基于無人機(jī)熱紅外遙感的玉米地土壤含水率診斷方法

張智韜 許崇豪 譚丞軒 李 宇 寧紀(jì)鋒

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué)旱區(qū)農(nóng)業(yè)水土工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西楊凌 712100；2.西北農(nóng)林科技大學(xué)水利與建筑工程學(xué)院，陜西楊凌 712100；3.西北農(nóng)林科技大學(xué)信息工程學(xué)院，陜西楊凌 712100)

0 引言

土壤含水率決定了農(nóng)作物的水分盈虧，準(zhǔn)確高效地診斷土壤含水率對(duì)指導(dǎo)農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉、預(yù)測(cè)產(chǎn)量等具有十分重要的作用[1]。傳統(tǒng)的水分診斷方法如干燥法、中子儀法、電阻法等，在測(cè)定范圍及測(cè)定周期方面存在不足，并且耗費(fèi)時(shí)力[2]。自TANNER[3]發(fā)現(xiàn)冠層溫度能夠指示作物水分后，利用熱紅外技術(shù)獲取溫度信息，進(jìn)而診斷土壤含水率成為研究的熱點(diǎn)[4-6]。目前，對(duì)于植被覆蓋下土壤含水率診斷效果較優(yōu)的方法是作物水分脅迫指數(shù)法[7]。IDSO等[8-9]利用空氣溫度和冠層溫度之差與上下基線，首先提出經(jīng)驗(yàn)算法的作物水分脅迫指數(shù)CWSI。此后，JACKSON等[10]根據(jù)冠層能量平衡推導(dǎo)出CWSI中上下基線的理論計(jì)算公式，但是理論公式所需參數(shù)較多，實(shí)際應(yīng)用中較復(fù)雜。JONES等[11]利用“干、濕參考面”確定CWSI計(jì)算式中的上下溫度極限值，將CWSI計(jì)算方法進(jìn)行了簡(jiǎn)化，使之更易于指導(dǎo)生產(chǎn)實(shí)踐。國內(nèi)外，利用CWSI診斷土壤含水率的研究從未間斷[12-15]，近幾年，隨著機(jī)載熱紅外技術(shù)的發(fā)展，促使利用CWSI診斷土壤含水率的方法更加簡(jiǎn)便、高效[16-18]。基于經(jīng)驗(yàn)算法的CWSI僅適用于作物全覆蓋條件下的土壤含水率診斷，裸露土壤的含水率診斷常用熱慣量法[19]。然而，作物半覆蓋條件下的土壤含水率情況比較復(fù)雜[20]，將兩者結(jié)合對(duì)土壤含水率進(jìn)行診斷尚未見報(bào)道。

通過機(jī)載熱紅外成像儀獲取作物的冠層溫度時(shí)，在作物半覆蓋條件下，剔除圖像中的土壤背景是準(zhǔn)確獲取冠層溫度的關(guān)鍵。目前，實(shí)現(xiàn)熱紅外圖像的地物分類、并提取特定地物的溫度通常有兩種方式：一是直接在熱紅外圖像中進(jìn)行[21-23]，但此方法對(duì)圖像的分辨率要求較高[16, 24]；另一種是借助可見光圖像實(shí)現(xiàn)熱紅外圖像的地物分離，此方法對(duì)低分辨率的圖像效果較優(yōu)[25]。在之前的研究中，借助第2種方法提取熱紅外圖像的玉米冠層溫度，并對(duì)比了幾種方法的分類效果，發(fā)現(xiàn)GBRI植被指數(shù)法對(duì)于大田玉米的分類效果較好。雖然以上方法剔除了大部分土壤背景，提高了冠層溫度的準(zhǔn)確性，但任何分類方法均達(dá)不到完全精確[26]。

本文以大田玉米為研究對(duì)象，在之前研究的基礎(chǔ)上，利用GBRI植被指數(shù)分類法對(duì)可見光圖像進(jìn)行分類，經(jīng)過掩膜處理提取熱紅外圖像的玉米冠層溫度和地表土壤溫度。然后，對(duì)提取的溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，生成溫度直方圖，通過剔除溫度直方圖兩端1%的溫度像元，對(duì)提取的溫度進(jìn)行優(yōu)化。基于此，計(jì)算作物水分脅迫指數(shù)(CWSI)、冠層相對(duì)溫差(CRTD)、土壤相對(duì)溫差(SRTD)，通過三者之和得到水分-溫度綜合指數(shù)(WTCI)，并用于診斷不同深度的土壤含水率。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

