基于遥感作物识别和灌溉定额试验的区域农业用水分析OA

为探究区域农业用水实态,结合遥感识别与灌溉定额试验开展作物精准识别与最优灌溉量分析。基于多时相遥感影像与随机森林算法,识别出水田、水浇地与果园作物分布,其中中稻3.08万公顷、冬小麦复播夏玉米2.76万公顷,分类总体精度为84.50%~99.15%,Kappa系数为0.73~0.98,验证了该方法的区域适用性。针对水稻、小麦、玉米及主要蔬菜,设计契合作物需水规律与传统灌溉模式的梯度灌溉试验,基于灌溉水利用效率与水分利用效率,采用变异系数法与二次样条插值构建效率函数,确定中稻(11 520 m^(3)·hm^(-2))、冬小麦(2 730 m^(3)·hm^(-2))等作物的最优灌溉水量。进一步将遥感分类结果与灌溉定额数据进行耦合分析,测算得到的研究区农业灌溉总需水量为5.46亿立方米,明显高于近年可供水量,反映出区域农业用水存在结构性矛盾。本研究可为区域水资源优化配置与高效利用提供数据支撑与决策依据。