无人机热红外反演土壤含水率的方法

以不同生育期夏玉米为对象,讨论无人机热红外反演夏玉米田土壤含水率的精度及反演方法.利用无人机获取试验区的可见光和热红外图像.通过可见光图像提取冠层掩膜并叠加在热红外图像上提取玉米冠层温度,分析冠层温度的变化趋势及与叶面积指数(LAI)的相关性.最后,利用冠气温差的相反数与叶面积指数构建了一个新指标(D_TL),讨论了冠气温差或D_TL指标反演土壤含水率的准确性.结果表明:冠层温度随着土壤含水量的增加而降低,夏玉米LAI在一定程度上可以表征冠层温度;对比4个时期的数据,发现冠气温差反演效果在灌溉后较好(如2次灌后R²分别为0.614 6和0.463 7);与冠气温差相比,D_TL指标可以提高土壤含水量反演的精度,如0~20 cm深度的R²从0.614 6和0.463 7提高到0.661 6和0.485 0.该研究对热红外反演夏玉米田间土壤含水率方法进行了新的尝试.     

基于Sentinel-2的青铜峡灌区春小麦和苜蓿早期识别

【目的】基于决策树分类算法对青铜峡灌区春小麦和苜蓿进行早期识别。【方法】在实地调研的基础上,结合Sentinel-2遥感影像,构建能够不断融入遥感数据的决策树分类算法,对青铜峡灌区春小麦和苜蓿进行早期识别。【结果】4月上旬,由于春小麦和苜蓿生长特征较为相似,春小麦和苜蓿的总体分类精度分别为69%和75%。此后,随着观测数据的不断融入,分类精度逐步提升,5月14日二者的分类精度即可达到90%以上。5月31日利用全部5期卫星影像数据时,春小麦的总体精度可达到94%,Kappa系数为0.75,苜蓿的总体精度可达到97%,Kappa为0.86。2023年青铜峡灌区春小麦种植面积为24 000 hm²,苜蓿种植面积为2 000 hm²。其中,春小麦种植结构较为复杂,既存在集中连片的大规模种植,也存在大量面积较小的碎片化种植带。【结论】基于Sentinel-2遥感数据的决策树分类方法,可在4月上旬获取初步分类结果,在5月中旬苜蓿第1次收割之前对青铜峡灌区春小麦和苜蓿进行较为准确的识别。     

基于电磁感应数据的电导率反演模型研究

【目的】土壤盐渍化是限制新疆南部棉花高产的主要因子,准确获取区域尺度土壤剖面盐分信息。【方法】以南疆阿拉尔垦区为研究区,以田间尺度采集的30个不同盐渍化程度棉田的540个样点的0~0.375、0~0.750、0~1.000 m的土壤剖面电导率数据和对应的电磁感应数据为数据源,采用线性模型和非线性模型分别构建了田间尺度和区域尺度的土壤剖面电导率的电磁感应反演模型,并采用缩减建模样本量方法进一步检验了区域尺度模型的可靠性和稳定性。【结果】多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)建模方法的田间尺度模型R²在0.88~0.95,而对应的区域尺度模型R²在0.34~0.53。基于随机森林(RF)、神经网络(NN)和支持向量机(SVM)非线性建模方法构建的土壤剖面电导率的区域尺度电磁感应反演模型R²在0.60~0.85,其中RF模型的精度最高。0~0.375、0~0.750、0~1.000 m土壤剖面电导率的RF反演模型R²分别为0.80、0.85和0.84,相较于线性建模方法的区域尺度模型精度有明显的提高。RF区域尺度模型的样本数量由540个缩减到240个,模型精度没有明显变化,表明采用区域尺度模型,可大幅度降低土壤剖面样本采集数量,从而可显著提高采样效率和降低采样成本。【结论】区域尺度下构建土壤剖面电导率反演模型时,随机森林建模方法效果较优,模型预测能力具有较高的可靠性。     