研究區(qū)域位于內(nèi)蒙古自治區(qū)鄂爾多斯市達(dá)拉特旗昭君鎮(zhèn)(109°36′E，40°25′N，海拔1 010 m)。屬于溫帶大陸性氣候，氣候干燥，降雨集中于7—8月，冬季寒冷，夏季炎熱，晝夜溫差大。試驗(yàn)地土壤為砂壤土，0～90 cm深度平均田間持水率為11.86%(質(zhì)量含水率)，土壤容重為1.56 g/cm3。玉米種植品種為“鈞凱918”，播種時(shí)間為2018年5月11日，出苗時(shí)間為5月18日，收獲時(shí)間為2018年9月8日，全生育期歷經(jīng)114 d。玉米播種深度約5 cm，種植行距50 cm、株距25 cm，行沿東西走向。

試驗(yàn)地為半徑60 m的圓形區(qū)域(圖1)，根據(jù)灌水梯度不同劃分為5個(gè)扇形區(qū)域(T1～T5，5個(gè)處理)，每個(gè)扇形區(qū)域里面設(shè)置3個(gè)6 m×6 m的矩形采樣小區(qū)(3個(gè)重復(fù))，每個(gè)矩形采樣小區(qū)設(shè)置A、B、C 3個(gè)采樣點(diǎn)。在T2、T3、T4、T5扇形區(qū)域中心以及噴灌機(jī)軸心設(shè)有地理位置幾何控制板(三角形區(qū)域)。

圖1 試驗(yàn)區(qū)域設(shè)計(jì)

本研究設(shè)置扇形區(qū)域T1為充分灌溉區(qū)(田間持水率的95%)，設(shè)置扇形區(qū)域T4為嚴(yán)重的水分脅迫區(qū)(田間持水率的40%)；T2、T3、T5水分梯度分別為80%、70%、60%的田間持水率。灌溉方式采用中心軸式噴灌機(jī)，灌溉量通過安裝在噴灌機(jī)上的流量計(jì)(MIK-2000H型)控制。

1.2 數(shù)據(jù)采集

1.2.1無人機(jī)圖像的獲取

在玉米拔節(jié)期、抽雄吐絲期和乳熟期選擇晴朗無風(fēng)的天氣，拍攝試驗(yàn)區(qū)域的無人機(jī)熱紅外圖像和可見光圖像。由于玉米拔節(jié)期歷時(shí)較長，因此在2018年7月4日(DOY185)和7月12日(DOY193)拍攝試驗(yàn)區(qū)域圖像2次，抽雄吐絲期選擇在8月2日(DOY214)拍攝，乳熟期選擇在8月23日(DOY235)拍攝。

試驗(yàn)當(dāng)天在12：00—15:00進(jìn)行圖像采集，按照事先規(guī)劃的飛行航線，熱紅外圖像采集時(shí)利用自主研發(fā)的六旋翼無人機(jī)，搭載640像素×512像素的VuePro 640R型熱成像儀獲取熱紅外圖像，飛行高度60 m，重疊度85%，對(duì)應(yīng)地面分辨率7.8 cm；可見光圖像采集時(shí)利用大疆精靈4Pro型無人機(jī)，飛行高度50 m，重疊度90%，對(duì)應(yīng)地面分辨率1.25 cm。

1.2.2實(shí)測(cè)冠層溫度

為驗(yàn)證通過熱紅外圖像提取冠層溫度的精確度，本研究利用實(shí)測(cè)的冠層溫度進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。在無人機(jī)拍攝熱紅外圖像的同時(shí)，利用RayTek ST60+型手持熱紅外測(cè)溫儀測(cè)定冠層溫度，為了避免土壤的影響，面向南與水平線呈15°夾角掃描冠層(掃描范圍為120°)得到冠層平均溫度(玉米種植行向?yàn)閺臇|向西)[27]，同時(shí)在每個(gè)采樣小區(qū)的A、B、C 3個(gè)采樣點(diǎn)分別測(cè)定一次，再取平均值作為此采樣小區(qū)冠層溫度的平均值。

