一种基于地理信息系统的水稻生产潜力动态预测方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于地理信息系统的水稻生产潜力动态预测方法，首先利用程序语言建立模型库，将模型模拟所需数据录入到数据库中，通过依次选择模型库中的模型，连接数据库，逐层递进计算光合生产潜力、光温生产潜力、气候生产潜力和土地生产潜力；然后根据模拟计算结果统计，选择最稳定模型组合，用于未来该地区水稻生产潜力预测。通过水稻生产潜力计算模型与ＧＩＳ的耦合，使模型参数得到系统化处理，模型计算更加高效，潜力分析更加精确，这为水稻生产决策和增产增收提供了更加可靠的技术方法，对保障粮食安全有着重要意义。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术技术涉及一种基于地理信息系统(GIS)的水稻生产潜力动态预测方法。
技术介绍
水稻是一种重要的纤维类粮食作物，是世界上许多国家和地区的主要粮食作物， 水稻的生产对世界的粮食安全有着举足轻重的影响，因此水稻产量的预测在粮食业发展中 有着非常重要的地位。近年来，作物产量的预测和增产技术受到人们的广泛关注，由此，作物生长模型得 到了迅速的发展。作物生长模型是应用系统分析和计算机技术，综合作物生理、生态、农业 气象、土壤等多学科的研究成果，将作物与其生态因子作为一个整体进行动态定量化分析 和生长模拟研究的工具。作物生长模型在一定条件下能较准确就作物产量进行预测，人们 根据作物产量的影响因素，扬长避短，提高技术，达到增产的目。从大量的研究中不难发现，研究人员不断地在以往模型基础上进行修正，进而提 出更加实用、有效的模型，如今应用于生产实验的模型已有了很大的发展和进步。而我国对 模型的研究起步较晚，许多模型研究都是通过从西方引进，再对其进行参数的校准。我国作 物模型的参数确定仍以经验、资料为主，缺少多点、多品种系统的观测试验数据，如果将模 型数据与计算机结合将省去大量的人力和物力，而目前这方面没有什么突出的成果。由于 水稻生产模型的形成的一个漫长的过程，需要经过几十年甚至更长的时间的信息收集和计 算，全世界每个地区不可能都有能力去投入巨额财力和人力去研究当地的水稻生产模型， 否则将是得不偿失的。因此一个地区水稻生产模型的确定往往是在引入其它模型的基础 上，对参数加以校正，进而得到适合该地区的水稻生产模型。而水稻生产模型是由一系列复 杂的模型组合而成，其模型参数数量繁多、类别不一，模型组合选择难以决策，且对模型的 计算仍是一个庞大的工程，需要耗费巨大的人力和时间。尽管计算机已经能够代替人们进 行很多繁琐复杂的计算，但是目前仍然没有一种简单方便的方法能够解决水稻生产模型的 确定和水稻模型计算这两大难题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提出一种基于GIS的水稻生产潜力动态预测方法，该基于GIS的 水稻生产潜力动态预测方法有效模拟水稻生产潜力，以指导农业生产。本专利技术的技术解决方案如下—种基于地理信息系统的水稻生产潜力动态预测方法，其特征在于，包括以下步 骤步骤1 收集模拟水稻生产潜力模型的基础数据基础数据包括属性数据和图像 数据，属性数据包括历年农作物产量详细数据、历年气象数据、水环境数据、当地土壤特性 数据；图像数据包括当地遥感影像、区域区位图、高程图、土壤特性面状图；步骤2 建立模型库建立包含光合生产潜力模型、光温生产潜力模型、气候生产潜力模型和土地生产潜力模型的水稻生产潜力模型库；步骤3 图像数据处理将步骤1所收集的图像数据利用GIS进行地图配准，并进 行地图要素矢量化，将生成的土地分等定级矢量图和区域区位图作为工作底图；步骤4 建立农业数据库包括农业基础数据库和土壤特性数据库；农业基础数据库的建立过程为将属性数据按类别不同进行整理，即按农作物产量数据、气象数据和水环境数据 分别建表，利用数据库建库工具建立农业基础数据库；数据库建库工具即为常用的数据管理工具，常见的有Access、Excel、Sqlserver 等，且对于基础数据库的建立来说，属于数据库领域常用技术，在此使用何种数据库建库工 具建库，其性能基本没有差别，所以可任选其一。