基于高分辨率影像的河套灌区乡镇尺度作物种植面积监测北大核心CSCD

【目的】有效、精确地获取乡镇尺度农作物种植面积信息。【方法】利用高精度遥感影像信息,采用最大似然法进行地物分类,对研究区主要农作物种植面积进行了估算,并通过地面抽样调查信息作为辅助参量进行了精度评价。【结果】采用高精度遥感图像结合最大似然法可以有效、精确地提取乡镇尺度农作物种植面积,玉米和葵花的用户精度均高于91%,在遥感影像受天气影响较小的2013年和2015年,各用户精度达到95%左右,Kappa系数达到0.94。研究区玉米的种植面积逐年扩大,而葵花的种植面积逐年缩小。同时由于农田改造,使得非种植区的面积有一定程度的减少。【结论】高分辨率卫星图像能帮助农民和政府低成本地估算农作物种植面积,进而调整耕地,优化种植结构。     

基于无人机-卫星遥感升尺度的土壤水分监测模型研究

土壤水分是研究土壤-植物-大气循环系统中能量与物质交换的关键,通过尺度转换方法将无人机遥感数据上推以修正卫星数据,可有效改善卫星遥感反演模型精度。本文以河套灌区为研究对象,分别采用重采样和TsHARP升尺度法,引入多元线性回归(MLR)、BP神经网络(BPNN)和支持向量机(SVM)算法构建不同土壤深度下无人机-卫星升尺度土壤含水率反演模型。研究结果表明：重采样升尺度法在不同土壤深度下模型整体精度由高到低依次为SVM、MLR、BPNN,其中在土壤深度0～60 cm下采用SVM模型最优,R²达到0.571,RMSE为0.022%;TsHARP升尺度法在不同土壤深度下模型整体精度由高到低依次为BPNN、SVM、MLR,其中在土壤深度0～60 cm下采用BPNN模型最优,R²达到0.829,RMSE为0.015%。与升尺度修正前对应土壤深度模型对比,两种升尺度方法均能明显提高卫星遥感对土壤含水率的反演精度,但TsHARP升尺度法整体优于重采样法;重采样法的R²由0.413提升至0.571,RMSE由0.026%降至0.022%...     

基于高分辨率影像的河套灌区乡镇尺度作物种植面积监测

【目的】有效、精确地获取乡镇尺度农作物种植面积信息。【方法】利用高精度遥感影像信息,采用最大似然法进行地物分类,对研究区主要农作物种植面积进行了估算,并通过地面抽样调查信息作为辅助参量进行了精度评价。【结果】采用高精度遥感图像结合最大似然法可以有效、精确地提取乡镇尺度农作物种植面积,玉米和葵花的用户精度均高于91%,在遥感影像受天气影响较小的2013年和2015年,各用户精度达到95%左右,Kappa系数达到0.94。研究区玉米的种植面积逐年扩大,而葵花的种植面积逐年缩小。同时由于农田改造,使得非种植区的面积有一定程度的减少。【结论】高分辨率卫星图像能帮助农民和政府低成本地估算农作物种植面积,进而调整耕地,优化种植结构。     

基于MODIS-EVI的内蒙古沿黄平原区作物种植结构分析

【目的】获取内蒙古沿黄平原区农业资源信息,提高大区域中低分辨率遥感影像上作物种植结构分类的效率和精度。【方法】利用多时相作物分类方法在内蒙古沿黄平原区构建增强型植被指数(EVI)时间序列曲线,依据不同农作物EVI时间序列曲线的差异对6种主要农作物小麦、玉米、葵花、西葫芦、番茄和苜蓿的种植结构进行了分析。【结果】小麦、玉米、葵花、西葫芦、番茄、苜蓿和其他作物的用户精度分别为:79.59%、80%、83.67%、78.18%、75.93%、82.22%、68.75%,制图精度分别为78%、80%、82%、86%、82%、74%、66%,农作物总体分类精度达到78.29%,Kappa系数为0.747。经统计沿黄灌区种植的玉米实地统计面积合计为7912.17 km²,文中提取出的面积为7412.75 km²,相对误差为6.31%。【结论】通过对MODIS-EVI时间序列的分析可以较为准确地识别大尺度测区内的主要作物,该方法能够在大区域中低分辨率影像上实现较好的分类结果。     