1.2.3土壤含水率的采集

土壤含水率的測(cè)定采用傳統(tǒng)的取土干燥法(精確度高)，無人機(jī)圖像采集完成后，在每個(gè)采樣小區(qū)的中心進(jìn)行土鉆取土，取土深度為10、20、30、45、60 cm，土樣取出后迅速裝入鋁盒進(jìn)行稱量，放入烘箱在溫度105℃下干燥8 h后再稱量，計(jì)算土壤質(zhì)量含水率。

1.3 無人機(jī)圖像處理

1.3.1玉米半覆蓋條件下熱紅外圖像溫度信息提取

拔節(jié)期2次試驗(yàn)(2018年7月4日和7月12日)玉米地沒有達(dá)到全覆蓋，通過無人機(jī)拍攝的試驗(yàn)區(qū)域，其圖像中主要包含玉米植株和土壤兩種地物，因此為得到玉米冠層溫度和地表土壤溫度，需進(jìn)行植土分離。本研究采用可見光(RGB)圖像與熱紅外圖像結(jié)合的方法進(jìn)行植土分離，從而獲取玉米冠層溫度和地表土壤溫度，具體包含以下步驟：

(1)圖像的拼接、校準(zhǔn)、配準(zhǔn)以及熱紅外圖像溫度校準(zhǔn)

利用PIX4D mapper軟件對(duì)試驗(yàn)采集的圖像進(jìn)行拼接得到試驗(yàn)區(qū)域完整的圖像，并通過幾何控制板進(jìn)行幾何校準(zhǔn)。利用ENVI Classic軟件手動(dòng)選取可見光圖像與熱紅外圖像中明顯可見的地物進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。利用各個(gè)方向反射率相同的“黑布”“灰布”(標(biāo)準(zhǔn)反射板，尺寸為3 m×3 m)及近似黑體的一盆水對(duì)熱紅外圖像提取的溫度進(jìn)行校準(zhǔn)。

(2)可見光圖像中植土分離

可見光圖像中綠(G)波段對(duì)植物的綠反射敏感，藍(lán)(B)波段對(duì)葉綠素濃度反應(yīng)敏感[20]，因此通過兩者的比值構(gòu)造GBRI植被指數(shù)，其對(duì)玉米植株和土壤的分類有較好的效果。

利用ENVI軟件對(duì)可見光圖像做波段運(yùn)算得到GBRI指數(shù)圖像(圖2)，對(duì)照可見光圖像，在GBRI指數(shù)圖像中選取玉米植株樣本30個(gè)，地表土壤樣本30個(gè)進(jìn)行GBRI值統(tǒng)計(jì)，通過直方圖確定玉米植株和地表土壤的閾值。圖3、4分別是拔節(jié)期2次試驗(yàn)(2018年7月4日和2018年7月12日)選取30個(gè)土壤和玉米樣本的GBRI直方圖，從中看出，2種地物的GBRI有明顯的分界點(diǎn)(分界點(diǎn)左側(cè)為土壤，右側(cè)為玉米植株)，由此可以確定土壤和玉米的閾值，7月4日的閾值為1.15，7月12日的閾值為1.1。

圖2 圖像的波段運(yùn)算

圖3 土壤與玉米植株GBRI直方圖(2018-07-04)

圖4 土壤與玉米植株GBRI直方圖(2018-07-12)

利用ArcGIS 10.4.1軟件將數(shù)值大于閾值的定義為1(玉米)，小于閾值的定義為0(地表土壤)，對(duì)GBRI指數(shù)圖像進(jìn)行二值化處理，得到玉米植株和地表土壤的二值圖像(圖5a)，之后對(duì)二值圖像進(jìn)行邊緣特征提取，提取玉米冠層(地表土壤)的矢量文件(圖5b)，由此可將玉米冠層與地表土壤分離。

