无人机多光谱遥感监测水稻高温胁迫的关键技术

作     者：石涛 杨太明 黄勇 李翔 刘琪 杨元建 SHI Tao;YANG Tai-ming;HUANG Yong;Li Xiang;LIU Qi;YANG Yuan-jian

作者机构：芜湖市气象局芜湖241000 安徽省农业气象中心合肥230000 安徽省气象科学研究所合肥230000 太原龙翔森业有限公司太原030001 南京信息工程大学大气物理学院南京210044 

出 版 物：《中国农业气象》 (Chinese Journal of Agrometeorology)

年 卷 期：2020年第41卷第9期

页      面：597-604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] 0901[农学-作物学] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2018YFC1506502) 安徽省气象科技发展基金(2017022) 

主　　题：无人机 便携式多光谱传感器 水稻 高温胁迫 遥感监测 叶面积指数 

摘      要：选取长江中下游的芜湖地区超级水稻生产基地为试验区域,以2019年7月20日−8月9日连续高温日为试验时段,设计基于消费级无人机与便携式多光谱传感器的水稻长势遥感监测系统,并创建数据后处理分析与应用方法,对处于生育敏感期稻株的光谱特征进行研究,建立水稻高温胁迫的反演识别模型。结果表明:稻株植被指数与叶面积指数呈显著的指数关系,相关系数达到0.918,由此建立稻株叶面积指数反演模型,并进一步确定稻株出现高温胁迫的叶面积指数判别条件。利用叶面积指数反演模型和判别条件对实验区域内的水稻进行高温胁迫下的光谱特征提取与分析,结果显示,实验区域内15.3%的水稻受到了持续高温胁迫的影响,与农业部门田间调查事实相符,即实验区域内水稻灌浆率为82.2%。相对于传统人工田间调查和卫星遥感调查的作物长势监测方法,便携式无人机多光谱遥感监测技术具有空间分辨率高、可实时大范围监测、简单易行以及应用成本低等特点,利于普及与推广,在农作物自然灾害监测方面具有应用前景。