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

作     者：张智韬 于广多 吴天奎 张誉馨 白旭乾 杨帅 周永财 Zhang Zhitao;Yu Guangduo;Wu Tiankui;Zhang Yuxin;Bai Xuqian;Yang Shuai;Zhou Yongcai

作者机构：西北农林科技大学水利与建筑工程学院杨凌712100 西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室杨凌712100 

出 版 物：《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期：2021年第37卷第23期

页      面：82-89页

核心收录：

学科分类：082804[工学-农业电气化与自动化] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 0818[工学-地质资源与地质工程] 0903[农学-农业资源与环境] 0901[农学-作物学] 0702[理学-物理学] 

基　　金：国家自然科学基金(51979232)。 

主　　题：遥感 冠层 温度 热红外 Otsu算法 EXG指数 Kmeans算法 作物水分胁迫指数 

摘      要：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。