冠层温度(canopy temperature,T_(c))是作物水分胁迫计算的基础。准确地剔除热红外图像中的土壤背景,可以提高作物水分的监测精度。该研究以4种水分处理的拔节期夏玉米为研究对象,借助无人机可见光和热红外图像,采用红绿比值指数(red-gr...冠层温度(canopy temperature,T_(c))是作物水分胁迫计算的基础。准确地剔除热红外图像中的土壤背景,可以提高作物水分的监测精度。该研究以4种水分处理的拔节期夏玉米为研究对象,借助无人机可见光和热红外图像,采用红绿比值指数(red-green ratio index,RGRI)法提取研究区域的面状玉米冠层温度的空间分布信息,并分析每幅热红外图像上冠层温度的累积频率。该并提出了两种改进作物水分胁迫指数(crop water stress index,CWSI)性能的方法,一是使用基于正态分布的不同统计分位数分割冠层温度,并基于不同统计分位数上的平均冠层温度计算CWSI(记为CWSI_(TcF%))。二是基于冠层温度方差(canopy temperature variance,V_(ar)),将玉米冠层数据分为4个区间:区间Ⅰ,T_(c)≤40,V_(ar)≤10;区间Ⅱ,T_(c)≤40,10<V_(ar)≤20;区间Ⅲ,35<T_(c)<45,Var>20;区间Ⅳ,40<T_(c)<50,0<V_(ar)≤20,并在各自区间上选择最敏感的统计分位数计算CWSI(记为CWSI_(n))。研究结果表明:1)利用2020年和2021年两年数据计算的CWSI_(n)与作物生理指标(气孔导度G_(s)、净光合速率P_(n)、蒸腾速率T_(r))间的决定系数R2分别为0.72、0.52、0.62,nRMSE分别为23.96%、24.06%、25.60%,模型拟合精度高于原始CWSI(R^(2)分别为0.73、0.34、0.46,nRMSE分别为23.69%、28.27%、30.21%),但与CWSITcF%差别不大(R2分别为0.74、0.54、0.61,nRMSE分别为22.87%、23.74%、25.61%);2)虽然CWSI_(TcF%)能提高诊断作物水分胁迫的精度,但最敏感的冠层温度区间在年际间相差较大(2020,61.17%;2021,49.38%;两年数据,83.51%),而CWSI_(n)稳定性更高(与生理指标间的nRMSE分别为:2020年16.60%、27.37%、28.49%;2021年21.60%、18.95%、22.64%)。因此,综合来看CWSI_(n)可以更加精确地监测作物水分胁迫,利用该改进方法可为无人机遥感精准监测作物水分胁迫状况提供参考。展开更多
为了准确提取作物冠层温度,监测作物水分亏缺状态,以不同水分处理的生菜为研究对象,分别利用手持式热像仪和佳能相机获取生菜的热红外和可见光图像,计算生菜冠层可见光图像与热红外图像的仿射变换参数,并进行配准融合,以获取生菜冠层区...为了准确提取作物冠层温度,监测作物水分亏缺状态,以不同水分处理的生菜为研究对象,分别利用手持式热像仪和佳能相机获取生菜的热红外和可见光图像,计算生菜冠层可见光图像与热红外图像的仿射变换参数,并进行配准融合,以获取生菜冠层区域的热红外图像,而后计算不同处理下的基于冠层温度的水分胁迫指数(Crop Water Stress Index, CWSI)与日蒸散量(Evapotranspiration,ET),分析不同灌溉处理下CWSI同ET的相关关系来监测生菜水分亏缺程度。结果表明,基于仿射变换的热红外目标提取方法可以实现生菜冠层的准确提取,剔除背景后生菜冠层的平均温度值由20.25℃下降至19.25℃。不同水分处理下的生菜热红外冠层的CWSI值展示出明显的差异,且CWSI与ET呈显著负相关,当CWSI越大,ET越小,表明CWSI可以应用在生菜水分胁迫状态监测,能够很好的反应土壤水分含量变化状况。展开更多
