摘要：運用遙感技術(shù)探討多肉植物的生長特性、外部環(huán)境因素對其生長的影響，并提出基于遙感數(shù)據(jù)的監(jiān)測與預(yù)測方法。首先，詳細分析了多肉植物的生長周期和特點，以及外部環(huán)境如光照、溫度、濕度、養(yǎng)分等因素對其生長的影響。其次，系統(tǒng)介紹了遙感技術(shù)的基本原理，包括衛(wèi)星數(shù)據(jù)的獲取、傳感器的選擇與性能，以及遙感數(shù)據(jù)的預(yù)處理與校正。在此基礎(chǔ)上，提出了多肉植物特征提取的方法，包括植被指數(shù)、土壤指數(shù)和光譜特征分析。利用時序遙感數(shù)據(jù)分析生長指標，探討機器學習和深度學習方法在多肉植物生長預(yù)測中的應(yīng)用。通過試驗驗證評估模型的預(yù)測效果，并將監(jiān)測結(jié)果與實際生長情況進行對比。最后，總結(jié)研究的主要結(jié)論，指出當前遙感技術(shù)的不足之處并提出未來的研究與拓展方向。

關(guān)鍵詞：多肉植物； 遙感技術(shù)； 光譜特征； 環(huán)境響應(yīng)

中圖分類號：S-3 文獻標識碼：A 文章編號：1674-1161（2024）06-0051-03

在現(xiàn)代園藝和景觀設(shè)計領(lǐng)域，多肉植物因其獨特的外觀和強大的適應(yīng)性而越來越受到人們的青睞。但關(guān)于多肉植物在生長過程中如何受到外部環(huán)境因素影響及其生長特性的科學研究還不夠充分。理解多肉植物與環(huán)境因素之間的相互作用對于有效管理和培育至關(guān)重要。因此，利用先進的遙感技術(shù)對多肉植物的生長進行全面監(jiān)測和預(yù)測，對提升養(yǎng)護效率和優(yōu)化園藝設(shè)計具有重要的理論和實踐意義。

1多肉植物的生長特性與影響因素

1.1多肉植物生長過程

多肉植物的生長過程呈現(xiàn)明顯的周期性變化，這與其生態(tài)特性和環(huán)境適應(yīng)能力密切相關(guān)。多肉植物的生長周期主要包括萌芽、生長、開花和休眠4個階段。每個階段均受到內(nèi)外環(huán)境因素的影響，因此準確理解多肉植物的生長節(jié)律至關(guān)重要。

多肉植物的生長特點表現(xiàn)為植株矮小、葉片肥厚、組織富含水分等獨特形態(tài)。這種生長特點與其適應(yīng)干燥環(huán)境、蓄水能力強及抗逆性增強等生態(tài)學特征密切相關(guān)。了解這些特點對揭示多肉植物的生態(tài)適應(yīng)機制和合理管理具有重要作用。

1.2外部環(huán)境因素影響

光照是多肉植物生長中至關(guān)重要的環(huán)境因素之一。不同種類的多肉植物對光照的需求存在差異，而光合作用的強度直接影響植物的生長速度和形態(tài)。在光照充足的情況下，多肉植物能夠更有效地進行光合作用，促使其生長[1]。溫度是影響多肉植物生長的另一關(guān)鍵因素。多肉植物通常對較高的溫度具有較好的適應(yīng)性，但溫度過低或過高均可能導(dǎo)致生長受限。溫度波動還可能影響植物的開花和休眠周期，因此在不同季節(jié)和地理位置的環(huán)境中，多肉植物的生長受溫度調(diào)控而異。濕度是多肉植物生長中另一個重要的外部環(huán)境因素。多肉植物通常能適應(yīng)較低的濕度環(huán)境，其肥厚的葉片結(jié)構(gòu)有助于減少水分蒸發(fā)。然而，在高濕度環(huán)境中，植物可能更容易受到真菌和病害的影響，因此濕度對多肉植物的生長具有雙重影響。多肉植物的生長需要充足的養(yǎng)分供應(yīng)，尤其是對于特定的微量元素和有機物質(zhì)的需求。土壤中的養(yǎng)分狀況直接影響植物的生長速度和健康狀態(tài)。對不同養(yǎng)分的需求及其影響機制的深入了解對優(yōu)化多肉植物的養(yǎng)護管理具有實際意義。