基于无人机多光谱遥感的棉花生长参数和产量估算

及时准确地监测棉花长势和产量是精准农业栽培管理的关键。无人机(UAV)平台能够快速获取高时空分辨率的遥感数据,在作物生长参数和产量估算方面显示出巨大的潜力。以山东省滨州市棉花为研究对象,利用安装在无人机上的多光谱相机获取遥感影像,分别提取各波段反射率,筛选出8种植被指数,采用多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)、人工神经网络(BPNN)3种方法分别构建棉花的株高、叶绿素相对含量、单株产量的估计模型并进行验证。结果表明,基于BPNN的预测模型精度明显优于MLR和RF模型,盛花期与成熟期棉花株高估计模型验证集的R²分别为0.842和0.670;叶绿素相对含量估算模型验证集的R²分别为0.725和0.765;产量估算模型验证集的R²分别为0.860和0.846。为无人机遥感在作物生长参数与产量估算领域中的应用提供理论依据,为进一步优化农业生产管理、科学决策提供参考。     

基于多时相多参数融合的麦玉轮作小麦产量估算方法

为了进一步提高冬小麦产量预测的准确性,针对麦玉轮作体系缺乏直接把前茬作物信息纳入到当季作物的产量估算及管理中的研究状况,利用前茬玉米季中长势遥感信息及产量信息,融合小麦拔节期、灌浆期及成熟期长势遥感信息、播前施肥信息及土壤特性信息等多时相多模态数据,基于GPR算法,建立多时相多模态参数融合的麦玉轮作体系小麦产量估算模型,结果显示：基于多生育期的产量估算模型较单生育期最优产量估算模型性能有所提升,R²提高0.01～0.03。其中基于拔节期产量估算模型精度略低于多生育期产量估算模型,但精度相近。基于多模态参数融合的产量估算模型中,除玉米作物信息与土壤特性信息融合构建的产量估算模型,多模态参数融合的产量估算模型精度较相应低模态参数融合的产量估算模型精度高。四模态参数融合的GPR模型决定系数R²为0.92,RMSE为213.75 kg/hm²,较其他模型,R²提高0.02～0.41。对于小麦产量估算模型,各模态参数影响由大到小依次为施肥信息、小麦遥感信息、土壤特性信息、玉米作物信息。玉米作物信息对于多模态参...     

融合多源遥感数据的夏玉米土壤水分反演方法对比研究

为了解决在夏玉米植株高度较高(> 1.5 m)情况下,无人机遥感土壤水分反演过程中冠层与地表之间多次散射对微波后向散射的衰减问题,寻找合适的反演方法。通过融合运用无人机多光谱和热红外数据、Sentinel-1A SAR卫星数据,结合田间实测数据,对植被覆盖下的土壤水分反演与精度验证进行研究;采用温度植被干旱指数(TVDI)、水云模型(WCM)以及引入MIMICS模型参数的改进水云模型(Improved WCM) 3种方法进行土壤水分反演。其中,TVDI方法拔节期反演精度R²为0.50(10 cm)和0.42(20 cm),乳熟期反演精度R²为0.49(10 cm)和0.46(20 cm);WCM方法拔节期反演精度R²为0.53(10 cm)和0.44(20 cm),乳熟期反演精度R²为0.18(10 cm)和0.02(20 cm);Improved WCM方法拔节期反演精度为0.76(10 cm)和0.69(20 cm),乳熟期反演精度为0.78 (10 cm)和0.74(20 cm)。采用引...     

