作物多元数轮作周期的最优遥感评估方法

摘要

一种农作物多元数轮作周期的最优遥感评估方法，评估对象为使农作物生产取得生态和经济效益的多元数轮作周期。首先选择最优轮作区域，然后对遥感影像中最优轮作区域的农作物在空间上的变化进行解译，并将解译结果作为估算农作物多元数轮作周期的数据，再建立公式并代入解译数据来估算农作物的实际多元数轮作周期作为最优多元数轮作周期，最终再将其它轮作区域的该农作物的多元数轮作周期与最优多元数轮作周期比较，实现对该农作物多元数轮作周期的最优评估。

主权项

1.一种农作物多元数轮作周期的最优遥感评估方法，评估对象为使农作物生产取得生态和经济效益的多元数轮作周期；该方法的实现步骤为：首先选择最优轮作区域，然后对遥感影像中最优轮作区域的农作物在空间上的变化进行解译，并将解译结果作为估算农作物多元数轮作周期的数据，再建立公式并代入解译数据来估算农作物的实际多元数轮作周期作为最优多元数轮作周期，最终再将其它轮作区域的该农作物的多元数轮作周期与最优多元数轮作周期比较，实现对该农作物多元数轮作周期的最优评估；在上述实现步骤中，再建立公式并代入解译数据来估算农作物的实际多元数轮作周期作为最优多元数轮作周期是指下述以C农作物表示棉花与R农作物表示水稻所描述的数学公式、推导过程、计算结果以及应用方法适用于对所有农作物的轮作周期及空间变化的估算；在获得了C农作物与R农作物轮作区域的M个乡镇连续N年遥感卫星影像的解译数据后，用下式来计算C农作物与R农作物轮作周期，其中M为乡镇总数；NRA_ij为第j个乡镇在第i年种C农作物的面积中，在第i+1年种R农作物的面积；CCA_ij为第j个乡镇在第i年种C农作物的面积；在获得了R农作物与C农作物轮作区域的M个乡镇连续N年遥感卫星影像的解译数据后，用下式来计算R农作物与C农作物轮作周期，其中M为乡镇总数；NCA_ij为第j个乡镇在第i-1年种R农作物的面积中，在第i年种C农作物的面积；CCA_ij为第j个乡镇在第i年种C农作物的面积；称和为农作物的统计学轮作周期，简称为农作物的统计轮作周期，因此，在遥感影像覆盖范围内，农作物x与农作物y的轮作用它们之间的统计轮作周期来描述，农作物x与农作物y的轮作周期与农作物y与农作物x的轮作周期是不同的，这种在农作物统计轮作周期之间的不对称性与农作物轮作周期之间的不对称性的物理含义是相同的，因此，农作物x和农作物y之间的轮作周期用下述m阶多元数来描述：(x₁，…，x_m，y₁，…，y_m，f₁(x₁，…，x_m，y₁，…，y_m)，…，f_p(x₁，…，x_m，y₁，…，y_m))其中：x_i(i＝1，...，m)为用m种不同的方法所求得的农作物x与农作物y的轮作周期；y_i(i＝1，...，m)为用m种不同的方法所求得的农作物y与农作物x的轮作周期；f_j(x₁，…，x_m，y₁，…，y_m)(j＝1，...，p)为用p种不同的方法所求的反映在轮作周期x_i和y_i(i＝1，…，m)之间的差异函数，因此将多元数轮作周期中的元分为三类，第一类与农作物x与y的轮作有关，第二类与农作物y与x的轮作有关，第三类与第一类和第二类元有关，用稻棉轮作周期与棉稻轮作周期公式求得农作物x与农作物y之间的轮作周期分别表示为x₁和y₁，描述x₁和y₁之间的周期差异函数为f₁(x₁，y₁)＝y₁-x₁，则描述农作物x与农作物y轮作的一阶多元数轮作周期为(x₁，y₁，y₁-x₁)，通过与传统的用单一数值描述的农作物x与y之间的轮作周期相比较，农作物多元数轮作周期提供了更加全面的信息，是一种更为科学的描述方法，并且得到重要的性质，一阶多元数轮作周期(x₁，y₁，y₁-x₁)：y₁-x₁＞0，则说明轮作使农作物x的收益比农作物y的收益更大，这是因为对于农作物x与农作物y的轮作来说，轮作是使农作物x具有更高的生态和经济效益，那么农作物x与农作物y轮作周期的长短与生态和经济效益有密切的关系，农作物x与y的轮作周期短些以及农作物y与农作物x的轮作周期长些，对农作物x更为有利，即对于两个多元数轮作周期的比较，在x₁相同的情况下，更要考虑差异函数值y₁-x₁的大小，即对y₁值进行比较，y₁值越大则轮作的效果越好，以棉花与水稻轮作说明农作物的一阶多元数轮作周期估算公式如下，但本公式适用于所有农作物一阶多元数轮作周期的估算，对于农作物的m阶多元数轮作周期的分析相同，农作物x与农作物y轮作的一阶多元数轮作周期：(x₁，y₁，y₁-x₁)；其中：最终再将其它轮作区域的该农作物的多元数轮作周期与最优多元数轮作周期比较，实现对该农作物多元数轮作周期的最优评估是指下述数学公式、推导过程、计算结果以及应用方法适用于对所有农作物多元数轮作周期的最优遥感评估