除了上述因素外，其他環(huán)境因素，如土壤質(zhì)地、氣象條件、風速等，也會對多肉植物的生長產(chǎn)生一定影響。這些因素的相互作用復(fù)雜而多樣，需要系統(tǒng)性研究和分析，以更全面地理解多肉植物在不同環(huán)境中的生長響應(yīng)。

2遙感技術(shù)在多肉植物生長監(jiān)測中的應(yīng)用

2.1遙感技術(shù)概述

遙感技術(shù)是通過衛(wèi)星、航空器或地面?zhèn)鞲衅鳙@取并記錄地球表面信息的科學與技術(shù)。它以非接觸式的方式，通過探測和記錄目標的電磁輻射信息來實現(xiàn)對地球表面的監(jiān)測和分析。在多肉植物生長監(jiān)測中，遙感技術(shù)具備廣泛的應(yīng)用潛力，可以提供大面積、實時、定量的信息。主要的遙感技術(shù)包括光學遙感、雷達遙感和熱紅外遙感。光學遙感利用可見光和紅外光的反射或輻射信息來獲取地表信息，適用于多肉植物的生長監(jiān)測。雷達遙感能夠在不同天氣和光照條件下獲取地表信息，具備一定的獨特優(yōu)勢。熱紅外遙感通過測量地表的熱輻射信息，可用于監(jiān)測植被的生理狀態(tài)。綜合運用遙感技術(shù)可以實現(xiàn)對多肉植物生長過程的全方位監(jiān)測。

2.2遙感數(shù)據(jù)采集與處理

衛(wèi)星能夠提供全球范圍內(nèi)具備高分辨率的遙感影像，為多肉植物的長期監(jiān)測提供了可行性。選擇適當?shù)男l(wèi)星數(shù)據(jù)源，如Landsat[2]、Sentinel[3]等，對實現(xiàn)多肉植物的高效監(jiān)測具有重要意義。不同的傳感器具有不同的波段和分辨率，適用于不同的監(jiān)測目標。選擇合適的傳感器是確保獲取準確數(shù)據(jù)的關(guān)鍵一環(huán)。傳感器的性能參數(shù)，如波段范圍、空間分辨率和重復(fù)周期等，直接影響遙感數(shù)據(jù)的質(zhì)量和應(yīng)用效果。在遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用前，需要進行一系列的預(yù)處理和校正工作，以確保數(shù)據(jù)的準確性和可靠性，包括大氣校正、幾何校正、輻射校正等步驟。通過精細的數(shù)據(jù)預(yù)處理和校正可以提高遙感數(shù)據(jù)的精度，從而為多肉植物的特征提取和生長監(jiān)測打下堅實基礎(chǔ)。

2.3多肉植物特征提取

典型的植被指數(shù)，如歸一化植被指數(shù)（NDVI）[4]，可以通過遙感數(shù)據(jù)計算得到。該指數(shù)可表征多肉植物葉片的葉綠素含量和生長狀態(tài)，是生長監(jiān)測中的重要指標。土壤指數(shù)是通過遙感數(shù)據(jù)反映土壤性質(zhì)和植被覆蓋程度的參數(shù)。多肉植物的生長狀態(tài)與土壤條件密切相關(guān)，提取土壤指數(shù)能夠為監(jiān)測多肉植物的生長提供重要信息。光譜特征分析通過對遙感數(shù)據(jù)中的光譜信息進行定量和定性分析，可以揭示多肉植物在生長過程中的生理和形態(tài)變化。這包括植物在不同波段上的反射率、吸收率等光譜特性，可為多肉植物的生長監(jiān)測提供更為詳實的信息。

