基于小麦冠层无人机高光谱影像的农田土壤含水率估算

精准监测农田土壤含水率（soil moisture content,SMC）有助于提高中国水资源利用率以及农业可持续发展水平,为实现国家农业经济的稳定发展及可持续发展目标打下坚实的基础。为了探索基于无人机遥感数据进行准确、快速的土壤含水率监测的方法,该研究选取新疆阜康绿洲田块为研究区,使用无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）高光谱传感器采集田块尺度小麦冠层光谱信息,进行SMC定量估算和制图。对小麦冠层光谱进行savitzky-golay（SG）平滑,利用7种不同的小波基函数（bior4.4、coif4、db4、fk14、haar、rbio3.9、sym4）对光谱信息进行连续小波变换（continuous wavelet transform,CWT）处理,并采用遗传算法（genetic algorithm, GA）对小波系数进行特征提取,最后结合偏最小二乘回归（partial least square regress,PLSR）、支持向量机（support vector machine,SVM）、人工神经网络（artificial neural network,ANN）、随机森林（radom forest,RF）以及极端梯度提升（extreme gradient boosting,XGBoost）估算SMC并实现其空间制图。结果表明：基于GA的特征波段选择方法可有效提高SMC的估算精度。使用全波段小波系数构建模型的精度R2在0.20～0.44之间,而使用特征小波系数的R2为0.25～0.82。与其他小波基函数相比,采用db4特征小波系数的估算精度最优,PLSR、SVM、ANN、RF和XGBoost模型估算SMC的R2分别为0.82、0.72、0.79、0.76和0.45。基于PLSR和ANN最优模型进行SMC空间制图,结果表明基于CWT和机器学习结合模型能够有效估算小田块尺度SMC。该研究基于无人机高光谱数据实现了SMC精确估算,为农田尺度SMC监测提供了有效手段。