圖5 二值化處理提取的冠層溫度

(3)溫度信息提取

可見光圖像中玉米冠層與地表土壤分離后，提取的玉米冠層(地表土壤)矢量文件疊加于配準(zhǔn)過的熱紅外圖像中(圖5c)，對(duì)熱紅外圖像做掩膜處理，通過掩膜提取可得到玉米冠層(地表土壤)的溫度(圖5d)。本研究分別對(duì)15個(gè)采樣小區(qū)做掩膜處理，得到每個(gè)采樣小區(qū)每個(gè)像元對(duì)應(yīng)的溫度，同時(shí)通過統(tǒng)計(jì)可得此小區(qū)溫度的最大值、最小值以及平均值。

1.3.2玉米全覆蓋條件下熱紅外圖像溫度信息提取

抽雄吐絲期和乳熟期試驗(yàn)區(qū)域的玉米已經(jīng)達(dá)到全覆蓋，因此不必考慮地表土壤的影響，此時(shí)只需經(jīng)過圖像拼接、圖像的溫度轉(zhuǎn)換與校正、圖像溫度信息提取即可獲得玉米冠層溫度。在熱紅外圖像中對(duì)15個(gè)采樣小區(qū)做掩膜處理并進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，可得每個(gè)采樣小區(qū)溫度的最大值、最小值以及平均值。

1.4 溫度信息的優(yōu)化

通過GBRI植被指數(shù)對(duì)可見光圖像進(jìn)行分類時(shí)會(huì)將一部分地表土壤劃歸為玉米冠層區(qū)域，若為陰影土壤，則通過熱紅外圖像提取的玉米冠層溫度偏低，若為陽光直射的土壤，則通過熱紅外圖像提取的玉米冠層溫度偏高。為了減小此種情況帶來的誤差，剔除了冠層溫度直方圖兩端(溫度最大、最小值)各1%的溫度像元，之后再統(tǒng)計(jì)冠層溫度的最大值、最小值以及平均值。如圖6所示，以2018年7月4日“1-2”采樣小區(qū)為例，標(biāo)出的橢圓形區(qū)域即剔除兩端1%的溫度像元，經(jīng)過此處理，冠層溫度的最大值、最小值由35.92、23.69℃變?yōu)?2.95、26.38℃，波動(dòng)范圍更小。

圖6 冠層溫度直方圖

圖7 土壤溫度直方圖

對(duì)于地表土壤溫度，可見光圖像分類后獲取的地表土壤區(qū)域內(nèi)可能包含玉米植株，這會(huì)導(dǎo)致熱紅外圖像提取的地表土壤溫度偏低，與冠層溫度不同，地表土壤溫度不會(huì)出現(xiàn)偏高的情況。因此為減小地表土壤溫度偏低帶來的誤差，本文剔除了地表土壤溫度直方圖前端(溫度最小值)1%的溫度值。如圖7所示，仍以2018年7月4日“1-2”采樣小區(qū)為例，橢圓形區(qū)域即剔除前端1%的溫度像元，經(jīng)過此處理，地表土壤溫度的最小值由23.69℃變?yōu)?6.74℃。

1.5 相關(guān)指數(shù)計(jì)算

1.5.1作物水分脅迫指數(shù)(CWSI)

作物水分脅迫指數(shù)(CWSI)的計(jì)算采用JONES等[11]的簡(jiǎn)化公式。在大田試驗(yàn)中，干濕參考面不易確定，本文選取采樣小區(qū)冠層溫度均值最小值min減去2℃作為濕參考面；采樣小區(qū)冠層溫度均值最大值max加上5℃作為干參考面。其計(jì)算式為

(1)

式中Tc——作物冠層溫度

Tc、max和min均通過無人機(jī)熱紅外圖像提取采樣小區(qū)的玉米冠層溫度均值獲得。

1.5.2冠層相對(duì)溫差(CRTD)和地表相對(duì)溫差(SRTD)

每個(gè)采樣小區(qū)的熱紅外圖像，經(jīng)植土分離后分別提取玉米冠層溫度和地表土壤溫度。冠層相對(duì)溫差(CRTD)和地表相對(duì)溫差(SRTD)的計(jì)算式為

(2)

(3)

式中Tcmax——每個(gè)采樣小區(qū)中玉米冠層溫度最大值

Tcmin——每個(gè)采樣小區(qū)中玉米冠層溫度最小值

Tsmax——每個(gè)采樣小區(qū)中地表土壤溫度最大值

Tsmin——每個(gè)采樣小區(qū)中地表土壤溫度最小值

1.5.3水分-溫度綜合指數(shù)(WTCI)

