基于RS与GIS的白沙灌区土壤墒情监测系统的任务书.docx

基于RS与GIS的白沙灌区土壤墒情监测系统的任务书
一、选题背景及意义
随着农业现代化的发展和农业生产力水平的不断提高，农业灌溉成为现代农业生产中不可或缺的一环。而灌溉的合理与否及时性则直接影响着作物生长发育，进而影响到粮食产量和质量。而土壤墒情是灌溉管理中必不可少的一个重要指标。因此，对于灌区土壤的墒情进行监测具有重要的现实意义和科学价值。如果能够通过现代化技术手段实现全面自动化、精准监测，既能为农业灌溉提供有力的技术保障，也将促进灌区农业的持续发展。
二、研究目的
本研究旨在构建基于RS与GIS的白沙灌区土壤墒情监测系统，主要包括以下几个方面的任务：
1.通过遥感技术获取灌区土地利用类型和作物类型等信息，建立高分辨率土地利用图和作物分类图，为监测系统提供基础数据。
2.通过地面监测手段和自动气象站，获取灌区土壤温度、水分含量等关键参数，采用网络化数据传输方式，将数据自动送至数据中心，实现数据自动同步。
3.基于GIS技术，实现灌区土壤墒情数据的存储、处理、分析、可视化等功能，建立土壤墒情数据库，并进行数据共享。
4.利用机器学习算法和可拓理论，对土壤墒情数据进行预测分析，结合作物生长模型，制定灌溉决策方案，为农业生产提供科学支撑。
三、研究内容
1.土地利用和作物分类图的制作
2.土壤墒情监测点的选取和布设
3.土壤墒情参数的自动监测与处理
4.墒情数据存储、分析、展示与共享
5.利用机器学习算法和可拓理论进行数据预测与分析
四、研究方法
1.遥感技术：利用高分辨率遥感数据，采用影像分类与土地利用分类等方法，实现土地利用类型和作物类型的提取。
2.土壤墒情监测技术：在灌区内布设土壤墒情监测点，利用自动气象站实现关键参数的自动监测，并采用网络化数据传输方式，将数据自动送至数据中心。
3.GIS技术：使用ArcGIS等软件对灌区基础信息进行处理与管理，可视化展示数据分布情况，实现数据的存储、处理、分析等功能。
4.机器学习算法：利用神经网络、支持向量机、随机森林等算法，进行数据预测与模型建立。
5.可拓理论：基于可拓理论，进行实际情况下数据的推理与决策。
五、研究计划
1.立项时间：2022年9月
2.土地利用图和作物分类图制作：2022年10月-2023年3月
3.土壤墒情监测点选取和布设：2023年3月-2023年6月
4.墒情参数的自动监测与处理：2023年6月-2023年9月
5.墒情数据存储、分析、展示与共享：2023年9月-2024年3月
6.机器学习算法应用：2024年3月-2024年9月
7.可拓理论应用：2024年9月-2025年2月
8.论文撰写：2025年2月-2025年6月
六、研究成果
1.完成基于RS与GIS的白沙灌区土壤墒情监测系统的构建，并提出一套完整的土壤墒情监测方案。
2.建立土壤墒情数据库，为灌区农业生产提供科学支撑，为灌溉节水及合理灌溉提供依据。
3.利用机器学习算法和可拓理论，对土壤墒情数据进行预测分析，制定灌溉决策方案，为灌溉管理提供精准服务。
七、预期效益
本研究将利用现代化技术手段，实现全面自动化、精准监测，为农业灌溉提供有力的技术保障，促进灌区农业的持续发展，为实现我国农业农村现代化贡献力量。同时，本研究的成果对于推动遥感技术、GIS技术、机器学习算法以及可拓理论的发展与应用，具有积极意义。