草地生物量的预测方法及装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开涉及一种草地生物量的预测方法及装置、电子设备和存储介质。所述方法包括获取草地参数信息，所述草地参数信息包括草地监测环境的土壤特征、气象特征、气候特征和附加特征中的至少一种；利用所述草地参数信息确定二氧化碳通量信息；按照设定规则，利用所述草地参数信息以及所述二氧化碳通量信息，得到草地生物量等级。本公开实施例可简单、方便且准确的实现草地生物量的预测。

【技术实现步骤摘要】
草地生物量的预测方法及装置、电子设备和存储介质
本公开涉及草产业
，尤其涉及一种草地生物量的预测方法及装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
草地生物量是指所有生物的单位面积的物质重量或总内能的储存量，目前，国内草地生物量的估测方法有直接收获法、遥感估测法、数学模型预测法等方法。张旭琛等以样地调查为基础，结合遥感数据和气象数据，对草地植被地上生物量进行回归计算，估算出新疆伊犁地区的草地生物量。宋晓辉研究了不同放牧强度和水分处理下草地土壤呼吸量和地下生物量的关系，结果表明在缺水的环境条件下，土壤呼吸和群落地下生物量随水分的增加而增加，草地群落地下生物量与草地土壤呼吸之间存在显著的正相关。赵晓英分析了气象因子对草原上生物量的影响，发现降水量是影响地上生物量的主要因素，其他气象因素影响较小。胡飞龙等以直接收获法为基础，借助GIS等工具，对内蒙古草甸草原的地上和地下生物量分配开展了定量研究，得出内蒙古生物量碳水平分配格局和地下生物量碳垂直分配格局。行敏锋利用改进的水云模型和双极化ASAR数据，通过建立方程组估算了植被生物量。吕晓敏采用人工气候箱法研究了温度和降水协同作用对短花针茅生物量及其分配的影响，结果表明水分和温度的协同作用明显影响了荒漠草地生物量的变化。谢依纯利用人工神经网络和多元线性回归两种模型对内蒙古锡林郭勒河流域典型草地地上生物量进行了估计，将归一化植被指数和地形变量(高程、坡向和坡度)与反射带的大气校正反射率相结合作为候选输入变量来构建两个模型。国外草地生物量估测方法与国内类似，UllahS在区域尺度上利用各种植被指数(NDVI、SAVI、TSAVI、REIP、MTCI和频带深度分析参数)估算了草地生物量；Leis等使用了数字摄影技术估算草地生物量；Ren提出了一个新的指标(凋落物-土壤调整植被指数，L-SAVI)来估计干旱和半干旱草地生物量；Quan提出了一种基于辐射传递模型的草地地上生物量估算方法，并使用了PROSAILH和来自Landsat8OLI产品的反射率数据进行估测。上述方法大都需要根据遥感数据和气象观测数据建立数学预测模型。直接收获法预测结果最准确，但同时对植物生长群落造成破坏，且对人力物力消耗较大；数学模型预测法是一种不破坏草地群落生态并能对生物量进行简易估测的方法，但模型估测的精度难以保证；遥感估测法需要高额的成本，适合对大范围的草地进行长期的监管和管理，不能很好满足局部区域性和实时性业务需求。
技术实现思路
本公开提出了一种草地生物量的预测方法及装置、电子设备和存储介质，能够在不建立遥感数据和气象观测数据对应的数学预测模型的情况下，简单、方便、低成本的实现草地生物量的预测。根据本公开的一方面，提供了一种草地生物量的预测方法，其包括：获取草地参数信息，所述草地参数信息包括草地监测环境的土壤特征、气象特征、气候特征和附加特征中的至少一种；利用所述草地参数信息确定二氧化碳通量信息；按照设定规则，利用所述草地参数信息以及所述二氧化碳通量信息，得到草地生物量等级。在一些可能的实施方式中，所述利用所述草地参数信息确定二氧化碳通量信息，包括：根据获取的草地参数信息或者模型选择信息，确定预测模型，所述预测模型至少包括：回归分析模型和神经网络模型；根据所述预测模型得到所述二氧化碳通量信息，所述二氧化碳通量信息包括：二氧化碳通量和二氧化碳通量等级中的至少一种。在一些可能的实施方式中，所述根据获取的草地参数信息，确定预测模型，包括：在所述草地参数信息包括附加特征和气候特征的情况下，确定预测模型为回归分析模型；在所述草地参数信息包括土壤特征和气象特征的情况下，确定预测模型为神经网络模型。在一些可能的实施方式中，所述根据所述预测模型得到所述二氧化碳通量信息，包括：利用所述回归分析模型，得到所述二氧化碳通量；利用所述神经网络模型，得到所述二氧化碳通量等级。在一些可能的实施方式中，所述按照设定规则，利用所述草地参数信息以及所述二氧化碳通量信息，得到草地生物量等级，包括：对所述草地参数信息，执行模糊化处理，对应的得到草地参数信息对应的第一模糊集合；基于二氧化碳通量信息，确定二氧化碳通量信息对应的第二模糊集合；利用设定规则，确定所述第一模糊集合和第二模糊集合对应的草地生物量等级。在一些可能的实施方式中，所述对所述草地参数信息，执行模糊化处理，对应的得到草地参数信息对应的第一模糊集合，包括：利用隶属度函数对所述草地参数信息进行处理，得到相应的草地参数模糊值；基于所述草地参数模糊值的对应范围区间，确定所述土壤模糊值对应的第一模糊集合。在一些可能的实施方式中，所述基于二氧化碳通量信息，确定二氧化碳通量信息对应的第二模糊集合，包括以下方式中的至少一种：利用隶属度函数对所述二氧化碳通量信息中的二氧化碳通量进行处理，得到相应的二氧化碳通量模糊值，利用所述二氧化碳模糊值对应的范围区间，确定所述第二模糊集合；基于所述二氧化碳通量信息中的二氧化碳通量等级对应的范围区间，确定所述第二模糊集合。根据本公开的第二方面，提供了一种草地生物量的预测装置，包括：信息采集模块，用于获取草地参数信息，所述草地参数信息包括草地监测环境的土壤特征、气象特征、气候特征和附加特征中的至少一种；确定模块，用于利用所述草地参数信息确定二氧化碳通量信息；预测模块，用于按照设定规则，利用所述草地参数信息以及所述二氧化碳通量信息，得到草地生物量等级。根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行第一方面中任意一项所述的方法。根据本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现第一方面中任意一项所述的方法在本公开实施例中，利用获取的草地参数信息确定二氧化碳通量信息，并将二氧化碳通量信息作为影响生物量的主要变化因子，再结合草地参数信息，根据设定规则预测出草地生物量，实现对草地生物量的实时监测与等级评估。本公开无需对遥感数据和气象观测数据进行数学建模，且能够减少人力成本，能够实时的根据采集信息对草地生物量进行预测，同时可以局部使用，可以满足局部区域性和实时性业务需求。有利于管理人员可依据评估结果，制定放牧与牧草收割方案，合理使用草地资源，草地生物量少时围封禁牧，草地生物量多的时候解封放牧。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开。根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。图1示出根据本公开实施例的一种草地生物本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种草地生物量的预测方法，其特征在于，包括：/n获取草地参数信息，所述草地参数信息包括草地监测环境的土壤特征、气象特征、气候特征和附加特征中的至少一种；/n利用所述草地参数信息确定二氧化碳通量信息；/n按照设定规则，利用所述草地参数信息以及所述二氧化碳通量信息，得到草地生物量等级。/n

