基于无人机的干旱指数在作物水分状况监测中的评价——以夏玉米为例

　　本研究利用无人机的多光谱和热红外信息以及现场观测的气温，获得了以下三个基于无人机的干旱指数：归一化相对冠层温度（NRCT）、温度-植被干旱指数（TVDI）和三维干旱指数（TDDI）。我们通过将这些指标与现场测量的植被含水量（VMC）进行比较，评估了这些指标可用于表征玉米CWC的准确性。本研究旨在（i）评估TDDI与VMC之间的相关性，（ii）将TDDI的性能与NRCT和TVDI的性能进行比较，以及（iii）分析三个干旱指数的时空变化。结果表明：（i）TDDI提供了VMC的最佳估计（r=0.71），（ii）NRCT和TVDI在表征VMC方面具有可比性（分别为r=0.59和0.63），并且具有强相关性（r=0.92），但是TDDI所使用的多相位图像信息使其在研究VMC时间变化方面明显优于NRCT和TVDI。这项研究的结果证明，基于无人机的观测可以用于准确监测农田作物的水分状况。此外，TDDI也为基于遥感的干旱指数研究提供了新的见解。

　　图1 三维干旱指数（TDDI）构建示意图

　　图2 植被含水量（VMC）与三种基于无人机观测的干旱指数（a）NRCT、（b）TVDI和（c）TDDI的散点图

　　图3 不同日期的不同干旱指数的田间制图：（a）NRCT、（b）TVDI和（c）TDDI

　　图4 三种干旱指数的相关性

　　图5 三种干旱指数的时序变化

　　图6 三种干旱指数在时间序列上的性能表现

　　图7 三维干旱指数（TDDI）在不同种植密度下的性能表现

　　来 源

　　Cheng M, Sun C, Nie C, Liu S, Yu X, Bai Y, Liu Y, Meng L, Jia X, Liu Y, Zhou L. Evaluation of UAV-based drought indices for crop water conditions monitoring: A case study of summer maize. Agricultural Water Management. 2023 Sep 1;287:108442.

　　作者介绍

　　论文第一作者为扬州大学程明瀚博士，论文通讯作者为中国农科院作物科学研究所的金秀良研究员。本研究得到了中国农业科学院中央公益性科研机构基础研究基金（批准号：Y2020YJ07）南繁专项、中国农业科学研究院（YJTCY01，YBXM01）、新疆农业科学院重点培育计划（xjkcpy-2020003）、国家自然科学基金（批准编号：42071426、51922072、51779161、51009101）的资助，、中国农业科学院农业科技创新计划、海南崖州湾种子实验室（B21HJ0221）、江苏省农业科技自主创新专项基金（CX（21）3065）的资助。

　　扩展阅读

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