融合多光谱与热红外特征的夏玉米植株水分估算研究
张昊1
王祖基1
李彩霞2
马岩川2
James E.Kanneh2
钟道宽3
李胜林4
1.华北水利水电大学,郑州 4500462.中国农业科学院 农田灌溉研究所,河南 新乡 4530023.山东农业大学,山东 泰安 2710184.河南科技学院,河南 新乡 453003
摘要：[目的]作物含水率是反映作物水分胁迫与生理状态的重要指标,其高精度估算对于农业水分管理、干旱监测及作物生长评估具有重要意义.传统地面监测方法成本高、仅代表点信息,而无人机遥感提供了无损、大尺度监测手段,但其依赖的光谱特征主要反应植株静态结构属性,对水分胁迫的响应滞后于作物生理状态的冠层温度变化.因此,融合多源遥感特征成为实现作物水分实时、高精度估算的关键途径.[方法]融合无人机多光谱和热红外数据,构建了多源数据融合模型,结合随机森林(RF)、K 近邻回归(KNN)和支持向量回归(SVR)算法,估算玉米生育期的植株含水率(PWC).[结果]①KNN在 NDVI+GNDVI+RVI 植被指数为特征的 PWC 模拟中表现最优(R2=0.713,rRMSE=6.610%);②RF在多源数据的综合特殊指数估算 PWC模拟中精度显著优于 SVR、KNN模型(R2=0.887,rRMSE=4.298%);③NDVI+GNDVI+RVI+LST特征指数结合 RF能够高精度反映研究区植株水分状况的时序变化及空间分布特征.[结论]多源数据融合结合 RF 能够实现对玉米植株水分的高精度估算.
关键词：植株水分多光谱热红外随机森林植被指数
分类号：S27(农田水利)
资助基金：河南省自然科学基金面上项目(262300420027)
论文发表日期：2026-07-31
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 19-27 )
英文信息