基于Landsat8与Sentinel-1遥感图像融合的土壤含水率反演模型

针对当前运用单一光学卫星反演土壤含水率时易受到云的影响,单一SAR卫星反演土壤含水率时易受到地表粗糙度和植被影响的问题,以内蒙古河套灌区沙壕渠为研究区域,以4个深度的土壤含水率为研究对象,分别采用主成分分析(PCA)、施密特正交变换(GS)融合Landsat8和Sentinel-1图像以减少云、植被、土壤粗糙度的影响,并对融合后的图像质量进行评价,然后用融合图像的灰度构建1 134种遥感指数,基于相关系数分析、变量投影重要性分析、灰色关联分析3种变量筛选方法与BP神经网络(BP)、极限学习机(ELM)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)4种机器学习算法的耦合模型反演沙壕渠土壤含水率。研究结果表明：经PCA、GS融合后的融合图像可同时保持Sentinel-1和Landsat8图像的优势,并成功定量反演土壤含水率。基于融合图像构建的三维指数普遍比二维指数对土壤含水率更敏感。在表层土壤含水率反演中,基于GS融合的VIP-ELM模型精度最高(决定系数R²=0.66,均方根误差(RMSE)为1.35%)。将GS融合的VIP-ELM模型应用于其他土壤深度含水率的反演后发现...     

土壤调理剂对砂姜黑土农田土壤理化性状和夏玉米生长的影响

砂姜黑土农田由于土壤黏板僵闭,耕层浅薄以及肥力低下等问题,往往导致玉米根系下扎困难,倒伏严重,产量下降。【目的】利用土壤调理剂改善土壤理化性状,以提高砂姜黑土农田生产力,促进玉米生长,增加玉米产量。【方法】在砂姜黑土农田上以冬小麦播前旋耕(RT)为对照,设置深耕(DP)、旋耕+松土促根剂(RT+RP)、旋耕+土壤修复剂(RT+RA)和旋耕+土壤改良剂(RT+SI)等处理,研究了土壤调理剂对土壤理化性状、土壤肥力和酶活性以及夏玉米抗倒伏性能和玉米产量的影响,并与深耕(DP)的作用效果进行了比较。【结果】RT+RP、RT+RA和RT+SI处理均可提高砂姜黑土农田的土壤含水率,并降低土壤体积质量;显著提高土壤脲酶、蔗糖酶和中性磷酸酶活性;显著提高土壤中有效磷、铵态氮和硝态氮量;显著增加了夏玉米株高和茎粗,提高了夏玉米茎秆抗弯曲力和地上部第三茎节横折强度,增强抗倒伏性能;RT+RP、RT+RA和RT+SI处理下产量分别较RT处理增加15.73%、9.02%和8.82%,经济效益分别增加12.05%、5.40%和3.37%。3种土壤调理剂的产量普遍优于深耕和旋耕处理,其中松土促根剂处理下的夏玉米产量最高,经济效益最好。【结论】施用土壤调理剂可以显著改善砂姜黑土农田的土壤环境,增加土壤含水率,提高土壤养分和土壤酶活性,增强夏玉米抗倒伏能力并实现增产。     

利用winSRFR模拟畦灌入渗参数和灌水质量变化规律

【目的】探究畦灌入渗参数及灌水质量变化规律及其与灌水历时的关系。【方法】基于夏玉米-冬小麦轮作实测数据,采用winSRFR模型模拟灌水过程,计算入渗参数和灌水均匀度。【结果】水流推进与消退均方根误差介于0.05～0.41 h和0.06～0.71 h,占推进和消退时间1.23%～7.16%和1.21%～23.37%;冬小麦水流推进速率明显慢于夏玉米,平均多用时123.99%,冬小麦时期的土壤入渗系数较夏玉米时期平均增大1.05倍,土壤入渗指数较夏玉米时期平均小34.61%,糙率较夏玉米平均增大39.31%;通过拟合,入渗系数与灌水历时呈线性关系(R~2=0.9036),可用于入渗系数估算。【结论】winSRFR模型模拟效果较好,随灌水次数增加,入渗系数和入渗指数均减小,地表入渗能力降低,有利于提升灌水质量,入渗系数与灌水历时呈线性关系。     