綜合應(yīng)用上述遙感技術(shù)和方法可以實現(xiàn)對多肉植物生長狀態(tài)的全方位、多層次監(jiān)測，為園藝和景觀設(shè)計提供依據(jù)。

3多肉植物生長監(jiān)測與預(yù)測方法研究

3.1生長監(jiān)測模型建立

時序遙感數(shù)據(jù)分析[5]是構(gòu)建多肉植物生長監(jiān)測模型的關(guān)鍵步驟之一。對多時相的遙感數(shù)據(jù)進行綜合分析可以追蹤多肉植物在生長過程中的動態(tài)變化。時序數(shù)據(jù)分析涵蓋了時間序列統(tǒng)計、趨勢分析、周期性變化等方法，可用于揭示多肉植物在不同生長階段的特征和規(guī)律。在時序遙感數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，需要提取生長過程中的關(guān)鍵指標，包括植被覆蓋率、植物高度、葉片面積指數(shù)等生長特征。生長指標的準確提取對建立可靠的監(jiān)測模型至關(guān)重要，其中涉及到遙感數(shù)據(jù)的特定波段選擇和處理方法。通過整合時序遙感數(shù)據(jù)分析和生長指標提取的結(jié)果，有助于建立多肉植物生長監(jiān)測模型。常見的模型包括線性回歸模型、支持向量機模型、隨機森林模型等。這些模型將時序數(shù)據(jù)和生長指標作為輸入，通過建模學習多肉植物的生長規(guī)律，可實現(xiàn)對生長狀態(tài)的實時監(jiān)測[6]。

3.2預(yù)測方法與模型優(yōu)化

通過對歷史數(shù)據(jù)的學習，機器學習算法能夠識別出植物生長的關(guān)鍵因素和模式，從而實現(xiàn)對未來生長趨勢的預(yù)測。常用的機器學習算法包括支持向量機、隨機森林、K近鄰等。選擇合適的機器學習算法，并對其進行參數(shù)調(diào)優(yōu)，是提高預(yù)測精度的關(guān)鍵步驟。深度學習方法通過構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠更好地捕捉多肉植物生長的復(fù)雜非線性關(guān)系。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等深度學習結(jié)構(gòu)在圖像處理和時序數(shù)據(jù)處理方面表現(xiàn)出色，適用于解決多肉植物生長監(jiān)測中的復(fù)雜問題。對建立的監(jiān)測模型和預(yù)測模型進行全面的性能評估是研究的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。常用的評估指標包括均方根誤差（RMSE）、決定系數(shù)（R2）等，可用于量化模型的預(yù)測精度和泛化能力。反復(fù)優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)可以更好地適應(yīng)多肉植物的生長特性，提高模型的實用性和推廣性。對以上步驟進行系統(tǒng)研究能夠建立起對多肉植物生長的全過程監(jiān)測與預(yù)測的科學模型，為合理的管理與決策提供可靠的科學支持。

4案例分析與試驗驗證

4.1選取試驗樣本與地區(qū)

為深入研究多肉植物的生長監(jiān)測與預(yù)測方法，選擇兩個具有代表性的地區(qū)進行試驗，分別是北京市多肉植物園藝基地和云南省多肉植物群落。這兩個地區(qū)涵蓋了不同的氣候、土壤和植被類型，具有良好的代表性和試驗條件。

4.2數(shù)據(jù)采集與試驗設(shè)計

4.2.1采集多源遙感數(shù)據(jù) 采集了來自不同數(shù)據(jù)源的多源遙感數(shù)據(jù)，以獲取全面而詳實的信息。分別從百度地圖、高分一號衛(wèi)星和MODIS衛(wèi)星獲取了具備高分辨率的光學遙感影像、中分辨率的多光譜遙感影像和低分辨率的熱紅外遙感影像，以確保數(shù)據(jù)的多樣性和全面性。數(shù)據(jù)的選擇考慮了光學遙感影像的清晰度、多光譜遙感影像的光譜信息、熱紅外遙感影像的溫度信息等因素，以全面反映多肉植物的生長狀況。

