遥感技术在灌区现代化管理中的应用研究进展

2019-03-16胡小燕

城市建设理论研究（电子版） 2019年10期

关键词：遥感技术灌溉向量

胡小燕

潜山市红旗水库管理所安徽安庆 246314

1、前言

卫星遥感技术在现代灌区管理中发挥着越来越重要的作用，在监测的过程中如何快速高效的监测土地类型，分辨有效灌溉区域和市机关该区域一直以来是人们重点关注的问题，遥感技术的应用可以有效的解决这一问题，为后续决策提供数据支撑。

2、结构检测中的遥感技术

在灌区土地利用的类型为灌区现代化管理的一个重要组成部分。的分类林地、耕地、水域,沙地和人口可以提供一个依据灌区管理政策的制定和调整。土地利用类型分类是遥感技术应用的基本工作。目前技术相对成熟,包括监督分类和非监督分类。k - means算法中常用的无监督分类包括平行六面体分类、最小距离法、最大似然法、马尔可夫距离方法、神经网络方法和支持向量机方法。等待。根据用户的需求和研究领域的特点,监督分类方法可以手动定义和选择,它已广泛应用于土地类型分类。神经网络方法和支持向量机方法是近年来研究两种分类方法。神经网络方法具有良好的学习能力和容错。这种方法不需要假设的概率模型,这有助于解决光谱异质性的问题在图像分类。BP神经网络方法的应用表明,该方法的总体分类精度可以达到91.90%最大似然分类方法。Elihood方法可以增加了7%。2006年,洛阳城市,海南省,对遥感数据进行了研究。BP神经网络分类是基于改进神经网络的图像分类。结果表明,改进的BP神经网络分类方法分类C具有明显的优势,但神经网络方法具有一定的准确性在网络结构设计和网络训练参数设置。不同的网络结构和参数有一个伟大的对分类结果的影响。在灌溉地区的应用,进一步的研究是必要建立灌溉地区快速、准确地根据灌溉地区的特点,不同地区的影响,在不同年份和不同的气候条件,网络结构和网络训练参数。这项研究。支持向量机(SVM)也是一个研究热点。近年来,遥感卫星图像识别具有结构简单、适应性强。基于支持向量机(SVM)方法,Beki的改进的参数选择是不准确和有一个小样本问题。以红河自然保护区为例,遗传算法优化和向量机分类方法用于远程湿地,和总精度提高了12。因此,为了获得更好的分类结果,我们首先必须工作,深入研究不同的方法之间的内在特征,并选择一个更合适的分类方法根据灌区的特点,并开发相应的分类方法。评估标准衡量他们的优点和缺点。

3、灌溉面积检测中的遥感技术

在现代灌区管理中，灌区监测是灌区管理的重要组成部分。灌区的分布和面积将确保对灌区的水管理、控制和分配进行有效管理。除了传统的方法外，依靠人工统计，还有一些基于数学分析和预测的方法，如神经向量法、支持向量机法、灰色预测模型等。使用这些方法的一个常见问题是缺乏令人信服的科学理论基础来预测纯数学统计。随着预测步骤的增加，预测结果与实际数据之间的误差越来越大，不能满足实际生产和应用的精度要求。然而，这种方法只能获得大面积的灌溉面积，不能达到整个灌溉面积的监测阶段。卫星遥感为比较灌区及其分布提供了一种经济、准确、快速、广泛、有效的方法。目前，卫星数据来源在相关领域的研究正在增加。时间分辨率和空间光谱分辨率都得到了显着提高，使数据调查的基础更加稳固。目前，国内外对灌区监测的研究能否提取实际面积，但灌区尚未达到整个灌区的实时监测水平。未来的研究将侧重于灌溉区的灌溉水管理。多次遥感数据用于动态监测灌溉区的灌溉过程。

4、土壤水反演中的遥感技术

监测灌区的土壤湿度对于确定需水量和实现灌溉水的微调非常重要。遥感技术已成功应用于土壤水分逆转。基于遥感的土壤水分反演始于20世纪60年代末，监测方法基于热惯量法、作物水分亏缺指数法、植被指数异常的方法,提出了植被状态指数法和温度法。国家指数法、温度植被干旱指数法、高光谱方法,主动和被动微波遥感的方法。这两种方法都有优点和缺点,应用的范围是不同的。例如,热惯量法适用于地区植被覆盖率较低,而作物水分亏缺指数方法适用于高植被覆盖的地区。尽管高光谱方法还比较新,获取高光谱数据既昂贵又困难。主动微波和被动微波的研究方法很多，在裸地和植被覆盖率低的地区是有效的，但在植被覆盖率高的地区通常是有效的。微波数据的获取成本也很高，不适合日常使用。用于灌区。作为数据源进行监视。在灌区的应用中，有必要寻找一种适合低fvc区和高fvc区的土壤水分逆转方法。灌溉区域,然而,有一些基本信息,如降水、温度、缺乏作物生长和渠道布局,本是由于缺乏硬件条件,灌溉面积的地面数据采集,低水平的信息。主要原因是大多数的红外光谱分析数据是由红外光谱分析。矿区缺乏地理信息共享平台,部门大量的数据分布,不用于总体规划,应用遥感监测数据采集是困难的,因此有必要建立地理信息共享平台。为灌溉提供全面的信息资源管理和土地管理的遥感应用平台,遥感技术在现代管理中发挥着越来越重要的作用。