土壤特性数据库建立过程为使用ArcGIS Desktop中的ArcCatalog工具建立所要研究区域的初步的土壤特性 数据库，将步骤3获得的土地分等定级图和区位区域图导入该数据库，并分别新建要素集 和要素类，然后将已经建好的空间数据库拖入ArcMap中，根据步骤1所收集的土壤特性数 据进行数据编辑，完成土壤特性数据库建立；步骤5 计算光合生产潜力随机调用步骤2所述光合生产潜力模型中任意一种作 为光合生产潜力的计算模型，连接农业基础数据库获取相应参数值，计算水稻光合生产潜 力值；步骤6 计算光温生产潜力可选方案有两种，其一随机调用步骤2所述水稻光 温生产潜力模型中的任意一种确定光温有效系数的模型连接农业基础数据库获取相应参 数值，计算出水稻光温有效系数，将光温有效系数同步骤5计算所得光合生产潜力值相乘， 得到光温生产潜力值；其二，直接调用步骤2所述水稻光温生产潜力模型中用于直接计算 光温生产潜力的模型，连接农业基础数据库获取相应参数值，直接计算得出光温生产潜力 值；步骤7 计算气候生产潜力该潜力计算可选方案有两种，其一调用步骤2所述 气候生产潜力模型库中确定水分修正系数的模型，连接农业基础数据库获取相应参数值， 计算出水分修正系数值，并将其同步骤6所得的光温生产潜力值相乘，得到水稻气候生产 潜力值；其二，直接调用步骤2所述水稻气候生产潜力模型中用于直接计算气候生产潜力 的模型，连接农业基础数据库获取相应参数值，直接计算得出气候生产潜力值；步骤8 气候生产潜力矢量化将气候生产潜力值录入到步骤3所述的区域区位图 上，即对气候生产潜力进行矢量化，得到气候生产潜力图层；步骤9 计算土地生产潜力系数利用步骤4所建立的土壤特性数据库，对其进行 栅格化，参照土地生产潜力系数计算模型所涉及的各个参数，利用ArcMap中的计算工具计 算出每个栅格中的土地生产潜力系数；步骤10 计算土地生产潜力将步骤8所得气候生产潜力图层按步骤9所要求的 栅格精度规格进行栅格处理；利用ArcMap的计算工具将栅格处理后的的气候生产潜力值 与步骤9所得土地生产潜力系数相乘，得到水稻土地生产潜力值；步骤11 根据模拟计算结果统计，选择最稳定模型组合根据步骤5到步骤10所 确定的模型组合进行模拟计算，将该组合条件下模拟得出的历年水稻生产潜力模型最终模5拟产量即土地生产潜力值与当年实际产量进行比较，统计出模拟值大于当年实际产量值的 年份在历年中的百分比，得出一个确切的比值；然后返回步骤5，按排列组合的方式选择新 的模型组合进行模拟计算，并进一步计算出该模型模拟条件下模拟值大于当年实际产量值 的年份在历年中的百分比值，如此反复，直至计算出所有模型组合对应的该百分比值；最后 将所得的多个百分比值进行比较，百分比值最大的那个值对应的模型组合即为最稳定模型 组合，至此，用于研究区域将来潜力模拟的模型组合确定；步骤12 生成土地生产潜力分布图根据步骤11所得区域水稻生产潜力模型，在 步骤10所得水稻土地生产潜力栅格图层基础上，利用ArcMap中的图像生成功能，以每个栅 格单元中心点的值作为定级因子，生成该研究区域的产量分布图。栅格单元是一个正方形的小格；定级因子是作为生成分布图的依据，每个栅格对 应的值不一定相同，分布图是根据栅格值而产生颜色的变化，进而才能表现其空间分布的差异。步骤1所述历年气象数据包括水稻生长期内逐日太阳辐射、平均气温、降水、风 速、日照时长；步骤1所述水环境数据包括断面水质监测数据、年径流数据、年输沙量；步骤 1所述当地土壤特性数据包括有机质含量、速效磷含量、速效钾含量、全氮含量、壤机械构 成、土壤有效厚度、地面坡度、土壤酸碱度、光热条件、水分供应能力和地形的高程；步骤1 历年农作物产量详细数据包括耕作制度、株高、亩实际产量、子粒重、水稻秕谷率、水稻空壳 率、穗粒重、穗粒数、单穗小穗数、叶面积系数、本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于地理信息系统的水稻生产潜力动态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤１：收集模拟水稻生产潜力模型的基础数据：基础数据包括属性数据和图像数据，属性数据包括历年农作物产量详细数据、历年气象数据、水环境数据、当地土壤特性数据；图像数据包括当地遥感影像、区域区位图、高程图、土壤特性面状图；步骤２：建立模型库：建立包含光合生产潜力模型、光温生产潜力模型、气候生产潜力模型和土地生产潜力模型的水稻生产潜力模型库；步骤３：图像数据处理：将步骤１所收集的图像数据利用ＧＩＳ进行地图配准进行栅格处理；利用ＡｒｃＭａｐ的计算工具将栅格处理后的的气候生产潜力值与步骤９所得土地生产潜力系数相乘，得到水稻土地生产潜力值；步骤１１：根据模拟计算结果统计，选择最稳定模型组合：根据步骤５到步骤１０所确定的模型组合进行模拟