【摘 要】
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土壤含水率是决定作物生长、影响作物产量的关键因素,在干旱频发区域进行土壤水分亏缺监测对发展节水灌溉农业、指导农田灌溉决策有重要意义。无人机遥感具有机动性强、分辨率高、成本低等优势,可快速获取种植区域高分辨率影像数据,为及时获取土壤水分的动态变化提供保障。本研究以2019年与2020年不同灌溉处理的田间玉米为研究对象,在玉米的关键生育期（苗期、拔节期、抽雄期、吐丝期、水泡期）,利用无人机携带热红外与
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划项目（编号:2017YFC0403302）,“农田节水减排控盐技术及应用”项目子课题“多尺度水盐诊断与预测技术及方法”; 国家自然科学基金面上项目（编号:51979232）,“冠层温度变化的滞后效应对低空遥感诊断作物水分的影响机理与模型”
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土壤含水率是决定作物生长、影响作物产量的关键因素,在干旱频发区域进行土壤水分亏缺监测对发展节水灌溉农业、指导农田灌溉决策有重要意义。无人机遥感具有机动性强、分辨率高、成本低等优势,可快速获取种植区域高分辨率影像数据,为及时获取土壤水分的动态变化提供保障。本研究以2019年与2020年不同灌溉处理的田间玉米为研究对象,在玉米的关键生育期（苗期、拔节期、抽雄期、吐丝期、水泡期）,利用无人机携带热红外与可见光成像仪获取试验区域多个时刻（9:00、11:00、13:00、15:00、17:00）的温度数据与光谱数据,结合覆盖度、叶面积指数等玉米表型信息,以及太阳净辐射、空气温湿度等气象参数,计算了温度直方图特征数、图像纹理以及EXG指数等多种参数,针对性地进行了土壤含水率的时空分布信息获取研究,文章的主要研究内容及结论如下:（1）结合气象因素与作物生长规律构建了适用于玉米生长季多时刻的土壤水分监测模型。地表温度日变化呈现负偏态分布趋势,在玉米生长季波动性较强,太阳高度角日变化曲线近似以13:00为轴呈对称分布,试验期间每日13:00的太阳高度角呈现缓慢减小的趋势,玉米生长导致植被覆盖度逐渐增加,玉米步入吐丝期后植被覆盖度趋于稳定,而饱和水汽压差呈现波动变化趋势。在玉米生长季内,土壤含水率、太阳高度角、饱和水气压差与地表温度呈现负相关性,植被覆盖度与地表温度呈现正相关性。相比较基于地表温度的一元线性回归模型,考虑地表温度、太阳高度角、植被覆盖度以及饱和水气压差变化的多元线性回归模型可以有效提高土壤含水率的监测精度（R~2=0.380,NRMSE=16.9%,n=300,P＜0.001）。（2）利用热红外图像构建了气象资料缺失情况下的跨年际土壤含水率监测模型。气象因素与作物生长影响热红外图像灰度（温度）分布的均匀程度,图像纹理特征数与植被覆盖度的相关性较高（R~2=0.713,n=16）,温度直方图特征数与饱和水汽压差的相关性较强（R~2=0.518,n=16）。对指数进行归一化或均值化处理可有效削弱两者的影响,削弱效果与运算选取的时间尺度呈现负相关性,以日时间尺度最佳,日尺度归一化指数在估算土壤含水率极值时出现较为明显的平移现象,由日尺度均值指数构建的偏最小二乘回归模型具有良好的土壤含水率估算性能（建模集R~2=0.765,NRMSE=9.8%,RPD=2.06,n=96;验证集R~2=0.718,NRMSE=11.3%,RPD=1.88,n=96）。（3）提出了基于可见光EXG指数的图像分类算法,探明了EXG指数对土壤水分亏缺的响应情况。结果表明:结合了EXG指数的Otsu-EXG-Kmeans算法图像分类的用户精度高达95.9%,此算法对冠层与土壤的温度提取精度较优（冠层温度:r=0.79,RMSE=1.90℃,n=60,P＜0.001;土壤温度:r=0.77,RMSE=3.47℃,n=60,P＜0.001）。采用Otsu-EXG-Kmeans算法求得的CWSI日平均变化趋势可以准确地监测土壤含水率的变化情况（r=-0.738,n=60,P＜0.001）。EXG指数与CWSI、冠层温度、土壤温度以及小区混合温度呈负相关（P＜0.001）,与土壤含水率、植被覆盖度、叶面积指数以及植株高度呈正相关（P＜0.001）,可以较好地响应土壤水分亏缺情况。
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