拔節(jié)期的玉米沒有達(dá)到完全覆蓋，因此可以計(jì)算CRTD和SRTD兩個(gè)指數(shù)。抽雄吐絲期和乳熟期的玉米達(dá)到全覆蓋狀態(tài)，此時(shí)無地表土壤，因此只計(jì)算CRTD一個(gè)指數(shù)。鑒于此，水分-溫度綜合指數(shù)WTCI分為兩部分，拔節(jié)期為WTCI1，其值為CWSI、CRTD與SRTD之和；抽雄吐絲期和乳熟期為WTCI2，其值為CWSI與CRTD之和。

2 結(jié)果與分析

2.1 熱紅外圖像提取的溫度與實(shí)測(cè)溫度相關(guān)性分析

為評(píng)價(jià)熱紅外圖像提取的溫度精確度，以及利用溫度直方圖優(yōu)化后的溫度效果，本文對(duì)圖像溫度與實(shí)測(cè)溫度進(jìn)行相關(guān)性分析，分別建立圖像提取的原始溫度、優(yōu)化后溫度與實(shí)測(cè)溫度的線性模型。其中冠層溫度4次試驗(yàn)數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系如圖8a～8d所示，地表土壤溫度2次試驗(yàn)數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系如圖8e、8f所示。

對(duì)于冠層溫度，由圖8a～8d的縱軸看，紅線位于黑線下方，這說明剔除冠層溫度直方圖兩端各1%溫度像元的冠層溫度低于由圖像直接提取的冠層溫度；對(duì)比線性擬合的相關(guān)性，圖像直接提取的冠層溫度與實(shí)測(cè)冠層溫度的決定系數(shù)R2為0.823、0.886、0.899、0.876，而經(jīng)過剔除冠層溫度直方圖兩端各1%溫度像元的冠層溫度與實(shí)測(cè)冠層溫度的決定系數(shù)R2為0.906、0.938、0.944、0.922，均高于前者；對(duì)比均方根誤差RMSE：1.37℃>0.9℃、1.80℃>1.12℃、2.34℃>0.84℃、1.38℃>1.05℃，冠層溫度經(jīng)優(yōu)化后RMSE更低，這也表明剔除冠層溫度直方圖兩端各1%溫度像元的冠層溫度與實(shí)測(cè)冠層溫度偏差更小。

圖8 圖像溫度與實(shí)測(cè)溫度相關(guān)性分析

對(duì)于地表土壤溫度，由圖8e、8f可知，剔除地表土壤溫度直方圖前端1%溫度像元的溫度高于由圖像直接提取的地表土壤溫度；2次試驗(yàn)實(shí)測(cè)溫度與優(yōu)化后的溫度線性決定系數(shù)R2為0.908、0.925，明顯高于未優(yōu)化的地表土壤溫度(R2為0.841、0.875)，并且均方根誤差也更低(RMSE：0.84℃<3.63℃，1.6℃<4.1℃)。通過以上分析可以說明熱紅外圖像提取的冠層溫度和地表土壤溫度，利用溫度直方圖法優(yōu)化后得到的溫度精確度更高。

2.2 不同水分梯度的CWSI、WTCI變化趨勢(shì)

為了對(duì)比作物水分脅迫指數(shù)(CWSI)和水分-溫度綜合指數(shù)(WTCI)的差異性，將每個(gè)扇形區(qū)域里3個(gè)采樣小區(qū)的CWSI和WTCI取平均值作為此扇形區(qū)域的CWSI和WTCI值，其拔節(jié)期、抽雄吐絲期和乳熟期不同水分梯度下的2種指數(shù)變化趨勢(shì)見圖9。

圖9 CWSI和WTCI的變化趨勢(shì)

