基于无人机热红外遥感图像提取滴灌棉花冠层温度及精度评价

【目的】 提高基于热红外遥感图像滴灌棉花冠层温度提取精度,为棉花水分状况精准监测提供技术支撑。【方法】 以不同水分处理的苗期、蕾期棉花为研究对象,利用无人机获取试验小区热红外遥感图像,使用便携式手持测温仪测量田间辐射校正板及水桶中的水温,对热红外影像进行温度校正。采用Otsu算法、Canny边缘检测算法对热红外遥感图像进行掩膜处理剔除土壤背景,通过波段运算提取棉花冠层温度,绘制棉花冠层温度频率直方图并对其进行优化。利用便携式手持测温仪同步测量棉花冠层温度,与提取的冠层温度进行一致性分析,验证热红外遥感图像提取棉花冠层温度的精度。【结果】 Canny边缘检测算法剔除土壤背景提取冠层图像准确率大于Otsu算法(91.90%>82.52%、92.76%>80.60%),剔除土壤背景效果最优。Otsu算法和Canny边缘检测算法剔除土壤背景后构建的冠层温度直方图均呈偏态分布,但Canny边缘检测算法剔除土壤背景后构建的冠层温度直方图形状比Otsu算法光滑,噪声少,并且Canny边缘检测算法2年冠层平均温度最低(29.95、30.54℃),与实测温度差值最小(2.78、3.43℃)。去除Canny边缘检测算法的温度直方图两端1%温度信息后,提取的冠层温度与实测温度相关性最高(2年试验r由0.88、0.93提高到了0.94、0.95),RMSE最低(2年RMSE由2.78、2.87℃下降到1.59、1.43℃)。【结论】 Canny边缘检测算法提高了无人机热红外遥感图像棉花冠层温度提取精度,且温度直方图两端1%温度优化后有助于提高棉花冠层温度提取精度。