农情监测数据获取及管理技术研究
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摘要
农情信息在国家粮食安全保障、农业结构调整、农业资源开发和保护、农产品市场拓展、农业防灾减灾、农业可持续发展等方面已经并将继续发挥积极的科技支撑作用,开展农情监测意义重大,必须坚持长期业务化运行。监测农情需要及时、准确的农田参数数据支持,同时离不开高效的数据管理与处理方法。因此,论文主要围绕农田数据采集、数据综合管理和预处理三个关键内容开展研究。
及时准确地获取农田参数及其时空动态变化信息是农情监测的前提和关键,针对农田参数获取技术的现状和问题,本文进行了系统的研究。首先确定了农情监测需获取参数类型和田间采集方法；然后研究数据传输技术,疏通了数据传输流、采集业务流等关键问题；最后在可行、经济和稳定的原则下架构农田参数获取体系,并利用现有平台搭建了两套采集系统,借助无线传感网技术及成果开发了数据入库系统,实现了定点农田参数的自动采集,同时通过共享平台和移动终端实现移动模式下农田参数采集更新。
农情监测所用数据具有海量、多源、异构、多时空尺度等数据特征,同时具有多业务、多元化的应用需求,目前单文件管理模式下存在数据安全性差、查询检索慢等缺陷和问题。建设海量、安全、高效、规范的数据管理系统是农情监测的重要基础。本文通过综合利用和集成用户角色权限、数据加密及备份、空间数据模刑、元数据和数据字典等关键技术,利用Oracle10g和ArcGIS9.2等平台,搭建了集影像、栅格、矢量、属性和多媒体等数据为一体的国家级农情监测数据库。
为了延伸农田数据的综合利用能力,开展数据预处理技术研究。在系统研究监测参数空间化表达方法的基础上,提出了基于影像分类结果的农田土壤温度、湿度数据空间插值方法；此外,针对栅格数据产品时空分辨率差异,初步研究了空间栅格数据融合同化技术。最后通过系统集成,可以完成农情所需数据的业务化预处理。
本文的研究成果可为农情监测提供可靠的数据支撑服务,同时取得了一定的技术创新：
1.基于无线传感网与WebGIS技术实现了农田参数实时采集和在线更新
应无线网络定点采集系统构建的需求,开发了农田数据自动入库平台,实现了定点采集数据的实时采集和数据校正。现阶段采用无线网络采集农田数据存在一次性投资成本过高的门槛,且移动采集是必不可少的方式,因此,本文利用WebGIS和互联网等技术,构建采集、传输环节中多源数据访问与操作的中间件,屏蔽多源数据的异构性和传输接口的复杂性,以在线服务形式为用户提供农田参数的共享和互操作,实现数据实时采集更新。
2.利用特色元数据和数据字典等技术实现数据高效管理
首先,利用空间矢量、影像栅格等时空对象关系数据模型,实现了海量多源数据的高效组织和存储。同时,通过元数据目录技术实现数据的统一管理和高效检索,系统设计了属性、矢量、栅格、原始影像、影像产品等数据的元数据,有效解决了数据冗余、输入信息困难等难题,实现了真实数据与元数据目录灵活关联。最后,定制了特色的数据字典,通过严格定义数据关系、数据类型和安全级别等,保证了数据扩充性和安全性。
3.提出了改进的农田观测数据空间插值流程
本文提出了一种基于影像分类结果介导的空间插值流程,在分类控制下进行空间插值,克服了传统空间插值的盲目性,进一步提高了农田观测数据的空间插值精度。
Agricultural information (AI) is an effective technology support to ensure national commissariat safety, promote adjustment of agricultural structure, exploit agricultural resources, protect agricultural resources and environment, expand agricultural market, prevent and reduce agricultural disaster, and achieve sustainable agricultural development and so on. And agricultural Information Monitoring (AIM) must be of pith and moment and a long-term operational task. AIM requires not only facile and accurate information, data, knowledge related to the agricultural production processing, as well as efficient management of them. So, this paper aims to study farming field data acquisition, integrated data management, and preprecessing.
It is the premise and key for agricultural condition monitoring to obtain farmland data timely and accurately and learn the spatio-tempora dynamic change information. Systemic study has been done about the status and problems of obtaining technology for farmland parameter. At first, this paper focuses on the agricultural information acquisition technology to solve the problem of data sources. Then, this paper studies data transmission and communication techniques, resolve key problems of data transmission stream and acquisition stream. At last, in principle of feasibility, economy and stability, this paper establishes system of field parameter acquisition, and structures two acquisition systems on the basis of existing platform, which realized data warehousing automatically by WSN technique, and online data acquiring and updating in mobile mode through sharing platform and mobile terminal.
