基于MapGIS的温室大棚专题图研究

王晶晶,王维明,孙志绚,周 超,肖 磊

(1.潍坊科技学院建筑工程学院，山东寿光 262700;2.寿光市测绘有限公司，山东寿光 262700;3.山东农业大学机械与电子工程学院，山东泰安 271018;4.山东省国土测绘院，山东济南 250000)

温室大棚的特点是采用人工措施改变局部生态环境，为作物生长提供最适宜的光照、水、温度、湿度、肥料等环境条件来提高作物产量[1-3]。这种土地集约的利用方式，不仅丰富了城乡居民的菜篮子，而且有效促进了农业产业结构调整，并带动了相关产业发展。温室大棚产业已经成为农业种植领域中效益最高的产业，在全国许多地区应用广泛，尤其是在山东省寿光市，已经成为寿光市的支柱性产业[4-6]。

在市场经济下，温室大棚种植作物种类是决定温室大棚经济收入的根本性因素，棚龄、基肥种类、主要病害、用药水平等是决定作物持续高产、高效和优质的关键性因素，温室大棚空间分布则是掌握区域范围内温室大棚总产值的主要途径[7-9]。然而，在作物种植过程中，农民主观确定种植作物种类以及主观的技术管理措施，可能会导致市场供求不匹配、作物产量降低、品质下降等情况，从而在一定程度上降低了温室大棚的经济效益。

针对上述问题，以MapGIS平台为基础，开展温室大棚专题图的绘制研究，通过掌握温室大棚的空间分布与属性信息，为温室大棚的种植作物布局宏观调控、技术管理措施等科学决策提供参考依据。

1 温室大棚专题图的设计概述

MapGIS属于一种搭建式GIS(Geographic Information System)数据中心集成开发平台，可以实现遥感处理与GIS的完美融合，是一个集图形、图像、地质、地理、遥感、测绘、人工智能与计算机科学于一体的大型智能软件系统，已在测绘、交通、土地资源管理、城市规划、农业等领域得到了广泛应用[10-13]。

MapGIS具有五大功能模块，包括“图形处理”“库管理”“空间分析”“图像分析”与“实用服务”，可实现对专题地图空间数据和属性数据进行实时查询、动态编辑、数理统计与精准分析等操作[14]。因此，该研究选用MapGIS平台研究绘制寿光市孙家岭村温室大棚专题图，具体实现流程如图1所示。

图1 寿光市孙家岭村温室大棚专题图的绘制流程

2 基于MapGIS的温室大棚专题图

2.1 底图基于MapGIS的镶嵌配准功能，使用表1所示的校正点坐标，对图2所示的寿光市卫星遥感影像进行几何校正，将其坐标系统校正为寿光市高斯平面直角坐标系统：中央子午线为120°，投影带为高斯投影3°带。

表1 校正点坐标

然后，按照图3(a)所示的孙家岭村行政区界，裁切为图2所示的寿光市卫星遥感影像，获取图3(b)所示的寿光市孙家岭村卫星遥感影像，作为专题图的底图。

图2 寿光市卫星遥感影像

图3 寿光市孙家岭村卫星遥感影像

2.2 属性数据根据温室大棚属性信息特征，制作温室大棚属性信息调研问卷，对寿光市孙家岭村温室大棚进行走访调研，获取棚龄、基肥种类、主要病害、作物种类、产量等数据作为专题图的属性数据。

调研结果表明，截至2020年2月10日，权属人属于孙家岭村的温室大棚数量为300个，均为一年两季种植模式。

2.3 矢量分布将GPS RTK接收机的坐标测量系统设置为寿光市高斯平面直角坐标系统(与专题图底图的坐标系统保持一致)，然后，根据孙家岭村温室大棚调研结果，使用GPS RTK接收机测量300个温室大棚的边界点坐标[15-16]，绘制温室大棚的矢量边界，结果如图4(a)所示。并且，为了进一步检验绘制的温室大棚矢量边界的准确性，继续加载寿光市孙家岭村卫星遥感影像进行验证，验证结果如图4(b)所示，温室大棚的矢量边界能够较好地与卫星遥感影像图吻合。

