基于WebGIS的青稞种植决策系统设计与实现

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　　摘要：随着互联网计算机技术的不断发展，农业信息化网络化已经成为一种趋势。在青稞种植相关数据库的支持下，以超图为系统开发，利用Vue2.0和SpringBoot前后端设计技术，来建立青稞种植决策系统，把与青稞种植信息和具体的可视化地图结合起来进行一系列的空间分析处理，找出不同种类青稞的适种区域，使得农作物种植区域的选择更加高效。
　　关键词：农业信息化;GIS Web;决策系统
　　中图分类号：TP319 文献标识码：A 文章編号：1007-9416（2020）08-0140-03
　　0 引言
　　由于农作物种植区域决策[1]是一项相当复杂的系统工程，具有涉及领域广、不确定因素多、数据量大以及种植的现状变化快等特点，加之已开发农田面积有限，种植决策人员的技术方法落后和专业限制等，导致现阶段种植决策长期存在以下问题：数据分散杂乱、动态分析不足、空间定量分析较少等。农业信息化网络化的产物——青稞种植决策系统，能够根据田间青稞生长条件、产量状况及青稞品种等差别，应用全球网络地理信息系统技术（Web GIS）进行青稞种植生产信息管理，地理信息系统技术能精准生成各种专题图，不仅可以提高决策区划的可视化程度，还能为区域性农作物种植的科学决策提供有力的技术支持。通过综合青稞种植生产信息筛选出青稞的适种区域，使得农田投入得以调节和控制，从而达到提高生产效益、避免资源浪费的目的。目前同类研究更多的只是停滞于理论上的研究，而没有结合相关的计算机技术运用到实际的农业生产中，而该系统是以实际农业生产为原则，计算机技术运用为导向，在相关人员提供的各类数据资源下孕育而生。Web GIS的工作方式非常具有动态性和空间性的特点，针对一些区域性的类似于种植决策的农业管理具有极其重要的作用[2]，因此基于Web GIS的青稞种植决策系统的设计和开发具有深远的现实意义。
　　1 Web GIS概述
　　1.1 Web GIS概念
　　Web GIS是互联网技术应用于GIS开发的产物，通过互联网对地理信息数据进行发布和应用，来实现空间上数据资源的分布式处理、互操作和共享，简言之，就是在Web网页上的GIS系统，简单定义为Web环境的GIS，我们可以在网页上进行GIS数据处理操作、可视化展示等。Web GIS是由展示层、地图服务处和数据层组成的一种三层架构体系[3]。
　　1.2 Web GIS特点
　　基于Web的GIS具有以下特点：（1）Web GIS是一个存在于互联网上的开放系统，注重软件重用、分布式处理、跨平台运行、数据共享、易于集成和开发简单等[4]。（2）Web GIS在万维网环境下运行的效率极高。将Web服务器与GIS服务平台集成，用户可以通过普通浏览器，不受限制地在任何地方操纵网络GIS，及时的获取到地理空间信息服务，在Web的辅助下GIS不断扩展延伸，已为一个公众服务系统。（3）Web GIS数据资源的来源丰富，具有高度共享性。GIS服务对于互联网用户来说更加方便可得，能够得到通过网络得到其他用户共享出来的数据资源，并容易在GIS平台上做分布式的计算。
　　2 系统功能分析
　　2.1 基本地图操作
　　此系统能够对所选择的区域其地图进行一些基本操作，包括：地图的放大缩小，地图全幅显示，地图平移和定位，地图内部区域的距离量算、面积量算以及操作清除。在系统界面上选择一个地区名称后，地图界面能够迅速做出反应，将该地区放大并其背景置为高亮，当用户网络状况不佳时会出现加载图标和网络不佳的字样以告示用户。系统用户能够选择降水、日照时长、土壤类型等21个不同子图层来查看所选择的地区状况。不同子图层选择如图1所示。
　　2.2 数据资源查看与下载
　　系统用户能够查看不同地区，并能够查看其地区不同的数据类型，可以选择需要的地区的数据类型进行下载，数据类型均来自于相关属性数据库，在下载的过程中会高亮显示所下载文件的存储路径，更方便用户找所下载文件，自行通过查看软件查看该地区某种数据类型的详细介绍和描述。
　　数据资源结合西藏气象局、农业局等相关资源。数据资源的模型图与数据资源的介绍一一匹配，系统用户能够点击模型图或文字，界面能融合相关信息数据库生成该数据资源的介绍。
　　2.3 属性查询与决策区划
　　系统用户可以选择土壤、植被类型和土地利用3个大项下边的52个不同小项，再来选择地区，最后可以查询到该地区下小项类型的地域范围。例如：首先选择类型中的土壤大项，再选择黄土小项，再在区域选择中选择边境地区，最后查询，在地图界面就能看到查询到边境地区的黄土的地域范围。
　　选择不同的青稞品种，选择不同的积温类型及其范围，可以附加选择降水和海拔及其范围，土地利用默认为旱地类型，系统用户通过不同的选择，系统经过比例评估算法评估出适种区域范围，并在地图端高亮呈现。比例评估算法：依据不同的青稞品种和不同的气候条件占不同比重进行区划分析，系统在实际生产中经多次调试，运用迭代方法得到一个较为精准的比例：青稞品种占20%，积温占44%，附加选项降水和海拔均占23%。当该地区总比例达到55%及以上就高亮显示其为适种区域。
　　2.4 系统帮助维护