基于冠层温度的作物水分胁迫指标CWSI(Crop Water Stress Index)广泛用于指导作物灌水时间,利用自动气象站的观测资料分别计算了不同供水处理条件下冬小麦中午12:00的作物水分胁迫指数,并将作物水分胁迫指数和对应的土壤含水量进行相关...基于冠层温度的作物水分胁迫指标CWSI(Crop Water Stress Index)广泛用于指导作物灌水时间,利用自动气象站的观测资料分别计算了不同供水处理条件下冬小麦中午12:00的作物水分胁迫指数,并将作物水分胁迫指数和对应的土壤含水量进行相关分析,以探讨用作物水分胁迫指数确定灌水量的可行性。结果表明,二者是一定相关性,但相关关系不密切,复相关系数为0.54,作物水分胁迫指数随土壤含水量的降低呈明显的增大趋势;作物水分胁迫指数随气象因子的波动表现出明显的波动性,且在作物遭受较严重水分胁迫下波动性更强,这预示着利用作物水分胁迫指数直接定量标识作物土壤水分状况的可靠性不强。展开更多
分别获取了棉花新陆早33号、13号2个品种在5个关键生育时期经5种水分处理后的冠层红外热图像和叶片水势(Ψ_L)。从红外热图像中提取了棉花冠层受光叶片的温度,计算了棉花的作物水分胁迫指数(Crop Water Stress Index,CWSI)。分析表明,2...分别获取了棉花新陆早33号、13号2个品种在5个关键生育时期经5种水分处理后的冠层红外热图像和叶片水势(Ψ_L)。从红外热图像中提取了棉花冠层受光叶片的温度,计算了棉花的作物水分胁迫指数(Crop Water Stress Index,CWSI)。分析表明,2个品种的棉花经5种水分处理后冠层的CWSI和Ψ_L随生育进程的变化趋势相反,Ψ_L与棉花的生育进程趋势一致,变化顺序均为W_5>W_4>W_3>W_2>W_1。利用棉花建模样本的CWSI与Ψ_L的线性相关函数方程(r=-0.8903^(**),n=24,α=1%)对检验样本的Ψ_L进行了估测。实测的Ψ_L与估测的Ψ_L呈极显著线性关系(r=0.8971**,RMSE=0.1223,n=24,α=1%),估测的Ψ_L的相对误差为0.0981,估计精度为90.2%。结果表明,由红外热图像提取的CWSI能够实时、快速、非破坏性地估算棉花叶片的水势,较精确地预测棉花的水势。展开更多
文摘冠层温度(canopy temperature,T_(c))是作物水分胁迫计算的基础。准确地剔除热红外图像中的土壤背景,可以提高作物水分的监测精度。该研究以4种水分处理的拔节期夏玉米为研究对象,借助无人机可见光和热红外图像,采用红绿比值指数(red-green ratio index,RGRI)法提取研究区域的面状玉米冠层温度的空间分布信息,并分析每幅热红外图像上冠层温度的累积频率。该并提出了两种改进作物水分胁迫指数(crop water stress index,CWSI)性能的方法,一是使用基于正态分布的不同统计分位数分割冠层温度,并基于不同统计分位数上的平均冠层温度计算CWSI(记为CWSI_(TcF%))。二是基于冠层温度方差(canopy temperature variance,V_(ar)),将玉米冠层数据分为4个区间:区间Ⅰ,T_(c)≤40,V_(ar)≤10;区间Ⅱ,T_(c)≤40,10<V_(ar)≤20;区间Ⅲ,35<T_(c)<45,Var>20;区间Ⅳ,40<T_(c)<50,0<V_(ar)≤20,并在各自区间上选择最敏感的统计分位数计算CWSI(记为CWSI_(n))。