AIM-related data has the characteristics of immense amount, multiple sources with diverse structures and in various temporal and spatial scales. Though, it's challenging applications of multivariate and multi-service. It is fundamentally to overcome difficulties of low security in single-file-managing mode and slowness of queries, then to construct a secure, efficient, and standard DBMS dealing with immense amount of agricultural data.Using key technologies such as user-role-permission, data encryption, data backup, space vector and image data organization model, metadata, data dictionary, etc, I constructed national agricultural information monitoring database which is a complex of image, grid, vector, attribute, and multimedia data, set up by Oracle lOg, ArcGIS9.2, and programming utilities, etc.
To extend the comprehensive utilization ability of farmland field monitoring data, to research preprocessing of them, on the basis of researching spatial expression technique, we proposed a spatial interpolation method of farmland soil moisture/temperature data based on results of image classification. Meanwhile, I conducted study on spatial grid data confusion technology based on spatial products of agricultural information and spatial and temporal resolution difference of images. Finally, I did system integration, to complete the operational data preprocessing required.
Through above studies and system integration, the outcome provided available data support for AIM, and also certain acquired technique innovation.
1. WSN(Wireless Sensor Network)-based and WebGIS-based online acquiring and updating farmland field parameters.
Depending on Research Group's WSN acquiring system of farmland field parameter, we developed platform for data accepting and data warehousing data correction automatically, realizing online acquiring fixed point farmland field parameter. However, it is not realistic to massively use wireless network to acquire data at present, so I take advantage of network technology, WebGIS technology to develop update online platform to realize farmland field parameter mobile acquisition. Systematic platform provide update online service for spatial data, including farmland field survey GPS points, vector spatial data recording, editing and version saving, etc.
2. The characteristic Metadata and data dictionary is created in the stage of agricultural information database establishment
First, spatial-temporal models such as space vector, image grid are completely adopted to realize effective organization of the immense amounts of multiple source data by upgrading data compression and storage efficiency. In order to promote efficiency of data inquiry and searching, metadata and data dictionary is proposed based on the characteristic of agricultural information monitoring and data functional demand for monitoring. Moreover, I designed efficient data structure such as management attribute, vector, grid, original image, image products, etc. Data redundancy, filling the information is effectively overcome by these methods, thus, data connection is increased, meanwhile, detailed data dictionary, data relation, data type, data security level is formulated to ensure data update and data security.
3. Spatial interpolation flow of farmland soil moisture observation data is improved
This paper proposed spatial interpolation flow based on classification results of remote sensing data as a media. Under the classification result controlled conditions, the classification was carried out. The idea overcomes the blindness of traditional spatial interpolation, monitoring, and the accuracy of the interpolation is improved.
及时准确地获取农田参数及其时空动态变化信息是农情监测的前提和关键,针对农田参数获取技术的现状和问题,本文进行了系统的研究。首先确定了农情监测需获取参数类型和田间采集方法；然后研究数据传输技术,疏通了数据传输流、采集业务流等关键问题；最后在可行、经济和稳定的原则下架构农田参数获取体系,并利用现有平台搭建了两套采集系统,借助无线传感网技术及成果开发了数据入库系统,实现了定点农田参数的自动采集,同时通过共享平台和移动终端实现移动模式下农田参数采集更新。
农情监测所用数据具有海量、多源、异构、多时空尺度等数据特征,同时具有多业务、多元化的应用需求,目前单文件管理模式下存在数据安全性差、查询检索慢等缺陷和问题。建设海量、安全、高效、规范的数据管理系统是农情监测的重要基础。本文通过综合利用和集成用户角色权限、数据加密及备份、空间数据模刑、元数据和数据字典等关键技术,利用Oracle10g和ArcGIS9.2等平台,搭建了集影像、栅格、矢量、属性和多媒体等数据为一体的国家级农情监测数据库。
为了延伸农田数据的综合利用能力,开展数据预处理技术研究。在系统研究监测参数空间化表达方法的基础上,提出了基于影像分类结果的农田土壤温度、湿度数据空间插值方法；此外,针对栅格数据产品时空分辨率差异,初步研究了空间栅格数据融合同化技术。最后通过系统集成,可以完成农情所需数据的业务化预处理。
本文的研究成果可为农情监测提供可靠的数据支撑服务,同时取得了一定的技术创新：
1.基于无线传感网与WebGIS技术实现了农田参数实时采集和在线更新
应无线网络定点采集系统构建的需求,开发了农田数据自动入库平台,实现了定点采集数据的实时采集和数据校正。现阶段采用无线网络采集农田数据存在一次性投资成本过高的门槛,且移动采集是必不可少的方式,因此,本文利用WebGIS和互联网等技术,构建采集、传输环节中多源数据访问与操作的中间件,屏蔽多源数据的异构性和传输接口的复杂性,以在线服务形式为用户提供农田参数的共享和互操作,实现数据实时采集更新。
2.利用特色元数据和数据字典等技术实现数据高效管理
首先,利用空间矢量、影像栅格等时空对象关系数据模型,实现了海量多源数据的高效组织和存储。同时,通过元数据目录技术实现数据的统一管理和高效检索,系统设计了属性、矢量、栅格、原始影像、影像产品等数据的元数据,有效解决了数据冗余、输入信息困难等难题,实现了真实数据与元数据目录灵活关联。最后,定制了特色的数据字典,通过严格定义数据关系、数据类型和安全级别等,保证了数据扩充性和安全性。
3.提出了改进的农田观测数据空间插值流程
本文提出了一种基于影像分类结果介导的空间插值流程,在分类控制下进行空间插值,克服了传统空间插值的盲目性,进一步提高了农田观测数据的空间插值精度。
Agricultural information (AI) is an effective technology support to ensure national commissariat safety, promote adjustment of agricultural structure, exploit agricultural resources, protect agricultural resources and environment, expand agricultural market, prevent and reduce agricultural disaster, and achieve sustainable agricultural development and so on. And agricultural Information Monitoring (AIM) must be of pith and moment and a long-term operational task. AIM requires not only facile and accurate information, data, knowledge related to the agricultural production processing, as well as efficient management of them. So, this paper aims to study farming field data acquisition, integrated data management, and preprecessing.