　　不同的系统用户拥有不同的访问权限，普通用户要使用系统首先需要注册，待管理员审核通过后，便可以登录，使用系统;管理员可以登录到后台管理界面对用户进行审核、编辑、详情查看等操作，管理员可以定期进行青稞种植相关信息的更新。系统用户可以查看系统下几个子系统的使用帮助文档。
　　3 系统设计与实现
　　3.1 系统开发环境与工具
　　系统在整个开发过程中，是利用Xeon（R） Platinum 8163，开发所用的操作平台是server 2012。开发模式采用前端、后端、地图端三端分离的模式[5]，前后端利用Vue+ SpringBoot框架，地图端使用超图来进行开发，用Apache作服务器，Orecle作数据库，采用Java语言，并使用HTML+ CSS+JS作为前端开发的辅助语言工具。系统应用的集成开发环境为Apache+Orecle+SpringBoot+Vue+超图的组合框架，利用此组合框架可以前端、后端、地图端三段开发独立并同时进行，大大节省开发时间，系统运行速度快且十分稳定，此组合框架在今后的系统二次开发和维护都带来了很大的便利。 　　3.2 系统总体结构
　　青稞种植决策系统的三端与Web GIS三层架构紧密对应，前端展示界面对应展示层，地图端对应地图服务处，后端数据处理对应数据层。系统总共由八个子系统构成，分别是首页（地域查看）、数据检索、数据资源、属性查询、模型库、决策区划、系统帮助和后台管理。
　　3.3 系統实现
　　前端使用Vue框架——用于构建用户界面的渐进式框架，与其他大型框架不同：Vue是可以自底向上逐层应用的，用element组件，引入阿里矢量图库，便能快捷地使用各种组件图标，极大地提高了前端开发效率。前端整体运用Vue框架下的router路由，界面分为头部、旁部、主部、底部四个部分，界面四部分写作公共组件，在每个界面调用。前端界面中的下拉菜单、级联选择器等均采用公用提供组件，头部菜单导航栏写成自定义组件。后端独立采用SpringBoot框架，前端与后端通过接口连接，由后端人员进行用户注册、西藏地区信息查询、决策区划各数据分析等10个接口的设计，使得前后端连接工作更加清晰，Orecle数据库中存放地区的作物种类、积温、降水等诸多种植相关数据，并允许管理员对数据库方面实时更新[6]。地图端用SuperMap iDesktop.Net进行地图制作，在SuperMap iserver中发布地图服务与数据，通过超图客户端应用程序开发工具实现地图的显示与基本操作。在超图平台的辅助下，嵌入到前端界面的主部这一部分，嵌入能够让系统反应更加迅速且稳定。
　　4 结语
　　基于Web GIS技术开发了集地域分析、规划目标、规划定位、模型定性等功能于一体的青稞种植决策系统，实现了青稞种植区划决策的数据标准化、科学定量分析、空间定位分析，极大地提升了青稞种植决策的科学性、精准性和规范性。系统管理员的每一次数据更新，其系统数据就会进行一次自我扩展，随着系统推广的不断深入，此系统的数据会日益丰富和完善，这对于后续系统的升级，更多辅助功能的开发等二次开发都具有深远的意义。
　　4.1 系统的优点
　　在系统开发过程中也总结出不少系统开发的优点和创新点，如：（1）前端、后端、地图端，三端分离可以极大的提高系统开发的效率，三端之间都通过接口来联系，运用接口可以让系统各阶段功能实现更加清晰，使系统实现并发进行从而更有效率;（2）地图端嵌入前端界面可使系统的反应更快，运行更稳定，这一点结合了Ajax的思想，每次区域种植决策之后，仅地图部分进行更新，其迅速反应让用户能用更好的体验感;（3）此系统用于青稞种植决策，但它的作用远不止于此，可将系统进行修改和延伸，可用于更多的农业生产，如：水稻、番茄等。
　　4.2 系统的不足
　　（1）系统的辅助功能还需要多多开发，如：青稞种植的智能化播种与智能化农机联系功能开发，水稻种植微型区域决策功能开发。
　　（2）随着农业的不断发展和全球环境的不断变化，青稞种植决策的影响因素愈来愈多，需要不断地完善其模型库和种植决策影响因素比例算法，并且在决策区划中将高亮显示的适种区域分为最适宜、适宜、次适宜等不同的适种等级，使得决策更加具有高效性和精准性。
　　参考文献
　　[1] 金凤志，邓睿，黄敬峰.基于GIS的浙江杨梅种植区划[J].农业工程学报，2008，24（8）：214-218.
　　[2] 乔彦友，武晓波.基于Web GIS的农业决策支持系统及其应用[J].地球信息科学，2003，5（4）：34-37.
　　[3] 周灿芳，刘序，余华荣，等.基于GIS的区域农业规划辅助决策系统开发[J].中国农学报，2019，20（35）：143-149.
　　[4] 唐惠燕.基于GIS的江苏种植结构演变研究（1949-2011）[D].南京：南京农业大学，2014.
　　[5] 王剑，吴定峰，王健，等.面向物联网的农业信息资源监控平台技术研究[J].广东农业科学，2015，42（23）：178-183.
　　[6] 宋关福，钟耳顺.组件式地理信息系统研究与开发[J].中国图像图形学报，1998，3（4）：313-317.
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