基于无人机热红外遥感的玉米地土壤含水率诊断方法

摘要

cqvip:为使热红外遥感诊断土壤含水率更加准确、高效,以不同水分处理的大田玉米为研究对象,借助无人机可见光图像,对热红外图像进行植土分离,并提取玉米冠层温度和地表土壤温度。通过剔除温度直方图两端1%的温度像元对温度信息进行优化,进而计算作物水分胁迫指数(Crop water stress index,CWSI)、冠层相对温差(Canopy relative temperature difference,CRTD)、地表相对温差(Surface relative temperature difference,SRTD),利用三者之和求得水分温度综合指数(Water-temperature composite index,WTCI),并用于诊断不同深度的土壤含水率。结果表明,剔除温度直方图两端1%温度像元的玉米冠层温度与实测冠层温度的相关性更高(4次试验的R2由0.823、0.886、0.899、0.876提高至0.906、0.938、0.944、0.922),剔除温度直方图前端1%温度像元的地表土壤温度与实测地表温度的相关性也更高(2次试验的R2由0.841、0.875提高至0.908、0.925),即通过直方图法优化的温度更接近实测温度;在拔节前期,CWSI、WTCI诊断0~20 cm土壤含水率效果较优,而拔节后期、抽雄吐丝期、乳熟期诊断0~40 cm土壤含水率效果较优;在半覆盖条件下,包含冠层温度信息(CWSI、CRTD)和土壤温度信息(SRTD)的WTCI1与土壤含水率的相关性更高(0~40cm:决定系数为0.500、0.821,高于0.463、0.748);在全覆盖状态下,包含冠层相对温差(CRTD)的WTCI2与土壤含水率的相关性更高(0~40 cm:决定系数为0.809、0.729,高于0.721、0.656),表明WTCI是诊断土壤含水率效果较优的指标。