，农作物多元数轮作周期的最优遥感评估分为静态评估和动态评估，静态评估是指仅仅对每一个单独年份的农作物多元数轮作周期进行评估，动态评估是指在静态评估的基础上，进一步评估不同年份农作物多元数轮作的最优遥感评估指标的变化情况，用于研究农作物多元数轮作周期或水平好坏变化的趋势，但本方法适用于所有农作物多元数轮作周期的最优遥感评估，静态评估农作物i与农作物j进行轮作，用于提高农作物生产的生态和经济效益，用下述公式来估算在农作物i与农作物j进行轮作时，相关的农作物多元数轮作周期的最优遥感评估指标δ_ijs：δ_ijs＝f(x_a，x_b，x_c)；其中：f(x_a，x_b，x_c)为求δ_ijs值的函数；变量x_a为农作物i的实际多元数轮作周期：x_a＝(x₁₁，y₁₁，y₁₁-x₁₁)；变量x_b为农作物i的最优多元数轮作周期：x_b＝(x₁₂，y₁₂，y₁₂-x₁₂)；变量x_c为与评估指标的最大值、农作物i、农作物j、农作物轮作病虫害、耕作栽培方式、轮作区域的地理条件有关的量，取f(x_a，x_b，x_c)为多元回归方程，用多元回归方法求δ_ijs值：δ_ijs＝f(x_a，x_b，x_c)＝a₁₁x₁₁+b₁₁y₁₁+c₁₁(y₁₁-x₁₁)+a₁₂x₁₂+b₁₂y₁₂+c₁₂(y₁₂-x₁₂)；其中：回归系数a₁₁，...，c₁₂与评估指标的最大值、农作物i、农作物j、农作物轮作病虫害、耕作栽培方式、轮作区域的地理条件因素有关，可以通过在农作物i的轮作区域，根据实际多元数轮作周期的不同，设置若干个样方，再在每个样方中设定δ_ijs实际值，并根据相对应的x₁₁，...，(y₁₂-x₁₂)的值，用回归的方法确定系数a₁₁，...，c₁₂的值，根据多元回归方程对样方中的实际数据的处理，回归变量x₁₁，y₁₁，x₁₂，y₁₂分别用CRTP_ij，RCTP_ij，CRTN_ij，RCTN_ij来取代，并且令x_a＝(CRTP_ij，RCTP_ij，RCTP_ij-CRTP_ij)，x_b＝(CRTN_ij，RCTN_ij，RCTN_ij-CRTN_ij)，回归系数a₁₁，...，c₁₂用系数S_ij、C_ij和D_ij来取代，得到求δ_ijs值的更简单的公式如下：δ_ijs＝S_ij-{C_ij×(CRTP_ij-CRTN_ij)+D_ij×(RCTP_ij-RCTN_ij)}；其中：(1)S_ij为农作物i和农作物j轮作所能得到的评估指标δ_ijs的最大值，即规定δ_ijs的最大值为S_ij，0≤δ_ijs≤S_ij，实际上δ_ijs为负值表示评估的轮作水平很低，(2)C_ij和D_ij为与农作物i和农作物j、轮作病虫害、耕作栽培方式以及轮作区域的地理条件有关的系数，用于对δ_ijs进行规范化，使δ_ijs更加合理，(3)1≤CRTP_ij＜∞，1≤CRTN_ij＜∞，1≤RCTP_ij＜∞，1≤RCTN_ij＜∞，(4)CRTP_ij为农作物i和农作物j的实际轮作周期，RCTP_ij为农作物j和农作物i的实际轮作周期，CRTN_ij为农作物i和农作物j的最优轮作周期，RCTN_ij为农作物j和农作物i的最优轮作周期，根据估算的农作物i与农作物j的实际多元数轮作周期，应用上式即可估算出该农作物i的评估指标δ_ijs的值，δ_ijs的值越大说明轮作水平越高，从而实现静态对农作物多元数轮作周期的最优遥感评估，动态评估定义δ_ijs′为农作物i多元数轮作周期的最优遥感评估指标δ_ijs的导数，用于对δ_ijs的动态变化进行最优评估：${{\delta }_{\mathrm{ijs}}}^{\prime }=\frac{{\mathrm{d\delta }}_{\mathrm{ijs}}}{\mathrm{dt}}=\frac{f_2(x_a,x_b,x_c)-f_1(x_a,x_b,x_c)}{t_2-t_1};$此式表示在两个不同时刻t₂和t₁之间，δ_ijs的差值与在两个不同时刻之间所经历的时间的比值，两个不同时刻为两个不同的年份，而时间则是在两个不同的年份之间所经历的年数，这个值反映了农作物i多元数轮作周期的最优遥感评估指标δ_ijs的变化趋势，根据估算的农作物i与农作物j的实际多元数轮作周期，应用上式估算出该农作物i的评估指标δ_ijs的值和δ_ijs′的值，对于研究δ_ijs未来变化趋势来说t₂-t₁＞0，所以δ_ijs′＜0且|δ_ijs′|的值越大说明轮作水平向不好的方向变化的趋势越强，从而实现动态对农作物多元数轮作周期的最优遥感评估，根据定义的评估指标，将估算的实际农作物i多元数轮作周期与最优农作物i多元数轮作周期进行比较，就实现静态和动态对农作物多元数轮作周期的最优遥感评估。