棚區(qū)屬性,結(jié)果如圖8所示。

      圖8 底圖+矢量分布+屬性數(shù)據(jù)

      最后,對專題圖進(jìn)行圖幅整飾,依次添加圖名以及相關(guān)測繪信息,設(shè)置圖幅大小,得到壽光市孫家?guī)X村溫室大棚專題圖,結(jié)果如圖9所示。

      圖9 壽光市孫家?guī)X村溫室大棚專題

      3 溫室大棚專題圖的功能展示

      3.1 屬性查詢選擇MapGIS的“瀏覽圖元屬性”功能,鼠標(biāo)變?yōu)槭中螤睿x中需要查詢的溫室大棚,此時選中的溫室大棚將進(jìn)行高亮顯示,并彈出屬性可視化窗口,如圖10所示。

      圖10 屬性查詢

      3.2 統(tǒng)計(jì)分析及其可視化壽光市孫家?guī)X村溫室大棚均為一年兩季的種植模式?;贛apGIS的“區(qū)編輯>根據(jù)屬性賦參數(shù)”功能,設(shè)置填充顏色,將上半年與下半年種植作物進(jìn)行可視化顯示,結(jié)果如圖11所示。其中,上半年與下半年均以種植西紅柿(番茄,紅色)品類為主,分別占總品類的78.3%與96.3%,此外,黃瓜(綠色)、快圓茄(紫色)、甜椒(灰色)、羊角蜜(淺綠色)、圣女果(粉紅色)、黃羅曼(黃色)、長辣椒(淺藍(lán))、鯰魚(黑色)等則呈零星種植(養(yǎng)殖)分布的特點(diǎn)。

      圖11 種植作物的分布

      然后,繼續(xù)將壽光市孫家?guī)X村溫室大棚的基肥種類與主要病害進(jìn)行可視化顯示,結(jié)果分別如圖12(a×b)所示。在施用的基肥種類方面,孫家?guī)X村溫室大棚主要以施用有機(jī)肥(黑色),同時也會根據(jù)大棚的土質(zhì)情況,少量溫室大棚施用稻殼雞糞(紅色)、腐熟豆子(黃色)與豬糞(藍(lán)色)。在作物發(fā)生的病害方面,孫家?guī)X村溫室大棚主要以發(fā)生灰霉(黃色)病害為主,并且,通過對比圖11可以發(fā)現(xiàn),TY病毒(紅色)主要發(fā)生在兩季均種植西紅柿(番茄)品類的溫室大棚。

      圖12 基肥種類與主要病害分布

      以西紅柿(番茄)品類為例,對其平均產(chǎn)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,并按照式(1)所示的平均產(chǎn)量分級標(biāo)準(zhǔn),對西紅柿(番茄)平均產(chǎn)量進(jìn)行分級可視化顯示,結(jié)果如圖13所示。

      (1)

      式中,O表示平均產(chǎn)量,單位為kg/m2。

      從圖13中可以看到,上半年高產(chǎn)的溫室大棚與下半年高產(chǎn)的溫室大棚基本吻合,并且,通過調(diào)研可知,除個別溫室大棚外,壽光市孫家?guī)X村溫室大棚基本上是在2004年建立,故溫室大棚的硬件條件對平均產(chǎn)量的影響可忽略不計(jì),產(chǎn)生的這種穩(wěn)定的、較大的平均產(chǎn)量差異,主要是由于管理、技術(shù)等人為因素導(dǎo)致的,即主觀的技術(shù)管理措施。

      圖13 西紅柿(番茄)類蔬菜平均產(chǎn)量的可視化

      3.3 總結(jié)綜上所述,壽光市孫家?guī)X村溫室大棚專題圖通過疊加溫室大棚的矢量分布并附屬屬性數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)了溫室大棚空間分布與屬性信息的智能化管理、查詢、統(tǒng)計(jì)分析及其可視化,在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)領(lǐng)域具有良好的推廣與應(yīng)用價(jià)值。然后,以此為參考圖,對其進(jìn)行擴(kuò)展,對掌握區(qū)域范圍內(nèi)溫室大棚空間分布、指導(dǎo)溫室大棚規(guī)劃建設(shè)、實(shí)現(xiàn)溫室大棚精準(zhǔn)化管理等均具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

      4 結(jié)論

      為了提高溫室大棚的精準(zhǔn)化管理水平,以MapGIS平臺為基礎(chǔ),以壽光市孫家?guī)X村為例,將幾何校正后的衛(wèi)星遙感影像作為底圖,通過調(diào)研獲取棚齡、基肥種類、主要病害、作物種類、產(chǎn)量等信息作為溫室大棚的屬性數(shù)據(jù),通過GPS RTK接收機(jī)測量溫室大棚坐標(biāo)繪制其矢量分布,然后將衛(wèi)星遙感影像底圖依次疊加溫室大棚矢量分布并附屬屬性數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于MapGIS的壽光市孫家?guī)X村溫室大棚專題圖,結(jié)果表明:

      (1)溫室大棚專題圖實(shí)現(xiàn)了溫室大棚空間分布與屬性信息的智能化管理、查詢、統(tǒng)計(jì)分析及其可視化,在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)領(lǐng)域具有良好的推廣與應(yīng)用價(jià)值。

      (2)以此為參考圖進(jìn)行擴(kuò)展,對掌握區(qū)域范圍內(nèi)溫室大棚空間分布、指導(dǎo)溫室大棚規(guī)劃建設(shè)等均具有重要意義。

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