摘要
针对当前地表温度受太阳辐射、气象因素及作物生长状态影响,对早晨与傍晚土壤水分估算精度较差的问题,该研究在2020年夏玉米生长的拔节期与抽雄期,利用无人机搭载热红外传感器获取09:00、11:00、13:00、15:00以及17:00的地表温度数据,探究了太阳高度角、饱和水汽压差、植被覆盖度三者与地表-空气温差的相关性,提出了综合调整温度,构建了土壤含水率监测模型,分析模型在玉米吐丝期与水泡期的适用性并绘制了土壤含水率分布图。结果表明:1)同一时刻不同灌溉处理的地表温度与土壤含水率呈现负相关性,同一灌溉处理的地表温度日变化呈现上午升温较快下午降温较慢的负偏态分布趋势。2)太阳高度角正弦4次方根、饱和水汽压差、植被覆盖度与地表-空气温差的线性相关系数分别为0.509、0.948、-0.659。3)相比较基于地表温度构建的土壤含水率监测模型,基于综合调整温度的监测模型将决定系数由0.230提高到0.771,标准均方根误差由18.8%降低至10.3%。4)利用综合调整温度监测其他生育期的土壤含水率,决定系数由0.238提高到0.831,标准均方根误差由18.9%降低至9.5%,表明模型在玉米生长季的各个生育期的不同时段均有较强适用性。该研究可为无人机热红外遥感精准监测土壤水分亏缺状况提供参考。
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单位辽宁省水利水电科学研究院; 建筑工程学院; 西北农林科技大学