由圖9看出，CWSI和WTCI 2種指數(shù)的變化趨勢(shì)基本一致，拔節(jié)期2種指數(shù)變化趨勢(shì)線間隔較大(圖9a、9b)，抽雄吐絲期和乳熟期2種指數(shù)變化趨勢(shì)線間隔較小(圖9c、9d)，由定義可知，WTCI1包含土壤相對(duì)溫差(SRTD),而WTCI2不包含SRTD，這是導(dǎo)致不同生育期CWSI和WTCI值間隔不同的原因。整體來看，4次試驗(yàn)T1～T4區(qū)域的CWSI和WTCI值逐漸增加，對(duì)應(yīng)T1～T4區(qū)域的水分梯度逐漸變小(95%、80%、60%、40%田間持水量)，由此說明CWSI和WTCI能夠指示土壤含水率，2種指數(shù)越大，土壤含水率越低；2種指數(shù)越小，土壤含水率越高。

圖9c抽雄吐絲期T3區(qū)域CWSI和WTCI 2種指數(shù)值小于T1區(qū)域的原因是，在試驗(yàn)前2 d，對(duì)T3區(qū)域進(jìn)行了施肥(尿素，水肥一體化)處理，因此土壤含水率較高，玉米長勢(shì)較好。圖9d乳熟期T5區(qū)域CWSI和WTCI值較低的原因是，經(jīng)過拔節(jié)期的水分脅迫處理，T5區(qū)域的玉米長勢(shì)太差，因此從抽雄吐絲期開始每隔幾天對(duì)T5區(qū)灌水，導(dǎo)致T5區(qū)域土壤含水率較高，從而使CWSI和WTCI較低。

2.3 CWSI與不同深度土壤含水率的相關(guān)關(guān)系

根據(jù)式(1)計(jì)算的作物水分脅迫指數(shù)(CWSI)，對(duì)拔節(jié)期7月4日、7月12日，抽雄吐絲期8月2日，乳熟期8月23日4次試驗(yàn)的CWSI與土壤含水率分別進(jìn)行相關(guān)性分析，并對(duì)比CWSI診斷不同深度土壤含水率的效果，其相關(guān)關(guān)系見表1(表中x為CWSI，y為土壤含水率)。

表1 CWSI與土壤含水率的相關(guān)關(guān)系

由表1可知，擬合系數(shù)均為負(fù)數(shù)，說明CWSI與土壤含水率呈線性負(fù)相關(guān)，即CWSI值越大表明土壤含水率越低，但相關(guān)程度有差異。從不同的生育期看，僅在拔節(jié)前期(7月4日)的CWSI與0～20 cm深度土壤含水率的R2高于CWSI與0～40 cm深度土壤含水率的R2，而拔節(jié)后期(7月12日)、抽雄吐絲期(8月2日)和乳熟期(8月23日)均是0～40 cm深度的土壤含水率與CWSI相關(guān)程度最高(0～20 cm：R2為0.616、0.663、0.605；0～40 cm：R2為0.748、0.721、0.656)。這表明，隨著玉米的生長，CWSI診斷最優(yōu)土壤含水率的深度會(huì)有所變化。

從CWSI診斷土壤含水率的深度看，3個(gè)生育期的CWSI與0～20 cm、0～40 cm深度土壤含水率的相關(guān)性均達(dá)到極顯著水平(R2均大于0.6，P<0.001)，而CWSI與0～60 cm深度土壤含水率的相關(guān)性則有所降低(R2均小于0.5，P<0.05)。從7月4日、7月12日到8月2日，隨著玉米不斷生長，0～60 cm的土壤含水率與CWSI的決定系數(shù)R2不斷增加(0.275、0.387、0.486)，而在8月23日達(dá)到平穩(wěn)狀態(tài)(R2=0.483)，說明隨著玉米的生長其根系逐漸往深處生長，最終會(huì)達(dá)到一個(gè)穩(wěn)定深度。

通過以上分析可知，CWSI診斷土壤含水率深度的效果與玉米生長狀態(tài)有關(guān)，在拔節(jié)前期(7月4日)，玉米植株較小，其根系深度較淺，此時(shí)CWSI診斷淺層(0～20 cm)土壤含水率效果較好；在拔節(jié)后期和抽雄吐絲期(7月12日，8月2日)，玉米根系深度增加，此時(shí)CWSI診斷0～40 cm土壤含水率效果較好；在乳熟期(8月23日)，依然是0～40 cm土壤含水率效果較好，說明玉米根系主要集中在0～40 cm。