4.2.2 設(shè)計試驗方案 為驗證提出的生長監(jiān)測與預(yù)測方法的有效性，設(shè)計兩個試驗方案，并分別應(yīng)用于人工種植和自然生長的情境中。

1） 人工種植試驗方案。

目的：探索多肉植物的生長模型和遙感數(shù)據(jù)來同化方法，預(yù)測生長狀態(tài)和產(chǎn)量。

方法：基于具備高分辨率的光學遙感影像和中分辨率的多光譜遙感影像，采用卡爾曼濾波的方法來同化多肉植物的生長模型參數(shù)。

步驟：利用高分辨率光學遙感影像提取多肉植物形態(tài)特征和空間分布，計算覆蓋度和葉面積指數(shù)。利用中分辨率多光譜遙感影像建立光譜性狀關(guān)系模型，估算葉綠素含量和水分含量。利用生長模型模擬多肉植物生物量和凈光合速率。利用卡爾曼濾波同化遙感[7]提取的參數(shù)和生長模型模擬的狀態(tài)，更新模型參數(shù)，提高模型精度。

2）自然生長試驗方案。

目的：探討多肉植物的生長狀態(tài)和環(huán)境響應(yīng)的指標和評價方法，分析多肉植物的適應(yīng)能力和生態(tài)效益。

方法：基于中分辨率多光譜遙感影像和低分辨率熱紅外遙感影像，采用時間序列分析監(jiān)測生長狀態(tài)和水分狀況。

步驟：利用多光譜遙感影像計算植被指數(shù)，反映多肉植物生長狀況。利用熱紅外遙感影像計算水分指數(shù)，反映多肉植物水分狀況。利用時間序列分析方法，分析植被指數(shù)和水分指數(shù)的變化趨勢和周期性。綜合評價多肉植物的生態(tài)效益和保護價值，提出可持續(xù)發(fā)展策略和建議。

5結(jié)果與分析

5.1模型預(yù)測效果評估

將通過對人工種植試驗方案的模型預(yù)測效果進行評估，采用RMSE和R2等指標來衡量模型的預(yù)測精度。這些指標能夠客觀地評估模型在多肉植物生長監(jiān)測中的表現(xiàn)，并為模型的進一步優(yōu)化提供依據(jù)。

5.2監(jiān)測結(jié)果與實際生長情況對比

將試驗方案的監(jiān)測結(jié)果與實際生長情況進行對比，可以驗證監(jiān)測方法的可行性和準確性。對比分析多光譜遙感影像、熱紅外遙感影像提取的植被指數(shù)和水分指數(shù)與實際生長情況的關(guān)聯(lián)性，從而為多肉植物的生長狀態(tài)提供真實可靠的參考。

通過對試驗方案的設(shè)計與實施，能夠全面了解多肉植物在不同環(huán)境下的生長狀況，并驗證所提出的生長監(jiān)測與預(yù)測方法的有效性，這為多肉植物的管理、保護和可持續(xù)利用提供了有力支持。

6結(jié)論

通過綜合運用遙感技術(shù)進行多肉植物的生長監(jiān)測與預(yù)測方法的研究，采集具備高、中、低分辨率的多源遙感數(shù)據(jù)，成功應(yīng)用機器學習、深度學習等方法進行多肉植物生長狀態(tài)和產(chǎn)量的預(yù)測。同化方法如卡爾曼濾波等被引入以提高模型的適應(yīng)性。研究結(jié)論強調(diào)遙感技術(shù)在多肉植物監(jiān)測中的成功應(yīng)用和生長監(jiān)測與預(yù)測方法的有效性。不足之處涉及數(shù)據(jù)采集時空分辨率的限制和模型復(fù)雜性等挑戰(zhàn)。未來的研究方向包括關(guān)注多肉植物的物種差異、模型的跨地域性應(yīng)用和多維數(shù)據(jù)融合等，以提高監(jiān)測方法的全面性和適用性，從而為多肉植物的科學管理提供可靠依據(jù)。