基于GIS的土壤墒情遥感监测系统设计.pdf

信息与电脑2023年第10 期Information&Computer计算机工程应用技术基于 GIS 的土壤情遥感监测系统设计李波（安徽科技学院，安徽滁州摘要：针对传统土壤情监测系统存在监测值和实际值偏差较大的问题，提出一种基于地理信息系统（G e o g r a p h ic I n f o r m a t io n Sy s t e m，G I S）的土壤情遥感监测系统。首先，建立土壤情模型，采集并处理土壤摘情遥感影像，提取遥感监测影像信息结果；其次，利用GIS数据模型设计监测数据库，存储并管理遥感监测信息；最后，进行对比分析。实验结果表明，利用该系统获得的土壤含水率监测值与土壤含水率实际值接近，结果偏差小，可实现长期可持续监测目标。关键词：地理信息系统（GIS）；遥感；土壤情；监测系统中图分类号：P208；T P18 3Design of Remote Sensing Monitoring System for Soil Moisture Content Based on GIS233100)文献标识码：A文章编号：10 0 3-9 7 6 7（2 0 2 3）10-0 49-0 3LI Bo(Anhui Science and Technology University,Chuzhou Anhui 233100,China)Abstract:A remote sensing monitoring system for soil moisture based on Geographic Information System(GIS)is proposedto address the issue of significant deviation between monitoring values and actual values in traditional soil moisture monitoringsystems.Firstly,establish a soil moisture model,collect and process remote sensing images of soil moisture,and extractinformation from remote sensing monitoring images.Secondly,use GIS data models to design monitoring databases,store andmanage remote sensing monitoring information.Finally,conduct a comparative analysis.The experimental results show that themonitoring values of soil moisture content obtained using this system are close to the actual values of soil moisture content,withsmall deviation,and can achieve long-term sustainable monitoring goals.Keywords:Geographic Information System(GIS);remote sensing;soil moisture content;monitoring system0引言随着农业生产规模的扩大和技术的进步，土壤水分管理逐渐成为农业生产中的关键环节。通过对土壤情动态变化进行监测，可以及时发现土壤水分的变化情况，提高灌溉效率和作物产量。因此，加强土壤情动态变化监测对于推动现代农业的发展具有重要意义。传统土壤情监测系统大多采用反向传播（BackPropagation，BP）神经网络监测土壤区域的水资源分布情况，其监测范围有限，结果与实际土壤情有偏差，不能为土壤灌溉及调控水资源提供数据支持 2 。基于此，设计基于地理信息系统（Geographic Information收稿日期：2 0 2 3-0 3-0 1作者简介：李波（1994一），男，安徽滁州人，硕士研究生，助教。研究方向：GIS二次开发。System，G I S）的土壤情监测系统。1土壤情遥感监测系统硬件设计土壤情远程数据采集设备是系统硬件的组成部分，能采集温湿度、风速、风向、太阳辐射及降雨时间等信息，如图1所示 3。设备中央处理器采用Silicon-TRNP02A型号的处理器，其单片机型号为C8245F035，拥有两个通用异步收发传输器（Universal Synchronous Asynchronous ReceiverTransmitter，U A RT）串，配备AT62D45RL1DFlash存储器 4。设备采集用RS232通信模块，网关节点与通用分组无线业务（GeneralPacketRadio Service，49信息与电脑计算机工程应用技术Information&ComputerGPRS）间用串口通信方式采集数据。土壤空气温湿度传感器型号为PTED-06A，传感元件与传感器信号处理电路集成在电路板上，属高度集成化电路，能输出校准后的温湿度数据 5。风速风向传感器型号为SHT1152B31，使用14位A/D转换器与串行接口模块。