数字农业期末作业

发布 2022-09-07 05:09:28 阅读 9651

@@@数字农业课程**。

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班级:0901

基于遥感技术和逻辑斯蒂曲线指导大型养殖捕捞的设想。

在万方数据库里键入“逻辑斯蒂捕捞”无符合内容,搜索相关水产养殖智能化的文章,也没有找到关于水产养殖中捕捞的研究内容。这或许是大家认为当养的鱼等长大了捕捞就可以,不需要特别设计。但是对于那些大型的、养殖产品没有明显季节性的养殖场来说,确定何时捕捞、捕捞多少是很重要的,因为不同的处理方法可能带去的是相差极大的经济效益。

我们的设想是基于遥感实现产量的动态监测,基于逻辑斯蒂曲线确定捕捞的时间和数量。下面详细介绍。

1、 对象。

本设想适用于这样的养殖场:大型,采用本设想所产生的边际收益大于相应的成本;无明显季节性,养殖产品可一年四季捕捞上市。

2、 光谱—数量关系的确定。

要实现对产量的检测和得到逻辑斯蒂曲线,必须首先得到光强—数量关系。以养鱼为例,这里说的“数量”不是指鱼的数量,而是指在一定面积区域内鱼的生物总量。方法如下:

原理:从鱼身上反射的光具有独特性,可以据此识别,上面所说“光强”也是指这特异性的光;一个确定的区域内,随着鱼生物总量的增加,其反射的这种独特的光强度也越大。

操作方法:在养殖塘里圈出一块隔离,清空里面的鱼,用地面遥感装置监测得到数据。然后放入一定数量的鱼,也利用地面遥感装置测量得到数据。

这两次的数据进行对比,就可以识别鱼特异性反射的光。再清空里面的鱼,接着依次放入不同生物总量的鱼。每此放入鱼,都用地面遥感装置监测此区域,要取至少10次数据,取其平均值。

由于已经能够识别鱼反射的特异性的光,因此可得到一定区域内鱼生物总量—光强关系。

3、 逻辑斯蒂曲线的确定。

确定鱼捕捞量是基于逻辑斯蒂曲线,如图:

在养殖塘内圈出数块相同的隔离区,清空里面的鱼。都放入b数量的鱼,养殖条件和平常一致,定期用地面遥感装置监测其反射光强。当隔离区内鱼数量从b达到k时,就可以得整个生长过程的反射光强—时间关系,由于一定区域内鱼生物总量—光强关系已知,因此对多个数据处理取平均值就可以推出隔离区域的逻辑斯蒂曲线。

将此曲线的纵轴乘以相应面积倍数就是整个养殖塘的逻辑斯蒂曲线。

4、 对数量的动态监测。

由于一定区域内鱼生物总量—光强关系已知,因此可以利用地面遥感装置实现对养殖过程中鱼数量的动态监测。但是由于养殖塘较大,其中的鱼会移动,因此每次监测应该多取几次数据取其平均值。

当这种方法被长期使用之后,会积累大量的数据,可以利用这些数据对逻辑斯蒂曲线进行校正。

5、 指导捕捞。

由上述逻辑斯蒂曲线,可以得知,当总体数量在当养殖塘内鱼数量增长至接近k,此时其整体增长速率已趋缓,应该对其进行捕捞。当数量在k/2时其增长速率是最快的,因此要实现最大的经济效益,应该使每次捕捞后所剩数量约在k/2。也就是说当鱼总量接近k增速趋缓时捕捞,捕捞至剩下的数量约在k/2为止。

由于没有查到相关资料,且相关知识储备不足,此设想可能在以下方面存在不足。

目前地面遥感装置比较昂贵,因此适合用这种方法的养殖场可能很少。但是这种方法在海洋养殖中肯定适用。因为我国目前海洋养殖捕捞较为无序,长期来看这样的做法不仅不能带来最大经济效益,还有可能不能实现可持续养殖。

在光强—数量关系确定的环节中,由于养殖塘很深,且鱼会不停地移动,因此下层的鱼反射的光可能不能探测到,即使探测到也可能由于种种原因不准确,这就需要连续探测取平均值。但这样的方法可能带来误差,因为数据的平行度可能会较差。

由于不可能把整个大型的养殖塘来做实验,因此测量逻辑斯蒂曲线时只能画出数块隔离区来测量曲线,然后仅把纵轴乘以相应的倍数即得到整个养殖塘的逻辑斯蒂曲线。由于没有查到相关资料,现在还不确定这种方法会产生多大误差。但即使逻辑斯蒂曲线拥有这种乘数效应,可以直接相乘得到,这中间也会产生误差。

