基于无人机多光谱遥感的冬小麦冠层叶绿素含量估测研究

为探讨利用无人机多光谱影像监测冬小麦叶绿素含量的可行性,基于北京市大兴区中国水科院试验基地的2019年冬小麦无人机多光谱影像和田间实测冠层叶绿素含量数据,选取16种光谱植被指数,确定对冬小麦冠层叶绿素含量显著相关的植被指数,采用一元二次线性回归和逐步回归分析方法建立各生育时期及全生育期的SPAD值估测模型,通过精度检验确定对冬小麦冠层叶绿素含量监测的最优模型。结果表明,两种分析方法中逐步回归建模效果最佳。拔节期选取4个植被指数(MSR、CARI、NGBDI、TVI)建模效果最好,模型率定的决定系数(r~2)为0.73,模型验证的r~2、相对误差(RE)和均方根误差(RMSE)分别为0.63、2.83%、1.68;抽穗期选取3个植被指数(GNDVI、GOSAVI、CARI)建模效果最好,模型率定的r~2为0.81,模型验证的r~2、RE、RMSE分别为0.63、2.83%、1.68;灌浆期选取2个植被指数(MSR、NGBDI)建模效果最好,模型率定的r~2为0.67,模型验证的r~2、RE、RMSE分别为0.65、2.83%、1.88。因此,无人机多光谱影像结合逐步回归模型可以很好地监测冬小麦SPAD值动态变化。     

基于无人机热红外遥感的夏玉米蒸散量估算及其影响因子

农田蒸散量(ET)是土壤—作物—大气连续体水分运移的关键参数,与作物生理活动和产量有着极为密切的关系,准确实时估算田间作物蒸散量对研究作物生长发育至关重要。基于无人机热红外传感器反演夏玉米的冠层温度,基于反演的冠层温度构建夏玉米蒸散模型(ET_(d,t))并验证了模型反演作物蒸散量的精度,分析了ET_(d,t)相关影响因子。结果表明:以热红外冠层温度作物蒸散模型计算的ET_(d,t)最低值出现在幼苗期为3.42 mm/d,最高值出现在灌浆期为10.94 mm/d,并与涡度相关实测值ET_(d,e)、FAO Penman-Monteith模型计算值ET_(d,f)进行验证,在P0.01水平上呈显著线性关系(R~2=0.739、0.742,RMSE=0.676、0.109 mm/d),ET_(d,t)估算精度达到80%以上。ET_(d,t)的计算受日净辐射、风速、气温、降雨等气象因子影响,不同气象条件的ET_(d,t)不同。叶面积指数(LAI)为夏玉米农田最主要的生物因子,LAI与ET_(d,t)呈线性正相关关系(R~2=0.700),空气动力学阻抗(r_a)是最主要的环境驱动因子,r_a与ET_(d,t)呈线性负相关关系(R~2=0.696)。随着植被覆盖度(NDVI)的变化,ET_(d,t)呈现相同变化趋势(R~2=0.656)。因此,基于无人机热红外反演的冠层温度计算的(ET_(d,t))能较好的反映田间夏玉米蒸散变化过程,从而为利用无人机热红外遥感估算作物蒸散量提供了科学依据。