CMADS数据集在呼兰河流域的适用性评价

【目的】探究中国大气同化数据集(CMADS)在呼兰河流域水文模拟的适用性。【方法】对CMADS与传统水文站降水、气温数据的精度及时空分布特征进行分析,构建CMADS与传统水文站2种气象数据驱动流域有、无水库控制水系情景下的SWAT模型,同时使用SUFI-2算法以月值实测断面径流数据为准进行模型参数的率定和验证,评价该数据集作为气象驱动数据的适用性及对传统水文站数据的可替代性。【结果】(1) 2种气象数据具有较强的线性相关性和对应关系,且时空分布特征相似,年内变化趋势一致。(2)在无水库呼兰河干流水系,CMADS数据驱动的模型率定期R²=0.92、NSE=0.91、PBIAS=18.53%,验证期R²=0.94、NSE=0.96、PBIAS=10.51%;在有水库通肯河水系,模型在率定期R²=0.89、NSE=0.82、PBIAS=12.79%,验证期模型R²=0.93、NSE=0.86、PBIAS=12.03%,模拟结果均达到径流模拟评价标准。【结论】CMADS+SWAT模型比传统水文站在呼兰河流域...     

无人机热红外遥感反演玉米根域土壤含水率方法研究

为了减少土壤背景带来的干扰,更加准确、高效的获取无人机热红外图像中的玉米冠层温度,进而快速反演玉米地土壤含水率,以4种水分梯度处理的拔节期玉米为研究对象,借助无人机可见光和热红外图像,采用RGRI指数法、Otsu阈值法和不剔除土壤背景3种处理方法提取热红外图像中玉米冠层温度信息,计算作物水分胁迫指数(Crop water stress index,CWSI)并用于反演不同水分梯度处理下玉米地不同深度的土壤含水率,基于3种方法获得的CWSI分别记为CWSIRGRI、CWSIOtsu、CWSIsc.结果表明:①基于RGRI指数法获取的玉米冠层温度与实测冠层温度的相关性最高(R2均大于0.8;RMSE均小于1℃),Otsu方法次之,不剔除土壤背景方法效果最差.②在整个拔节期,CWSIRGRI反演土壤含水率效果最好(R2均大于0.5,P<0.01;效果显著),CWSIOtsu次之、CWSIsc反演效果最差.③选取CWSIRGRI为最优CWSI指标,其在玉米拔节期5个土壤深度内的R2呈现先上升后下降的趋势且都在0～30 cm深度内达到最大值.因此,基于RGRI指数法建立的CWSIRGRI可以作为反演玉米地土壤含水率的有效指标.     

不同冠层阻力模型在夏玉米蒸散发计算中的优化应用

【目的】更精确地估算怀来地区夏玉米蒸散量(ET)。【方法】利用怀来站点2013年的气象数据与涡度相关数据,分别采用最小二乘法与蚁群算法优化冠层阻力Jarvis模型(JA模型)和耦合表层阻力模型(CO模型)中的经验参数,使用BP神经网络模型分析冠层阻力(r_c)对各气象因子的敏感程度。再利用2014年的气象数据计算ET,并以涡度相关系统实测的ET为标准验证参数优化的结果。【结果】①r_c对各影响因子敏感程度从大到小顺序为:R_nLAIθTVPD。②使用蚁群算法优化的CO模型拟合r_c结果最好(R~2=0.89,RMSE=410.90s/m,d=0.88)。③使用蚁群算法优化后的CO模型模拟ET精度最高(R~2=0.72,RMSE=1.07 mm,d=0.75)。【结论】R_n和LAI是影响夏玉米r_c的主要因素,使用蚁群算法优化CO模型中的参数,可以获得精度最高的r_c拟合结果和ET估计值,可为夏玉米精量用水提供理论依据。     