至于具体的误差会是多少还需要实地研究确定以校正。

根据逻辑斯蒂曲线,捕捞应在其增长速率趋缓后进行,并剩下约k/2左右的鱼。但这只是根据鱼自身的生长特性确定的,没有把市场因素一并考虑,因此养殖场管理方需要自己综合考虑进行决策。

目前关于水产养殖已有相关智能系统问世,并得到应用且效果良好。这一设想的实际效果怎样还需要实地施用以审视之,但即使是试用也需要把它整合到这些智能养殖系统里,因此还有许多工作需要完成,比如软件的设计等。

**如何利用遥感估产。

遥感估产对我国有巨大的利益。遥感估产的最大价值就在于它能够通过对在种农作物数量的估测,估计出即将进入市场的农作物(粮食)数量,进而通过计量经济学的手段,由模型**出下一期农产品市场该商品的**。只要能够****,那么就能让种植者占据市场主动。

就技术而言,要进行这样的估产,必须要做到作物识别、面积计算、其它因素测量、建立模型。要做到尽量准确应考虑全面,把对作物产量有较大影响的因素都考虑进去。根据以往数据和相关学科知识选择因子,并据此研究其与产量之间的关系,建立一个总的模型以计算产量。

如果以前的数据中包含所有模型需要的数据,可以据此对模型进行校正。完成建模后,还需研究各种因子在卫星**上反映出的特征,以测量其值,这样就可以根据卫星**得出估产结果。当然还需要设点进行实地考察进行以核准、校对。

当估产进行数年后,根据积累的数据可以对模型进行进一步优化,这样得到的结果就更可靠。

就国家层面而言,一国通过对他国和本国农作物种植数目的估测,能够**下一阶段国际市场不同粮价的变化,并以此为依据,对本国农业种植者做出指导,或通过补贴、出口退税等措施对农业不同作物的种植进行宏观调控,达到使本国农业种植者实现最优决策的目的,同时,又可以间接地打击在国际市场上的竞争对手,辅助本国国际战略的实施。最典型的例子便是美国。尤其是在冷战时期,美国通过卫星遥感技术总是能够及时得知苏联粮食产量的第一手资料,从而指导本国农业生产者应对国际市场上苏联的农产品竞争对手。

正是通过这种信息的不对称,美国在于苏联的农产品出口竞争中占据了绝对优势,让本就处于劣势的苏联农业不断受到美国的挤压。遥感估产的技术表面上仅仅是一项技术,然而它却也可以成为实现国家战略的工具。就单个农业生产者而言,国家通过估产能够实时掌握农业生产的基本状况,从而为单个的生产者提供指导,帮助其实现资源的最优配置,将有限的成本投入到效益最高的作物上。

事实上,中国恰恰是一个极度需要这些技术的国家。中国的农民,单个生产者的产量都很少。不像是美国的农庄式大规模机械化农业,中国的小农平均耕种的耕地量很小。

产量小也就导致应对市场变化能力差,一点点的**波动都能给他们造成严重的影响。因此,**市场**、实现优化配置也成为他们急需的东西。

然而,目前中国的遥感估产技术应用并非如此乐观。首先,中国绝大多数农民承袭了五千年小农经济的传统,无论是耕作方式还是其他方面的技术水平都还相当落后。农业无法实现机械化,那就更遑论信息化与精确农业的推广了。

其次,中国内陆地区与沿海地区的发展极度不平衡,极少的精确农业、农业信息化的应用基本都集中在东部沿海地区。内陆地区的农村很难接触到这些新兴技术。

为了解决这些问题,**应该发挥自己应有的作用。首先,**应该加大农业新技术宣传推广的力度,让全国的农民都能理解到新技术的重要性。小农传统与小农思维是千年以来中国社会留下的,惯性很强。

这种传统与生产力相结合,阻碍着中国农业朝机械化、现代化的方向发展。因此,要打破这种传统,只能通过教育、宣传,一步步进行。其次,**可以通过公布卫星遥感数据,免费提供给农民的方式,降低农民获取信息的成本。

只要基层**能够做到及时提供国家提供的数据,相信农民们还是乐观其成的。第三,**可以以财政手段,为使用遥感技术和其他新技术的农民进行补贴。在欧盟国家和美国,农业进出口补贴、种植补贴一直是作为**调控农业的常规手段而长期存在着。

而在我国,大多数的时间里,不仅农业补贴寥寥无几,反而向农民收取农业税。“交皇粮”的传统直到前几年才终结。因此,中国**需要改变原来的思维。

现在的中国,问题已经不在于工业化严重落后。从前以农业税收补贴工业,以牺牲农业的方式发展工业的模式,已经不再适用。作为世界第一大工业制成品出口国,现在中国真正的问题已经转变成农业问题。

三农问题不解决,中国的发展就会一直处在瓶颈。

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