基于无人机热红外遥感图像提取滴灌棉花冠层温度及精度评价

【目的】提高基于热红外遥感图像滴灌棉花冠层温度提取精度,为棉花水分状况精准监测提供技术支撑。【方法】以不同水分处理的苗期、蕾期棉花为研究对象,利用无人机获取试验小区热红外遥感图像,使用便携式手持测温仪测量田间辐射校正板及水桶中的水温,对热红外影像进行温度校正。采用Otsu算法、Canny边缘检测算法对热红外遥感图像进行掩膜处理剔除土壤背景,通过波段运算提取棉花冠层温度,绘制棉花冠层温度频率直方图并对其进行优化。利用便携式手持测温仪同步测量棉花冠层温度,与提取的冠层温度进行一致性分析,验证热红外遥感图像提取棉花冠层温度的精度。【结果】Canny边缘检测算法剔除土壤背景提取冠层图像准确率大于Otsu算法(91.90%>82.52%、92.76%>80.60%),剔除土壤背景效果最优。Otsu算法和Canny边缘检测算法剔除土壤背景后构建的冠层温度直方图均呈偏态分布,但Canny边缘检测算法剔除土壤背景后构建的冠层温度直方图形状比Otsu算法光滑,噪声少,并且Canny边缘检测算法2年冠层平均温度最低(29.95、30.54℃),与实测温度差值最小(2.78、3.43℃)。去除Canny边缘检测算法的温度直方图两端1%温度信息后,提取的冠层温度与实测温度相关性最高(2年试验r由0.88、0.93提高到了0.94、0.95),RMSE最低(2年RMSE由2.78、2.87℃下降到1.59、1.43℃)。【结论】Canny边缘检测算法提高了无人机热红外遥感图像棉花冠层温度提取精度,且温度直方图两端1%温度优化后有助于提高棉花冠层温度提取精度。

棉田土壤养分分析与土壤墒情监测系统应用

【目的】研究土壤养分的空间变异程度及分布规律,为该区域科学施肥提供依据。【方法】以新疆生产建设兵团第八师石河子总场六分场数字农业示范田为研究区域,应用土壤墒情监测系统、GIS与地统计学的方法,对棉田土壤含水量与温度进行实时采集、分析并存储在服务器里面,分析石河子总场土壤含水量和温度变化规律、棉田土壤养分空间分布特点及变异规律。【结果】(1)根据监测数据分析,随着灌水量增加和棉花生育期推进,上层0~30 cm比下层40~60 cm的土壤含水量变化趋势明显。0~20 cm土层土壤补偿水比较充分,各个监测点土壤含水量基本维持在比较适宜的范围内。土壤各层温度受大气温度影响并随着土层深度的加深而减弱,随着土层深度的逐渐加深滞后时间相对延长;受棉株逐渐长高变大以后遮阴等造成的影响,7月以后各土层温度逐渐持平,波动不大。(2)土壤全氮、速效磷和速效钾均呈现出中等程度变异;(3)土壤速效钾的块金值在25%~75%(块金值为0.497)表现为中等空间自相关性外,土壤全氮、速效磷指标的块金系数小于25%表现为强烈的空间自相关性。【结论】应用土壤墒情实时监测系统指导棉田灌溉,较往年没有任何减产减质的情况下,棉花灌溉在全生育期内比以往灌溉次数下降了1~3次,节约水资源约20%左右。研究区域内土壤全氮、速效磷和速效钾变异呈现中等程度变异特征,全氮、速效磷表现为极强空间自相关性,速效钾表现为中等强度的空间相关性。