研究结果表明:1)利用2020年和2021年两年数据计算的CWSI_(n)与作物生理指标(气孔导度G_(s)、净光合速率P_(n)、蒸腾速率T_(r))间的决定系数R2分别为0.72、0.52、0.62,nRMSE分别为23.96%、24.06%、25.60%,模型拟合精度高于原始CWSI(R^(2)分别为0.73、0.34、0.46,nRMSE分别为23.69%、28.27%、30.21%),但与CWSITcF%差别不大(R2分别为0.74、0.54、0.61,nRMSE分别为22.87%、23.74%、25.61%);2)虽然CWSI_(TcF%)能提高诊断作物水分胁迫的精度,但最敏感的冠层温度区间在年际间相差较大(2020,61.17%;2021,49.38%;两年数据,83.51%),而CWSI_(n)稳定性更高(与生理指标间的nRMSE分别为:2020年16.60%、27.37%、28.49%;2021年21.60%、18.95%、22.64%)。因此,综合来看CWSI_(n)可以更加精确地监测作物水分胁迫,利用该改进方法可为无人机遥感精准监测作物水分胁迫状况提供参考。
文摘为了准确提取作物冠层温度,监测作物水分亏缺状态,以不同水分处理的生菜为研究对象,分别利用手持式热像仪和佳能相机获取生菜的热红外和可见光图像,计算生菜冠层可见光图像与热红外图像的仿射变换参数,并进行配准融合,以获取生菜冠层区域的热红外图像,而后计算不同处理下的基于冠层温度的水分胁迫指数(Crop Water Stress Index, CWSI)与日蒸散量(Evapotranspiration,ET),分析不同灌溉处理下CWSI同ET的相关关系来监测生菜水分亏缺程度。结果表明,基于仿射变换的热红外目标提取方法可以实现生菜冠层的准确提取,剔除背景后生菜冠层的平均温度值由20.25℃下降至19.25℃。不同水分处理下的生菜热红外冠层的CWSI值展示出明显的差异,且CWSI与ET呈显著负相关,当CWSI越大,ET越小,表明CWSI可以应用在生菜水分胁迫状态监测,能够很好的反应土壤水分含量变化状况。
文摘基于冠层温度的作物水分胁迫指标CWSI(Crop Water Stress Index)广泛用于指导作物灌水时间,利用自动气象站的观测资料分别计算了不同供水处理条件下冬小麦中午12:00的作物水分胁迫指数,并将作物水分胁迫指数和对应的土壤含水量进行相关分析,以探讨用作物水分胁迫指数确定灌水量的可行性。结果表明,二者是一定相关性,但相关关系不密切,复相关系数为0.54,作物水分胁迫指数随土壤含水量的降低呈明显的增大趋势;作物水分胁迫指数随气象因子的波动表现出明显的波动性,且在作物遭受较严重水分胁迫下波动性更强,这预示着利用作物水分胁迫指数直接定量标识作物土壤水分状况的可靠性不强。
文摘分别获取了棉花新陆早33号、13号2个品种在5个关键生育时期经5种水分处理后的冠层红外热图像和叶片水势(Ψ_L)。从红外热图像中提取了棉花冠层受光叶片的温度,计算了棉花的作物水分胁迫指数(Crop Water Stress Index,CWSI)。分析表明,2个品种的棉花经5种水分处理后冠层的CWSI和Ψ_L随生育进程的变化趋势相反,Ψ_L与棉花的生育进程趋势一致,变化顺序均为W_5>W_4>W_3>W_2>W_1。利用棉花建模样本的CWSI与Ψ_L的线性相关函数方程(r=-0.8903^(**),n=24,α=1%)对检验样本的Ψ_L进行了估测。实测的Ψ_L与估测的Ψ_L呈极显著线性关系(r=0.8971**,RMSE=0.1223,n=24,α=1%),估测的Ψ_L的相对误差为0.0981,估计精度为90.2%。结果表明,由红外热图像提取的CWSI能够实时、快速、非破坏性地估算棉花叶片的水势,较精确地预测棉花的水势。
