夏玉米冠层温度变化的时滞效应及其对土壤水分监测的影响

考虑冠层温度变化的时滞效应,可能在一定程度上能够提高土壤含水率的监测精度。该研究以灌浆期的夏玉米为研究对象,利用精密红外温度传感器（SI-411）连续监测I1（田间持水量的85%～100%）、I2（田间持水量的70%～85%）和I3（田间持水量的50%～65%）3个不同水分处理下的冠层温度,并同步获取试验地地面净辐射、大气温度、空气相对湿度等环境因子数据,以及不同水分处理小区0～10、0～20、0～30、0～40、0～60 cm不同深度处土壤含水率数据,利用高斯函数拟合冠层温度及环境因子日变化过程以此确定拟合曲线的峰值时刻,通过峰值时间差确定两者之间的时滞关系,并利用多元线性回归分析确定冠层温度的主要影响因素,最后在考虑冠层温度与主要影响因素之间时滞关系的基础上,分析冠层温度变化的时滞效应对监测土壤含水率的影响。结果表明：不同水分处理下的冠层温度峰值具有较大差异,峰值大小依次为I3、I2、I1;I1、I2、I3水分处理的冠层温度峰值时刻分别滞后净辐射约70、70、100 min,超前大气温度和相对湿度约60、60、30 min;冠层温度变化的主要影响因素为大气温度,其次为地面净辐射,最后为相对湿度;考虑时滞效应的冠气温差与土壤含水率的相关性更高,考虑时滞效应的冠气温差对土壤含水率的监测效果有一定提升。研究可为利用作物生理特性提高土壤水分监测精度提供参考。     

基于无人机遥感影像的玉米冠层温度提取及作物水分胁迫监测

针对当前无人机热红外遥感提取冠层温度不准确、监测作物水分胁迫状况精度不高的问题,该研究以不同水分处理的拔节期夏玉米为研究对象,利用无人机获取试验区域热红外和可见光图像资料,分别采用Otsu算法、EXG-Kmeans算法和Otsu-EXG-Kmeans算法获取冠层区域图像,并对提取结果进行精度评价,而后采用最优算法求得对应作物水分胁迫指数（Crop Water Stress Index,CWSI）,通过分析CWSI同土壤含水率相关关系以及CWSI日平均变化趋势来监测玉米水分亏缺状况。结果表明：1）相比于其他方法,Otsu-EXG-Kmeans算法对冠层温度提取精度更高（用户精度为95.9%）,提取的冠层温度更接近实测温度（r=0.788）,可以准确获取图像冠层温度。2）相比于冠层温度,CWSI与土壤含水率的相关性更高（r= -0.738）,CWSI日平均变化趋势更符合实际情况,可更加精确地监测玉米缺水状况。该研究为无人机遥感精准监测作物水分胁迫状况提供参考。     

盐碱土入渗下修正Green-Ampt模型参数确定与验证

为进一步探究盐碱土的入渗机理,实现科学的盐碱土农业生产与灌溉,基于传统Green-Ampt模型,根据盐碱土的入渗特性引进扩散率D(θ),并结合对土壤剖面含水量分布的划分假定对模型进行修正。利用5种盐碱土进行一维积水入渗试验,采用入渗率、湿润锋数据验证该修正模型。结果显示：修正模型模拟值与实测值的一致性良好,进行相关分析得到5种盐碱土入渗率R2平均值为0.983,平均绝对误差均小于0.05;湿润锋R2平均值为0.868,平均绝对误差均小于3.50。将修正模型参数饱和导水率、湿润锋面基质吸力值与盐碱土盐分离子含量进行相关分析,结果显示基质吸力值随K++Na+含量的减少而减小,饱和导水率随K++Na+含量的减少而增大。该修正模型经验证可应用于不同盐渍化程度的盐碱土入渗过程模拟,从而为深入盐碱土水分入渗机制研究与加快盐碱土农业生产提供理论支持。     

剔除土壤背景对反演玉米根域土壤含水率的影响研究

为研究剔除土壤背景对无人机多光谱监测土壤含水率的影响,通过无人机飞行拍摄得到多光谱影像数据,运用监督分类剔除土壤背景,并分别提取剔除背景前后各6个波段的光谱反射率.将反射率与深度10 cm、20 cm和30 cm的实测含水率分别构建一元线性回归模型、逐步回归模型、偏最小二乘回归模型和岭回归模型,以R2、RMSE、RE为指标进行模型精度评价.结果表明:剔除灌浆期玉米的土壤背景后,数据的相关性和回归模型的精度始终比未剔除土壤背景数据的相关性和模型精度差.剔除土壤背景的反射率与各个深度含水率的相关系数绝对值在0.01～0.33之间,未剔除土壤背景的反射率与各个深度含水率的相关系数绝对值在0.08～0.54之间.未剔除土壤背景模型的效果在任何深度均高于剔除土壤背景的模型,其中在各深度处偏最小二乘回归模型的精度均为最优.     

基于多种高光谱指标反演冻结土壤含水率的研究

在中国季节性冻融区如何高效快速地监测冻结土壤的含水率至关重要。以内蒙古河套灌区典型灌域土壤为对象，在实验室分梯度配置不同含水率的土样，通过地物光谱仪测定土壤冻结与未冻结状态下的高光谱数据，处理得到原始光谱反射率(Raw Spectral Reflectance,REF)、一阶微分反射率(First-order Differential Reflectance,FDR)和二阶微分反射率(Second-order Differential Reflectance, SDR)、标准正态变量变换(Standard Normal Variable Reflectance,SNV)和倒数之对数变换(Logarithm of Reciprocal,LR) 5种光谱指标，采用偏最小二乘回归法(Partial Least Squares Regression,PLSR)、多元逐步回归法(Multiple Stepwise Regression,MSR)、支持向量机法(Support Vecor Machine,SVM)和一元线性回归法(Unary Linear Regression,ULR)，构建基于不...