无人机多光谱遥感监测水稻高温胁迫的关键技术

发布时间：2024-03-31 11:57

　　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。

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【部分图文】：

图12019年7-8月实验区日最高气温变化过程

根据南陵县国家气象观测站数据，2019年自出梅以来（7月20日-8月9日），实验基地区域的日最高气温超过35.0℃的天数达到20d，日极端最高气温超过了39.0℃，总体呈现高温日数多且集中、高温范围广、强度大的特点（图1），持续晴热高温少雨的天气使部分水稻出现了一定程度的高温热害....

图2便携式多光谱传感器（a）、云台（b）、连接器（c）组装成无人机多光谱遥感系统（d)

便携式多光谱传感器（图2a）外形尺寸为6.0cm×3.5cm×2.0cm，重量为0.15kg，为了适应该传感器的重量、体积等方面的兼容要求，同时兼顾续航时间、价格等因素，选择轻便型的四翼无人机与之组装，该无人机的外形尺寸为38.0cm×31.0cm×19.0cm，重量为2.0kg....

图3基于无人机多光谱遥感系统的研究时段内水稻归一化植被指数（NDVI）时间序列

根据式（1），将无人机多光谱遥感系统采集到的光谱信息在遥感图像处理平台（ENVI）中进行波段运算，反演得到实验区内水稻归一化植被指数（NDVI）的空间分布，并统计整幅遥感影像内NDVI的平均值及其逐日变化过程，结果见图3。由图可见，虽然受到部分稻株高温胁迫的影响，但是实验区内水稻....

图4实验区域内LAI与NDVI的线性（a）和指数（b）相关性统计分析

式中，LAI与NDVI呈显著的正相关关系，说明实验区内水稻的LAI与水稻长势状况关联较大，水稻长势越好，则LAI越大，这与以往有关LAI与NDVI关系的研究结果相一致[24-26]。2.3.2水稻高温胁迫的遥感识别

本文编号：3943894