It is the premise and key for agricultural condition monitoring to obtain farmland data timely and accurately and learn the spatio-tempora dynamic change information. Systemic study has been done about the status and problems of obtaining technology for farmland parameter. At first, this paper focuses on the agricultural information acquisition technology to solve the problem of data sources. Then, this paper studies data transmission and communication techniques, resolve key problems of data transmission stream and acquisition stream. At last, in principle of feasibility, economy and stability, this paper establishes system of field parameter acquisition, and structures two acquisition systems on the basis of existing platform, which realized data warehousing automatically by WSN technique, and online data acquiring and updating in mobile mode through sharing platform and mobile terminal.
AIM-related data has the characteristics of immense amount, multiple sources with diverse structures and in various temporal and spatial scales. Though, it's challenging applications of multivariate and multi-service. It is fundamentally to overcome difficulties of low security in single-file-managing mode and slowness of queries, then to construct a secure, efficient, and standard DBMS dealing with immense amount of agricultural data.Using key technologies such as user-role-permission, data encryption, data backup, space vector and image data organization model, metadata, data dictionary, etc, I constructed national agricultural information monitoring database which is a complex of image, grid, vector, attribute, and multimedia data, set up by Oracle lOg, ArcGIS9.2, and programming utilities, etc.
To extend the comprehensive utilization ability of farmland field monitoring data, to research preprocessing of them, on the basis of researching spatial expression technique, we proposed a spatial interpolation method of farmland soil moisture/temperature data based on results of image classification. Meanwhile, I conducted study on spatial grid data confusion technology based on spatial products of agricultural information and spatial and temporal resolution difference of images. Finally, I did system integration, to complete the operational data preprocessing required.
Through above studies and system integration, the outcome provided available data support for AIM, and also certain acquired technique innovation.
1. WSN(Wireless Sensor Network)-based and WebGIS-based online acquiring and updating farmland field parameters.
Depending on Research Group's WSN acquiring system of farmland field parameter, we developed platform for data accepting and data warehousing data correction automatically, realizing online acquiring fixed point farmland field parameter. However, it is not realistic to massively use wireless network to acquire data at present, so I take advantage of network technology, WebGIS technology to develop update online platform to realize farmland field parameter mobile acquisition. Systematic platform provide update online service for spatial data, including farmland field survey GPS points, vector spatial data recording, editing and version saving, etc.
2. The characteristic Metadata and data dictionary is created in the stage of agricultural information database establishment
First, spatial-temporal models such as space vector, image grid are completely adopted to realize effective organization of the immense amounts of multiple source data by upgrading data compression and storage efficiency. In order to promote efficiency of data inquiry and searching, metadata and data dictionary is proposed based on the characteristic of agricultural information monitoring and data functional demand for monitoring. Moreover, I designed efficient data structure such as management attribute, vector, grid, original image, image products, etc. Data redundancy, filling the information is effectively overcome by these methods, thus, data connection is increased, meanwhile, detailed data dictionary, data relation, data type, data security level is formulated to ensure data update and data security.
3. Spatial interpolation flow of farmland soil moisture observation data is improved
This paper proposed spatial interpolation flow based on classification results of remote sensing data as a media. Under the classification result controlled conditions, the classification was carried out. The idea overcomes the blindness of traditional spatial interpolation, monitoring, and the accuracy of the interpolation is improved.
引文
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