淮北平原冬小麦土壤含水率时空特征分析

【目的】探讨淮北平原冬小麦生育期内土壤水分的时空变化特征,为冬小麦灌溉和田间水分管理提供科学依据。【方法】基于1992—2018年淮北平原砂姜黑土区的土壤含水率数据和适宜土壤含水率阈值,采用Mann-Kendall检验法(M-K检验法)、滑动T检验法、克里金插值法等方法分析了淮北平原冬小麦生育期内土壤含水率时空变化规律。【结果】(1)冬小麦全生育期10、20 cm土层深度含水率呈下降趋势,而50 cm含水率则呈上升趋势;10、20和50cm的土壤含水率未发生突变,其变化处于正常波动范围。(2)冬小麦生育期内,拔节—抽穗阶段、抽穗—乳熟阶段和乳熟—成熟阶段的土壤含水率低于适宜含水率下限值出现的概率分别为38.5%、46.2%和46.2%,不利于冬小麦生长发育;而返青—拔节阶段土壤含水率均高于适宜含水率下限值,出现干旱胁迫的可能性较低。(3)在空间分布上,冬小麦全生育期表层土壤含水率西南部最高,中部较低,而中层50cm则呈从南向北减少的整体态势。(4)在拔节—抽穗阶段,土壤含水率的低值区出现在蚌埠和蒙城的概率为45.5%和50.0%,而在抽穗—乳熟阶段其概率分别为62.0%和38.1%。【结论】未来淮北平原表层土壤含水率可能呈下降趋势,冬小麦生长受干旱胁迫的可能性较大,蚌埠和蒙城地区应加强冬小麦的灌溉。     

不同施肥水平对夏玉米土壤呼吸的影响研究

通过试验探究不同施肥水平下夏玉米土壤呼吸速率的变化,试验于2017年6-9月在国家节水灌溉工程技术研究中心(北京)大兴试验研究基地开展,采用密闭静态箱法监测夏玉米农田土壤呼吸,并分析了夏玉米生育期土壤呼吸速率变化特征及其对土壤表层温湿度的响应机制。结果表明夏玉米农田各施肥处理土壤呼吸速率日均变化呈先增高后降低的变化趋势,峰值大致出现在15∶00,最低值大致出现在6∶00;且增加施肥量,土壤呼吸速率也随之增加。土壤表层(0～10 cm)温度、含水率与夏玉米农田土壤呼吸速率相关性均呈极显著水平;二者分别可解释土壤呼吸速率季节变化的23.1%～69.9%与15.3%～50.8%,各施肥处理的Q_(10)值依次为1.73、2.20、2.29,随着施肥量的提高而增加;建立土壤表层温度、含水率与土壤呼吸速率的联合模拟方程有更好的模拟效果。     

基于SHAW模型的南疆典型棉田适宜冬春灌盐分淋洗策略

为探究南疆地区棉田休闲期土壤水热盐运移过程及适宜的冬春灌盐分淋洗策略，基于当地棉田测坑连续两年作物休闲期(2019—2020年、2020—2021年)0～80 cm的土壤水、热、盐监测数据，对SHAW模型进行率定和验证；并设置64个冬春灌情景，包括8个冬灌定额(0、600、1 200、1 800、2 400、2 700、3 000、3 600 m³/hm²)和8个春灌定额(0、300、600、900、1 200、1 800、2 100、2 400 m³/hm²),进一步模拟了不同冬春灌组合模式下休闲期的土壤水热盐运移规律。结果表明：SHAW模型能够较可靠地模拟南疆地区休闲期冻融土壤水热盐运移规律。其中，土壤温度的模拟精度最高，不同土壤深度R²均不小于0.95;而土壤含水率和含盐量受到土壤水分相变的影响导致模拟精度稍差，最小R²分别为0.61和0.73。不同冬灌处理在冻结期未冻水含量大幅降低，冬灌定额越大的处理，未冻水含量越少。冬灌水量越大，冻结期表层土壤温...     

基于混合象元分解的Landsat8与MODIS数据融合反演土壤墒情方法研究

【目的】及时准确地获取灌区土壤墒情信息。【方法】以河南省焦作市广利灌区为研究对象,利用Landsat8及MODIS遥感数据分别以表观热惯量及植被供水指数法反演土壤墒情,以混合象元分解的植被和土壤的丰度作为权重因子,对2种方法反演的土壤墒情进行了融合计算。【结果】利用植被供水指数法和表观热惯量反演的土壤含水率与实测含水率相关系数分别为0.47和0.51,同时将2种方法相结合得到的反演结果精度更高,实测含水率与计算的土壤含水率相关系数达到0.73。【结论】融合方法可以更好地计算灌区非均匀覆盖区的土壤墒情。