李俊杰

【摘 要】中國北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)是我國自行研制的全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)。本系統(tǒng)主要將北斗衛(wèi)星技術(shù)的定位，短報文通信功能、RS技術(shù)對土壤肥力的監(jiān)測以及對作物養(yǎng)分含量的監(jiān)測三種功能綜合構(gòu)建，能夠?qū)崟r實地地監(jiān)測土壤肥力，通過加以分析處理，達到能夠讓農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者實時了解自己土地的土壤肥力狀況，以及提供施肥決策，有助于國內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中化肥科學(xué)合理地施放。

【關(guān)鍵詞】北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)；遙感技術(shù)；土壤肥力；化肥施放

中國作為擁有幾十億人口的農(nóng)業(yè)大國，近年來土壤質(zhì)量問題嚴峻。究其原因：難以獲取土壤質(zhì)量的信息，無法實時掌握土壤狀況，判讀其變化趨勢。當今國內(nèi)不恰當?shù)氖┓?，使得土壤中所含的有機質(zhì)過多或過少，影響作物的生產(chǎn)量，造成土地貧瘠。因此，如何實時監(jiān)測土壤的肥力情況，在正確時間增減施肥，從而實現(xiàn)既可以增加農(nóng)作物生產(chǎn)，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的利益最大化，又可以避免環(huán)境的污染，同時兼顧性能，系統(tǒng)成本，和實際使用等方面因素。所以，本決策系統(tǒng)將北斗衛(wèi)星系統(tǒng)、RS技術(shù)技術(shù)聯(lián)系在一起，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供所測得及時的土壤狀況信息，方便合理控制化肥地施放。

1 系統(tǒng)總體方案設(shè)計

圖1主要是將北斗衛(wèi)星技術(shù)的定位功能及短信通信功能、RS技術(shù)對土壤、作物養(yǎng)分的監(jiān)測功能綜合構(gòu)建，能夠?qū)崟r實地地監(jiān)測土壤肥力加以分析處理，最終得出施肥方案和生產(chǎn)布局建議。能夠讓農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者及時地了解自己土壤的狀況，在提高作物產(chǎn)量和保護環(huán)境方面都有著重要的影響。

1.1 北斗衛(wèi)星應(yīng)用模塊

北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)由空間端、地面端和用戶端三部分組成。其在監(jiān)測土壤肥力實時決策的應(yīng)用體現(xiàn)如下：

1.1.1 高精度定位

在接收機對衛(wèi)星觀測中，可得到衛(wèi)星到接收機的距離，利用三維坐標中的距離公式，利用3顆衛(wèi)星，就可以組成3個方程式，解出觀測點的位置（X，Y，Z）?？紤]到衛(wèi)星的時鐘與接收機時鐘之間的誤差，實際上有4個未知數(shù)，X、Y、Z和鐘差，再引入第4顆衛(wèi)星，形成4個方程式進行求解，從而得到觀測點的經(jīng)緯度和高程。北斗系統(tǒng)根據(jù)這一功能可以確定監(jiān)測土地具體位置信息，同時結(jié)合氣象衛(wèi)星就可以了解耕地周邊地理信息，氣候條件如年降水，均溫，日照時間等，有助于決策系統(tǒng)提供正確的施肥方案。

1.2 構(gòu)建地區(qū)土壤肥力指數(shù)系統(tǒng)模塊

下表是土壤養(yǎng)分分級標準：

土壤養(yǎng)分分級標準主要針對有機質(zhì)、全氮、速效氮和速效鉀的含量進行分級，每種級別對不同的成分的含量不同。土壤有機質(zhì)多，土壤水含量大時，土壤肥力則會增高；相反，土壤氧化鐵，二氧化硅含量多時，則土壤肥力會下降。在實時監(jiān)測土壤化肥施用系統(tǒng)中是利用RS技術(shù)檢測土壤中的有機質(zhì)，而有機質(zhì)則是土壤肥力的標志性的物質(zhì)，其含有豐富的植物所需的養(yǎng)分，是衡量土壤養(yǎng)分的指標。有機質(zhì)的分級可作為土壤養(yǎng)分的分級。

其流程圖如下圖所示：

利用遙感技術(shù)監(jiān)測，為了更精確監(jiān)測土壤肥力指數(shù)，應(yīng)選擇空間分辨率高的TM影像。

由表2可知，TM4 、TM5近紅外波段對土壤等地物的含水量很敏感，TM7波段對巖石礦物類較為敏感。所以選擇TM4-5-7波段組合能有效利用不同波段的特性，擴展圖像的動態(tài)范圍，結(jié)合影響土壤肥力因素，從而測定判斷土壤肥力指數(shù)。

獲取TM遙感影像，對圖像進行圖像增強，K-L變化，分類處理。

1.2.1 圖像增強

指的是利用圖像增強線性拉伸，使圖像細節(jié)特征表現(xiàn)得更加豐富。對原始圖像上每個像元亮度值逐一地用線性方程計算，并得出一幅反差擴大的數(shù)字圖像。