2.4 WTCI與不同深度土壤含水率的相關(guān)關(guān)系

2.4.1半覆蓋條件下WTCI1與土壤含水率的關(guān)系

玉米在拔節(jié)期沒有達(dá)到全覆蓋，此時(shí)熱紅外圖像溫度信息包括玉米冠層溫度和地表土壤溫度，提取熱紅外圖像中的冠層溫度和土壤溫度并計(jì)算水分-溫度綜合指數(shù)(WTCI1)，其包含了作物水分脅迫指數(shù)(CWSI)、冠層相對(duì)溫差(CRTD)和土壤相對(duì)溫差(SRTD)。拔節(jié)期2次試驗(yàn)的WTCI1與不同深度土壤含水率的相關(guān)關(guān)系見圖10。

圖10 WTCI1與不同深度土壤含水率的相關(guān)性

從圖10可知，WTCI1與土壤含水率呈線性負(fù)相關(guān)，拔節(jié)前期(7月4日)0～20 cm土壤含水率與WTCI1的相關(guān)程度較高(R2=0.731)，而拔節(jié)后期(7月12日)0～40 cm土壤含水率與WTCI1的相關(guān)程度較高(R2=0.821)；對(duì)比不同的深度，WTCI1與0～60 cm深度的土壤含水率相關(guān)性較差(R2為0.267、0.460，P<0.05)，而與0～20 cm、0～40 cm深度的土壤含水率相關(guān)性較好，說明玉米根系多集中于0～40 cm，這與2.3節(jié)中結(jié)論具有一致性。

對(duì)比2.3節(jié)中CWSI診斷土壤含水率的效果，WTCI1診斷土壤含水率的效果更優(yōu)。0～20 cm深度時(shí)，2次試驗(yàn)CWSI與土壤含水率線性擬合的決定系數(shù)R2為0.644、0.616，WTCI1與土壤含水率線性擬合的決定系數(shù)R2為0.731、0.661；同理，0～40 cm時(shí)，CWSI與土壤含水率線性擬合的決定系數(shù)R2為0.463、0.748，WTCI1與土壤含水率線性擬合的決定系數(shù)R2為0.500、0.821，后者遠(yuǎn)高于前者。這表明，與CWSI相比，WTCI1與土壤含水率具有更高的線性相關(guān)性，利用WTCI1診斷土壤含水率的效果更優(yōu)。

通過以上分析可知，在玉米沒有達(dá)到全覆蓋時(shí)，結(jié)合了冠層溫度信息(CWSI、CRTD)與土壤溫度信息(SRTD)的WTCI1與土壤含水率的相關(guān)性更高，即WTCI1是診斷土壤含水率較優(yōu)的新指標(biāo)。

2.4.2全覆蓋條件下WTCI2與土壤含水率的關(guān)系

抽雄吐絲期和乳熟期的玉米基本達(dá)到全覆蓋狀態(tài)，此時(shí)熱紅外圖像中的溫度信息只是玉米冠層溫度，因此通過圖像無法計(jì)算土壤相對(duì)溫差(SRTD)，由此提取的玉米冠層溫度計(jì)算水分-溫度綜合指數(shù)(WTCI2)僅包含作物水分脅迫指數(shù)(CWSI)和冠層相對(duì)溫差(CRTD)。抽雄吐絲期和乳熟期的WTCI2與不同深度土壤含水率的相關(guān)關(guān)系見圖11。

從圖11可知，WTCI2與土壤含水率呈線性負(fù)相關(guān)，并且抽雄吐絲期和乳熟期均是0～40 cm土壤含水率與WTCI2線性擬合相關(guān)程度最高(R2為0.809、0.729)，0～20 cm次之(R2為0.734、0.669)，0～60 cm相關(guān)程度最低(R2為0.581、0.561)，這與2.3節(jié)中CWSI與土壤含水率的相關(guān)性高低具有一致性，也印證抽雄吐絲期和乳熟期的玉米根系主要集中在0～40 cm。

同理，與2.3節(jié)中CWSI診斷土壤含水率效果對(duì)比，WTCI2與土壤含水率的線性擬合度更高。0～20 cm深度時(shí)，決定系數(shù)R2為0.734、0.669，高于0.663、0.605；0～40 cm深度時(shí)，R2為0.809、0.729，高于0.721、0.656；0～60 cm深度時(shí)，R2為0.581、0.561，高于0.486、0.483。由此可知，在玉米全覆蓋狀態(tài)下，包含冠層相對(duì)溫差(CRTD)的WTCI2診斷土壤含水率的效果更優(yōu)。

