您好,欢迎访问中国农业科学院 机构知识库!

基于无人机影像的作物土壤水分亏缺反演方法

文献类型: 中文期刊

作者: 陈震 1 ; 马春芽 1 ; 孙浩 1 ; 程千 1 ; 段福义 1 ;

作者机构: 1.中国农业科学院农田灌溉研究所;农业农村部节水工程重点实验室;河南省节水农业重点实验室

关键词: 变量灌溉;热红外;植被指数;土壤水分

期刊名称: 中国农业信息

ISSN: 1672-0423

年卷期: 2019 年 31 卷 004 期

页码: 23-35

摘要: [目的]基于无人机影像进行作物土壤水分亏缺反演研究有利于提高农田集约化管理效率,提升农田精准灌溉水肥空间分布信息高效获取技术水平.[方法]文章以冬小麦为例,采用大型喷灌机变量灌溉的方式,设置3个灌溉水平和6个不同施肥处理;利用无人机携带热红外、可见光、多光谱相机,规划航线飞行采集影像数据,结合田间布点取样校准,反演冬小麦长势;根据获取的无人机遥感影像,经图像拼接、数据提取等处理,获得田间不同试验小区光谱数据,计算植被指数,反演水肥指标,构建土壤水分反演模型.[结果]水分亏缺情境下,灌水的多少直接影响冬小麦的生理生长指标,灌水量越多,冬小麦株高和叶面积发育越好;3个灌溉水平处理间冠层温度差异在2~5℃;植被指数与灌溉处理一致性较好,而不同的施肥处理反演效果不理想.[结论]热红外影像反演作物冠层温度计算得到的作物水分亏缺指数可以展现冬小麦作物水分亏缺空间分布,作物水分亏缺指数与土壤水分平均含水率有很好的相关性.无人机遥感在田间水肥管理的应用有效提升了大田时空数据的获取能力,下一步应开展水肥时空变异性研究,探讨水肥精准施用技术,从理论和技术两方面着手提升精准管理水平.

  • 相关文献

[1]多光谱与热红外数据融合在冬小麦产量估测中的应用. 兰铭,费帅鹏,禹小龙,李雷,夏先春,肖永贵,孟亚雄. 2021

[2]高光谱热红外遥感:现状与展望. 吴骅,李秀娟,李召良,段四波,钱永刚. 2021

[3]极轨卫星热红外地表温度日变化模拟. 陈颖,段四波,冷佩,陈媛媛,韩晓静. 2016

[4]热红外遥感图像中云覆盖像元地表温度估算研究进展. 周义,覃志豪,包刚. 2014

[5]FY-1D/MVISR数据在林火监测关键技术中的应用研究. 冯建中,唐华俊,白林燕,周清波,陈仲新. 2007

[6]玛曲高寒草甸放牧强度的遥感监测. Ma Qing-qing,马青青,Chai Lin-rong,柴林荣,Ma Hai-ling,马海玲,Chang Sheng-hua,常生华. 2017

[7]榆林六县森林地上生物量的遥感监测. 唐欢,刘良云,彭代亮,杜军锋,白利如. 2014

[8]基于光谱特征与PLSR结合的叶面积指数拟合方法的无人机画幅高光谱遥感应用. 高林,杨贵军,李长春,冯海宽,徐波,王磊,董锦绘,付奎. 2017

[9]基于MOD09GA产品的草地生物量遥感估算模型. 崔霞,梁天刚,刘勇. 2009

[10]北疆地区不同草地类型MODIS植被指数变化动态及其与气候因子的关系. 黄晓东,李霞,梁天刚. 2007

[11]青海省草原鼠害区域草地生物量及盖度动态监测研究. 陈梦蝶,黄晓东,侯秀敏,冯琦胜,于惠,郭正刚,梁天刚. 2013

[12]青藏高原草地生物量遥感动态监测. 方金,黄晓东,王玮,于惠,马琳雅,梁天刚. 2011

[13]基于MODIS的青藏高原牧草生长季草地生物量动态. 杜玉娥,刘宝康,郭正刚. 2011

[14]基于高光谱影像的高寒牧区土地覆盖分类与草地生物量监测模型. 方金,梁天刚,吕志邦,冯琦胜,何咏琪. 2013

[15]基于遥感技术的耕地复种指数研究进展. 唐鹏钦,姚艳敏,吴文斌,杨鹏. 2010

[16]基于无人机遥感影像的大豆叶面积指数反演研究. 高林,杨贵军,王宝山,于海洋,徐波,冯海宽. 2015

[17]基于多源遥感数据的大豆叶面积指数估测精度对比. 高林,李长春,王宝山,杨贵军,王磊,付奎. 2016

[18]基于多时相HJ-1B CCD影像的玉米倒伏灾情遥感监测. 王立志,顾晓鹤,胡圣武,杨贵军,王磊,范友波,王艳杰. 2016

[19]青海省达日县退化草地研究:I.退化草地遥感调查. 陈全功,卫亚星. 1998

[20]基于长时间序列NDVI资料的我国西北干旱区植被覆盖动态监测. 王玮,冯琦胜,郭铌,沙莎,胡蝶,王丽娟,李耀辉. 2015

作者其他论文 更多>>