1.2.2 K-L變化

將TM4-5-7三個波段組成的彩色圖像進行K-L變化，能去除TM圖像噪聲，使可利用的信息量增多，利于圖像細節(jié)特征分析，適合土壤肥力監(jiān)測。

1.2.3 分類處理

在TM4-5-7波段組合圖像中，每一像元都有一定亮度值（0～255），對每一個像元進行亮度值計算。土壤有機質(zhì)多，土壤水含量大時，則其反射率低，遙感圖像上該土壤像元色調(diào)偏暗；若土壤氧化鐵，二氧化硅含量多時，則其反射率大，遙感圖像上該土壤像元色調(diào)則會偏亮。利用亮度值劃分出來的肥力等級方法可以達到87%的吻合率。并利用GIS疊加分析功能，在北斗衛(wèi)星地圖上疊加亮度值數(shù)據(jù)，構(gòu)建曲面三維立體坐標模型，就可以很直觀地觀察出各個地區(qū)土壤肥力指數(shù)。再對標準土壤進行以上分析操作，即可確定出標準土壤肥力指數(shù)。從而可對肥力由低到高進行劃分，建立起土壤肥力指數(shù)系統(tǒng)。

1.3 構(gòu)建作物養(yǎng)分信息模塊

作物葉片中的葉綠素與植物的光合作用密切相關(guān)，通過分析葉片的光譜特征信息，從中了解作物含水量，氮、磷、鉀含量，就能間接地了解作物的健康狀況。高光譜儀遙感檢測是一種非損傷性測定葉綠素光譜的方法，它通過測定綠色植物葉片的反射率、透射率和吸收率來測定葉綠素含量。

在作物葉片光譜波段特征中，1530nm和1720nm波段適合對作物水分的估算。國內(nèi)田慶久等研究了小麥葉片水分含量與光譜反射率在1450nm附近水的特征吸收峰深度和面積之間的關(guān)系是正相關(guān)，得出了利用光譜反射率可以定量測定作物含水量和診斷小麥缺水狀況。因此，可利用此方法是可以監(jiān)測作物水分。通過高光譜儀分析葉片養(yǎng)分含量方法，間接知道土壤養(yǎng)分含量狀況，再比對健康葉片光譜分析結(jié)果，即健康作物養(yǎng)分含量狀況，就可以了解作物所缺養(yǎng)分，以及此時該施用何種化肥和施用數(shù)量。據(jù)此，構(gòu)建作物養(yǎng)分光譜信息數(shù)據(jù)庫就可及時掌握作物養(yǎng)分含量狀況，所需土壤肥力、肥料狀況等重要農(nóng)情，有助于指導(dǎo)用戶因地施肥。

2 建立決策系統(tǒng)

決策系統(tǒng)是結(jié)合北斗衛(wèi)星定位系統(tǒng)，地區(qū)土壤肥力指數(shù)系統(tǒng)與作物光譜信息數(shù)據(jù)所得出的作物養(yǎng)分種類和含量三方面建立起的，同時利用遙感技術(shù)的實時信息，就可以得到土地肥力變化趨勢和作物長勢，及時調(diào)整施肥方案。決策系統(tǒng)通過結(jié)合以下幾個方面進行判斷：

2.1 土地地理信息

利用北斗衛(wèi)星定位系統(tǒng)獲得耕地周圍地理信息如耕地地形坡度坡長，附近水體還有氣象變化等。耕地坡度坡長越大，則隨著降雨強度地增大，對土壤的淋溶、侵蝕也會加強，土壤養(yǎng)分流失速度也會增快。周圍水體的流向和分布也會影響土壤養(yǎng)分分布。

2.2 土壤肥力指數(shù)。

理論計算公式為：

肥料需要量=（一季作物的總吸收量-土壤養(yǎng)分供應(yīng)量）/（肥料中該養(yǎng)分含量*肥料當季利用率）

土壤養(yǎng)分供應(yīng)量（kg/ha）=土壤養(yǎng)分（肥力）測定值（mg/kg）*2.25*

土壤養(yǎng)分有效利用系數(shù)=空白地植株吸收養(yǎng)分量（kg/ha）/土壤養(yǎng)分（肥力）測定值（mg/kg）*2.25

2.3 作物養(yǎng)分含量

作物生長表現(xiàn)特征在很大程度上體現(xiàn)了土壤養(yǎng)分狀況。通過獲取作物養(yǎng)分含量信息，可以判斷土壤養(yǎng)分缺失或過多等情況，利用這些情報，就可以科學(xué)合理地制定正確施肥種類方案，如氮肥，磷肥，鉀肥等化肥。

3 結(jié)果和分析

結(jié)合北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)和高空間分辨率遙感影像，獲取耕地附近水體，氣候條件等地理信息，計算耕地的土壤肥力指數(shù)，土壤養(yǎng)分含量，然后據(jù)此制定出有效施肥方案。這種方法不僅能做到實時監(jiān)測土壤的肥力情況，在正確時間增減施肥和使用正確化肥，從而實現(xiàn)在最有效地利用化肥的情況下，既可以增加農(nóng)作物生產(chǎn)，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的利益最大化，又可以避免環(huán)境的污染，這是一個經(jīng)濟效益高，可靠性強的監(jiān)測方法。

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[責(zé)任編輯：田吉捷]