基于无人机多光谱遥感估算西北半湿润区葡萄基础作物系数研究

作     者：徐灿 胡笑涛 陈滇豫 甄晶博 王文娥 彭雪莲 汝晨 XU Can;HU Xiaotao;CHEN Dianyu;ZHEN Jingbo;WANG Wene;PENG Xuelian;RU Chen

作者机构：西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室陕西杨凌712100 

出 版 物：《干旱地区农业研究》 (Agricultural Research in the Arid Areas)

年 卷 期：2023年第41卷第4期

页      面：106-117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] 09[农学] 0903[农学-农业资源与环境] 0902[农学-园艺学] 090201[农学-果树学] 

基　　金：国家重点研发计划课题(2017YFD0201508) 国家自然科学基金(U224320036) 

主　　题：葡萄 无人机多光谱遥感 植被指数 基础作物系数 蒸散量 

摘      要：为提高西北半湿润区葡萄园蒸散量的估算精度,以波文比系统实测蒸散量ET_(c)为基础,基于彭曼公式法计算参考作物蒸散量ET_(o),得到葡萄作物系数K_(c)后,采用FAO-56双作物系数法计算土壤蒸发系数K_(e)与水分胁迫系数K_(s),获得基础作物系数K_(cb);同时利用无人机多光谱遥感影像获取葡萄光谱数据,提取多个波段反射率计算4种植被指数(归一化植被指数NDVI、土壤调节植被指数SAVI、比值植被指数RVI、差值植被指数DVI),建立葡萄K_(cb)与植被指数的关系模型(一元线性回归、多项式回归、多元线性回归),从而计算葡萄园实际蒸散量用以验证无人机多光谱遥感估算葡萄K_(cb)的精度。结果表明:(1)相同建模方法下,植被指数与K_(cb)的模型拟合精度受到其种类与葡萄生长时期的影响。在生育前期,利用一元线性回归建模得到的K_(cb)-VI s模型拟合精度表现为NDVIRVISAVIDVI;在生育后期,拟合精度表现为RVIDVISAVINDVI;在全生育阶段,拟合精度则表现为SAVINDVIDVIRVI。不同建模方法对K_(cb)的拟合精度不同,多元线性回归模型拟合效果最佳。(2)生育阶段、植被指数种类及建模方法是影响蒸散量估算精度的3个重要因素。在生育前期,利用DVI与K_(cb)建立的多项式回归模型的验证精度最高(EF=0.79);在生育后期,多元线性回归模型验证精度最高(EF=0.80);在全生育阶段,利用DVI与K_(cb)建立的一元线性回归模型的验证精度最高(EF=0.73)。(3)分生育阶段建立K_(cb)与植被指数的关系模型,反演得到的K_(cb)值较FAO-56双作物系数法推荐的K_(cb)值(EF=0.58)对蒸散量的估算精度提高了6%以上。