太阳辐射传感器型号为BH1429V524FVI，其微处理器与传感器的协议一致，探头用不锈钢金属。降雨传感器型号为RTHMG6318-02M，分辨率较高。太阳能板远程数据采集器空气风速温湿度传传感风向辐射传感传感传感器器感器器图1土壤情远程数据采集设备结构图2土壤情遥感监测系统软件设计2.1建立土壤情模型土壤摘情监测周期内含水率变化量的表达式为Ap=P-IS-R-fa-E+VR式中：P为土壤情监测周期内的降水量；IS为土壤情监测周期内的植物截留量；R为土壤情监测周期内降水形成的地表径流深度；f。为土壤情监测周期2023年第10 期内土层底部的下渗量；E为土壤情监测周期内的土层蒸发量与植物散发量总和；V为土壤情监测周期内地下水向监测土层的补给量。计算出土壤含水率变化量，能够为后续开展情监测预警提供依据-7 。2.2土壤情遥感影像采集与处理布设土壤情监测站点，采用插值算法提取研究区内的分布信息，包括降雨量、温度分布及蒸发量等8。根据SQLServer数据库中的土壤标准情数据，对站点监测数据进行分析并校正。充电控制器蓄电池太阳降雨气象器3系统测试3.1测试准备选取某地方的土壤作为此次研究的对象，土壤土层质地及对应的干容重值如表2 所示。3.2结果分析将基于GIS的土壤情遥感监测系统设置为实验组，(1)将文献 2 提出的系统设置为对照组1，将文献 7 提出的系统设置为对照组2，对3种土壤摘情进行监测分析。将研究区划分为6 个相同的区域，标号为D1D 6，通数据库2.3基于GIS设计土壤情遥感监测数据库利用GIS设计系统土壤情遥感监测数据库用于存采集设备储情监测数据，为长期可持续监测提供保障。数据库的组织结构如图2 所示。通过GIS数据模型划分农业土壤气候，建立不同元素区域，通过点、线、面与格栅来体现土壤摘情空间对象信息。在此基础上，构建土壤情属性数据库表，如表1所示。图形数据属性数据点线面格栅字段类型GIS数据模型关系数据模型图2 基于GIS的土壤情遥感监测数据库组织结构长度50信息与电脑2023年第10 期Information&Computer计算机工程应用技术表1土壤情属性数据库表字段Water source informationMeteorological parametersCrop dataRocktypeIrrigation area reservoirPrecipitationSoil typeBasic data of monitoring pointsBasic information of river section土壤层/cm020204040 606080过摘情监测点实时监测各区域的动态。设监测周期为7d，用3种监测系统监测土壤的含水率变化情况，土壤含水率监测对比结果如图3所示。50F40302010从图3可以看出，在6 个区域内，采用GIS土壤情遥感监测系统后，土壤含水率监测值与土壤含水率实际值接近，结果偏差小；对照组1与对照组2 的土壤含水率监测值与实际值存在较大偏差，结果与实际不符。4结语为提高监测系统的运行速度，设计基于GIS的土壤摘情遥感监测系统。与对照组相比，该系统可高效采集土壤的情数据，为制订农业生产计划提供可靠的数据支持。名称水源信息气象参数作物数据岩石类型灌区水库降水量土壤类型监测点基础数据Varchar(100)河段基本信息Varchar(100)表2 土壤土层质地及对应的干容重值砂壤土/（g/cm)壤土/(g/cm)1.431.371.521.511.581.531.561.511李幸丽，姚宝志，满卫东，等.采煤沉陷湿地高分辨率遥感精准监测方法与应用 J.矿山测量,2 0 2 1,49(6):65-71.2李映祥，张华，滕飞，等.遥感技术农业资源对照组2台账建设应用潜力分析 .中国农业资源与区划,2 0 2 2,43(11):145-154.对照组13严志雁，吴辉，丁建，等，基于WebGIS的数字农业园实验组区信息系统研究 J.江西农业学报,2 0 2 1,33(12):7 7-8 3.实际值4饶晓燕，吴建伟，李春朋，等.智慧苹果园 空-天-地 一体化监控系统设计与研究 .中国农业科技导D1D2土壤墙情监测点图3土壤含水率监测对比结果数据类型Varchar(100)Varchar(20)Varchar(150)Varchar(100)Varchar(160)Varchar(20)Varchar(60)D3D4功能说明存储研究区的水库、河流信息记录研究区的气象信息描述作物种植情况土壤岩石类型信息灌溉水库信息记录研究区各时段的降水量与日降水量土壤类型信息描述土壤情固定站信息记录河段基本信息粘壤土/(g/cm)1.241.381.411.43参考文献D5D6报,2 0 2 1,2 3(6):59-6 6.5牛曼丽，李新旭，张彦军，等.基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型 J.蔬菜,2 0 2 0(8):2 4-30.6王进，钱昊，张永鑫，等.丰满流域情自动监测系统的设计与应用 J.安徽农业科学,2 0 2 0,48(15):222-225.7于景鑫，杜森，吴勇，等.基于云原生技术的土壤情监测系统设计与应用 J.农业工程学报,2 0 2 0,36(13):165-172.8宋炜，张志秀，钱昊，等.江苏省情自动监测系统的设计与应用 J.中国防汛抗旱,2 0 2 0,30(3):2 7-31.51