圖11 WTCI2與不同深度土壤含水率的相關(guān)性

3 討論

本文借助于無人機(jī)可見光圖像，實(shí)現(xiàn)了無人機(jī)熱紅外圖像植土分離并提取玉米冠層溫度和地表土壤溫度，通過剔除直方圖兩端部分溫度像元，對(duì)溫度信息進(jìn)行優(yōu)化，使得圖像中提取的溫度更接近實(shí)測(cè)溫度，并提出水分-溫度綜合指數(shù)這一新指標(biāo)診斷土壤含水率，取得了更優(yōu)的效果。本研究所采用的方法簡(jiǎn)單實(shí)用，僅需無人機(jī)可見光圖像與熱紅外圖像，為作物冠層溫度的精確獲取和土壤含水率的精確診斷提供了新方法。

但本文也存在諸多不確定因素。首先，在分類后提取溫度信息時(shí)，GBRI指數(shù)分類效果整體較好但精度依然有限，由此分類獲得的玉米冠層區(qū)域依然包含多種地物，因此提取的冠層溫度并不是純冠層溫度，利用溫度直方圖法剔除兩端部分溫度像元目的就是為了解決此問題，但剔除溫度像元的數(shù)量還有待探究。本文中剔除了1%的溫度像元，但這并不是固定值，是否剔除2%或5%或其他數(shù)量的溫度像元效果更優(yōu)，要根據(jù)實(shí)際情況而定。其次，在計(jì)算CWSI時(shí)，采樣小區(qū)冠層溫度均值最小的減去2℃作為“濕參考面”，冠層溫度均值最大的加上5℃作為“干參考面”，這是在他人研究的基礎(chǔ)上[28-31]，根據(jù)試驗(yàn)實(shí)際情況主觀確定的，是否真正接近于“干、濕參考面”還具有不確定性。對(duì)于CRTD和SRTD，筆者是根據(jù)張仁華[32]提出的相對(duì)溫差模型計(jì)算得來，但不同的是，他的相對(duì)溫差模型中Tmax、Tmin是一天中地表溫度的最大、最小值，而本文中是指某一時(shí)刻獲取的一定區(qū)域熱紅外圖像中溫度的最大、最小值。因此，本文計(jì)算的CRTD和SRTD在理論解釋方面還需更深入研究。

由于試驗(yàn)數(shù)據(jù)量的限制，本文僅對(duì)WTCI與土壤含水率進(jìn)行了相關(guān)性分析，確定了WTCI與土壤含水率具有較高的線性相關(guān)性，即WTCI是診斷土壤含水率較優(yōu)的指標(biāo)，但是對(duì)于線性擬合模型沒有做精度評(píng)定，即沒有做到定量反演土壤含水率，這也是本文的不足以及后續(xù)研究要彌補(bǔ)的方面。

4 結(jié)論

(1)借助于可見光圖像對(duì)熱紅外圖像進(jìn)行植土分離，并提取玉米冠層溫度，利用直方圖法剔除冠層溫度直方圖兩端各1%的溫度像元，經(jīng)驗(yàn)證，此方法優(yōu)化后的冠層溫度精確度更高，更接近于實(shí)測(cè)溫度。

(2)在半覆蓋條件下，包含冠層溫度信息和地表土壤溫度信息的水分-溫度綜合指數(shù)(WTCI1)與土壤含水率具有更高的線性相關(guān)性；在全覆蓋條件下，水分-溫度綜合指數(shù)(WTCI2)與土壤含水率也具有較高的線性相關(guān)性，即水分-溫度綜合指數(shù)(WTCI)是診斷土壤含水率較優(yōu)的指標(biāo)。

(3)玉米植株較小時(shí)，水分-溫度綜合指數(shù)(WTCI)診斷0～20 cm深度的土壤含水率效果較優(yōu)；隨著玉米的生長，水分-溫度綜合指數(shù)(WTCI)診斷0～40 cm深度的土壤含水率效果較優(yōu)。這表明在不同的生育期WTCI診斷土壤含水率的最優(yōu)深度會(huì)有所變化。