计算，将该组合条件下模拟得出的历年水稻生产潜力模型最终模拟产量即土地生产潜力值与当年实际产量进行比较，统计出模拟值大于当年实际产量值的年份在历年中的百分比，得出一个确切的比值；然后返回步骤５，按排列组合的方式选择新的模型组合进行模拟计算，并进一步计算出该模型模拟条件下模拟值大于当年实际产量值的年份在历年中的百分比值，如此反复，直至计算出所有模型组合对应的该百分比值；最后将所得的多个百分比值进行比较，百分比值最大的那个值对应的模型组合即为最稳定模型组合，至此，用于研究区域将来潜力模拟的模型组合确定；步骤１２：生成土地生产潜力分布图：根据步骤１１所得区域水稻生产潜力模型，在步骤１０所得水稻土地生产潜力栅格图层基础上，利用ＡｒｃＭａｐ中的图像生成功能，以每个栅格单元中心点的值作为定级因子，生成该研究区域的产量分布图。，并进行地图要素矢量化，将生成的土地分等定级矢量图和区域区位图作为工作底图；步骤４：建立农业数据库：包括农业基础数据库和土壤特性数据库；农业基础数据库的建立过程为：将属性数据按类别不同进行整理，即按农作物产量数据、气象数据和水环境数据分别建表，利用数据库建库工具建立农业基础数据库；土壤特性数据库建立过程为：使用ＡｒｃＧＩＳＤｅｓｋｔｏｐ中的ＡｒｃＣａｔａｌｏｇ工具建立所要研究区域的初步的土壤特性数据库，将步骤３获得的土地分等定级图和区位区域图导入该数据库，并分别新建要素集和要素类，然后将已经建好的空间数据库拖入ＡｒｃＭａｐ中，根据步骤１所收集的土壤特性数据进行数据编辑，完成土壤特性数据库建立；步骤５：计算光合生产潜...

【技术特征摘要】
一种基于地理信息系统的水稻生产潜力动态预测方法，其特征在于，包括以下步骤步骤1收集模拟水稻生产潜力模型的基础数据基础数据包括属性数据和图像数据，属性数据包括历年农作物产量详细数据、历年气象数据、水环境数据、当地土壤特性数据；图像数据包括当地遥感影像、区域区位图、高程图、土壤特性面状图；步骤2建立模型库建立包含光合生产潜力模型、光温生产潜力模型、气候生产潜力模型和土地生产潜力模型的水稻生产潜力模型库；步骤3图像数据处理将步骤1所收集的图像数据利用GIS进行地图配准，并进行地图要素矢量化，将生成的土地分等定级矢量图和区域区位图作为工作底图；步骤4建立农业数据库包括农业基础数据库和土壤特性数据库；农业基础数据库的建立过程为将属性数据按类别不同进行整理，即按农作物产量数据、气象数据和水环境数据分别建表，利用数据库建库工具建立农业基础数据库；土壤特性数据库建立过程为使用ArcGIS Desktop中的ArcCatalog工具建立所要研究区域的初步的土壤特性数据库，将步骤3获得的土地分等定级图和区位区域图导入该数据库，并分别新建要素集和要素类，然后将已经建好的空间数据库拖入ArcMap中，根据步骤1所收集的土壤特性数据进行数据编辑，完成土壤特性数据库建立；步骤5计算光合生产潜力随机调用步骤2所述光合生产潜力模型中任意一种作为光合生产潜力的计算模型，连接农业基础数据库获取相应参数值，计算水稻光合生产潜力值；步骤6计算光温生产潜力可选方案有两种，其一随机调用步骤2所述水稻光温生产潜力模型中的任意一种确定光温有效系数的模型连接农业基础数据库获取相应参数值，计算出水稻光温有效系数，将光温有效系数同步骤5计算所得光合生产潜力值相乘，得到光温生产潜力值；其二，直接调用步骤2所述水稻光温生产潜力模型中用于直接计算光温生产潜力的模型，连接农业基础数据库获取相应参数值，直接计算得出光温生产潜力值；步骤7计算气候生产潜力该潜力计算可选方案有两种，其一调用步骤2所述气候生产潜力模型库中确定水分修正系数的模型，连接农业基础数据库获取相应参数值，计算出水分修正系数值，并将其同步骤6所得的光温生产潜力值相乘，得到水稻气候生产潜力值；其二，直接调用步骤2所述水稻气候生产潜力模型中用于直接计算气候生产潜力的模型，连接农业基础数据库获取相应参数值，直接计算得出气候生产潜力值；步骤8气候生产潜力矢量化将气候生产潜力值录入到步骤3所述的区域区位图上，即对气候生产潜力进行矢量化，得到气候生产潜力图层；步骤9计算土地生产潜力系数利用步骤4所建立的土壤特性数据库，对其进行栅格化，参照土地生产潜力系数计算模型所涉及的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李忠武，任平，曾光明，黄金权，李建兵，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：43[中国|湖南]