图4 寿光市孙家岭村温室大棚的矢量边界

依次按照图5所示的步骤，对温室大棚矢量边界进行拓扑检查生成区，绘制寿光市孙家岭村温室大棚的矢量分布(图6)。

图5 矢量边界的拓扑检查步骤

图6 寿光市孙家岭村温室大棚的矢量分布

2.4 温室大棚专题图将几何校正后的寿光市孙家岭村卫星遥感影像作为专题图的底图，叠加寿光市孙家岭村温室大棚的矢量分布，结果如图7所示。

图7 底图+矢量分布

然后，进一步完善温室大棚的区属性，分别建立权属人、建棚时间、上半年种植作物种类与产量，下半年种植作物种类与产量、基肥种类、主要病害等属性，并将温室大棚调研结果依次录入相对应的温室大棚区属性，结果如图8所示。

图8 底图+矢量分布+属性数据

最后，对专题图进行图幅整饰，依次添加图名以及相关测绘信息，设置图幅大小，得到寿光市孙家岭村温室大棚专题图，结果如图9所示。

图9 寿光市孙家岭村温室大棚专题

3 温室大棚专题图的功能展示

3.1 属性查询选择MapGIS的“浏览图元属性”功能，鼠标变为十字形状，选中需要查询的温室大棚，此时选中的温室大棚将进行高亮显示，并弹出属性可视化窗口，如图10所示。

图10 属性查询

3.2 统计分析及其可视化寿光市孙家岭村温室大棚均为一年两季的种植模式。基于MapGIS的“区编辑>根据属性赋参数”功能，设置填充颜色，将上半年与下半年种植作物进行可视化显示，结果如图11所示。其中，上半年与下半年均以种植西红柿(番茄，红色)品类为主，分别占总品类的78.3%与96.3%，此外，黄瓜(绿色)、快圆茄(紫色)、甜椒(灰色)、羊角蜜(浅绿色)、圣女果(粉红色)、黄罗曼(黄色)、长辣椒(浅蓝)、鲶鱼(黑色)等则呈零星种植(养殖)分布的特点。

图11 种植作物的分布

然后，继续将寿光市孙家岭村温室大棚的基肥种类与主要病害进行可视化显示，结果分别如图12(a×b)所示。在施用的基肥种类方面，孙家岭村温室大棚主要以施用有机肥(黑色)，同时也会根据大棚的土质情况，少量温室大棚施用稻壳鸡粪(红色)、腐熟豆子(黄色)与猪粪(蓝色)。在作物发生的病害方面，孙家岭村温室大棚主要以发生灰霉(黄色)病害为主，并且，通过对比图11可以发现，TY病毒(红色)主要发生在两季均种植西红柿(番茄)品类的温室大棚。

图12 基肥种类与主要病害分布

以西红柿(番茄)品类为例，对其平均产量进行统计分析，并按照式(1)所示的平均产量分级标准，对西红柿(番茄)平均产量进行分级可视化显示，结果如图13所示。

(1)

式中，O表示平均产量，单位为kg/m2。

从图13中可以看到，上半年高产的温室大棚与下半年高产的温室大棚基本吻合，并且，通过调研可知，除个别温室大棚外，寿光市孙家岭村温室大棚基本上是在2004年建立，故温室大棚的硬件条件对平均产量的影响可忽略不计，产生的这种稳定的、较大的平均产量差异，主要是由于管理、技术等人为因素导致的，即主观的技术管理措施。

图13 西红柿(番茄)类蔬菜平均产量的可视化

3.3 总结综上所述，寿光市孙家岭村温室大棚专题图通过叠加温室大棚的矢量分布并附属属性数据，实现了温室大棚空间分布与属性信息的智能化管理、查询、统计分析及其可视化，在现代农业领域具有良好的推广与应用价值。然后，以此为参考图，对其进行扩展，对掌握区域范围内温室大棚空间分布、指导温室大棚规划建设、实现温室大棚精准化管理等均具有重要的现实意义。

4 结论

为了提高温室大棚的精准化管理水平，以MapGIS平台为基础，以寿光市孙家岭村为例，将几何校正后的卫星遥感影像作为底图，通过调研获取棚龄、基肥种类、主要病害、作物种类、产量等信息作为温室大棚的属性数据，通过GPS RTK接收机测量温室大棚坐标绘制其矢量分布，然后将卫星遥感影像底图依次叠加温室大棚矢量分布并附属属性数据，设计实现了基于MapGIS的寿光市孙家岭村温室大棚专题图，结果表明：

(1)温室大棚专题图实现了温室大棚空间分布与属性信息的智能化管理、查询、统计分析及其可视化，在现代农业领域具有良好的推广与应用价值。

(2)以此为参考图进行扩展，对掌握区域范围内温室大棚空间分布、指导温室大棚规划建设等均具有重要意义。