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无人机多光谱遥感监测冬小麦拔节期根域土壤含水率

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快速精确地获取冬小麦根域土壤含水率对实现精准灌溉具有重要意义.以拔节期不同水分处理的冬小麦为对象,利用低空无人机搭载六波段多光谱相机获取其冠层光谱反射率,并同时采集5个不同深度(10、20、30、40、60 cm)土壤含水率数据,通过逐步回归法、偏最小二乘法、岭回归法建立光谱数据与5个深度的多元回归模型.结果 表明,三种回归模型对10、20 cm深度土壤含水率都有较高的监测精度,可以较好地对作物根域土壤含水率进行定量预测,其中逐步回归模型效果最好,其模型的决定系数R2达到0.815、0.747,预测模型的R2为0.774、0.717,相对分析误差RPD为2 007、1.862,但三种回归模型对深度为30、40、60 cm根域土壤含水率的监测精度都较低.该研究结果对指导精准灌溉具有一定的参考价值.
Monitoring Soil Moisture Content in Root Zone of Winter Wheat at Jointing Stage by Multispectral Remote Sensing of UAV

杨珺博、王斌、黄嘉亮、张智韬、周永财、姜文焕

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西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西杨凌712100

西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室,陕西杨凌712100

土壤含水率 多光谱遥感 无人机 多元回归 作物根域

国家重点研发计划

2017YFC0403203

2019

节水灌溉
中国国家灌溉排水委员会,中国灌溉排水发展中心,武汉大学,国家节水灌溉北京工程技术研究中心

节水灌溉

CSTPCD北大核心
影响因子：0.674
ISSN：1007-4929
年,卷(期)：2019.(10)
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