【技术特征摘要】
1.一种草地生物量的预测方法，其特征在于，包括：
获取草地参数信息，所述草地参数信息包括草地监测环境的土壤特征、气象特征、气候特征和附加特征中的至少一种；
利用所述草地参数信息确定二氧化碳通量信息；
按照设定规则，利用所述草地参数信息以及所述二氧化碳通量信息，得到草地生物量等级。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述草地参数信息确定二氧化碳通量信息，包括：
根据获取的草地参数信息或者模型选择信息，确定预测模型，所述预测模型至少包括：回归分析模型和神经网络模型；
根据所述预测模型得到所述二氧化碳通量信息，所述二氧化碳通量信息包括：二氧化碳通量和二氧化碳通量等级中的至少一种。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据获取的草地参数信息，确定预测模型，包括：
在所述草地参数信息包括附加特征和气候特征的情况下，确定预测模型为回归分析模型；
在所述草地参数信息包括土壤特征和气象特征的情况下，确定预测模型为神经网络模型。


4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测模型得到所述二氧化碳通量信息，包括：
利用所述回归分析模型，得到所述二氧化碳通量；
利用所述神经网络模型，得到所述二氧化碳通量等级。


5.根据权利要求1-3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述按照设定规则，利用所述草地参数信息以及所述二氧化碳通量信息，得到草地生物量等级，包括：
对所述草地参数信息，执行模糊化处理，对应的得到草地参数信息对应的第一模糊集合；
基于二氧化碳通量信息，确定二氧化碳通量信息对应的第二模糊集合；
利用设定规则，确定所述第...

【专利技术属性】
技术研发人员：房建东，赵于东，王晶，
申请(专利权)人：内蒙古工业大学，
类型：发明
国别省市：内蒙古;15