基于无人机多光谱数据的农田土壤水分遥感监测

发布时间：2024-02-15 17:55

　　为了提高农田精准管理效率,基于无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)实时获取和传输的遥感数据设计了一种快速监测农田土壤水分的方法:首先,利用UAV飞行采集农田的多光谱数据,在农田选取一个代表性的重点观测区域进行随机样点土壤水分探测;然后,利用垂直干旱指数(Perpendicular Drought Index,PDI),结合样点土壤水分数据快速构建农田土壤水分反演模型,进而获得大范围的农田土壤水分监测结果.并通过6个时相获取的UAV数据和样点土壤水分数据,进行方法实验和模型精度分析,结果表明利用该方法进行农田土壤水分监测的精度较高:6个时相土壤水分反演结果的决定系数R2均在0.8以上,其中5个时相的均方根误差RMSE和系统误差SE值均小于0.1.这证明了基于UAV数据设计的农田土壤水分监测方法的有效性和可行性,可以为大范围农田土壤水分的快速监测提供方法参考.

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【部分图文】：

图1研究区域

研究区域是位于广东省韶关市始兴县东北部的特色烟叶种植农田(中心经纬度:114°11"44″E,25°03"10″N)，如图1所示．该农田总面积约为16.67hm2，田间作物种植统一有序，田埂排列整齐．作物的生长期为每年的3—6月份，图1是2019年5月12日获取的农田范围的多光谱....

图3基于UAV数据的农田土壤水分监测技术路线

本文利用UAV多光谱数据和垂直干旱指数(PDI)，设计了一种快速监测农田土壤水分的方法，并通过6个时相获取的UAV数据进行方法实验．技术流程如图3所示，具体方法介绍如下:(1)通过搭载在UAV的多光谱相机获取覆盖整块农田的多光谱数据，并对数据进行拼接、配准、校正等预处理;(2)计....

图5农田土壤水分反演结果

基于上述的农田土壤水分反演模型，计算6个时相的农田VWC值(图5)，即可以得到每个时相的农田土壤水分反演结果，实现整块农田土壤水分的监测．由图5可知:(1)从农田土壤水分结果来看，经像元统计得到6个时相的农田VWC均值分别为0.28、0.34、0.16、0.23、0.16、0.1....

图2无人机、多光谱传感器设备及野外作业

数据采集包括UAV多光谱数据获取与田间样点的土壤水分探测．UAV数据的获取采用大疆精灵4proUAV信息采集系统，搭载ParrotSequoia传感器作为遥感数据采集平台，飞行设备及野外调研照片如图2所示．ParrotSequoia传感器由多光谱传感器和光照传感器两部分组成....

本文编号：3900103