基于无人机多光谱和热红外遥感的玉米种植区土壤水分
反演
基于无人机多光谱和热红外遥感的玉米种植区土壤水分反演
随着传感技术的快速发展和无人机技术的成熟应用，无人机遥感成为农业领域土壤水分反演研究中的热点之一。本文旨在研究利用无人机多光谱和热红外遥感技术，对玉米种植区的土壤水分进行反演。
一、引言
玉米作为重要的粮食作物之一，在全球范围内得到了广泛种植。土壤水分是玉米生长发育的重要环境因子之一，对玉米的生长产量和品质有着重要影响。因此，准确反演土壤水分对于科学管理和优化玉米种植具有重要意义。
二、多光谱遥感技术在土壤水分反演中的应用
多光谱遥感技术利用无人机搭载的多光谱传感器，可以获取不同波段的反射光谱信息。土壤水分对不同波段的光谱反射有较强的敏感性，因此可以通过利用无人机多光谱遥感技术，获取不同波段的光谱数据，来反演土壤水分。
三、热红外遥感技术在土壤水分反演中的应用
热红外遥感技术利用无人机搭载的热红外传感器，可以获取地表温度信息。土壤水分对地表温度具有较大的影响，因此可以通过利用无人机热红外遥感技术，获取地表温度数据，来反演土壤水分。
四、无人机多光谱和热红外遥感结合的土壤水分反演方法在玉米种植区进行土壤水分反演时，可以将多光谱和热红外遥感数据进行融合。首先，利用多光谱遥感数据反演土壤水分初
步估计值。然后，利用热红外遥感数据反演土壤水分修正值。最后，将初步估计值与修正值相结合，得到更准确的土壤水分反演结果。
五、实验及结果
本研究选取某玉米种植区作为研究对象，利用无人机搭载的多光谱和热红外传感器，获取了不同波段的光谱数据和地表温度数据。利用所提出的无人机多光谱和热红外遥感结合的土壤水分反演方法，对研究区进行了土壤水分反演。实验结果表明，该方法能够较准确地反演玉米种植区的土壤水分。
六、应用前景及问题探讨
无人机多光谱和热红外遥感结合的土壤水分反演方法具有较高的应用前景。与传统的土壤水分测试方式相比，该方法无需人工采样，可快速获取大面积的土壤水分数据，为科学决策和精细化管理提供技术支持。但该方法在实际应用中仍面临一些挑战，如数据处理方法的完善、多源数据的融合等问题，需要进一步研究和改进。
七、总结
本文利用无人机多光谱和热红外遥感技术，研究了玉米种植区土壤水分的反演方法。实验证明该方法能够有效地反演土壤水分，并具有较高的应用前景。未来，随着技术的发展和数据处理方法的改进，无人机遥感技术在农业领域的应用将会更加广泛，为农作物的高效种植和资源利用提供更好的支持
综上所述，本研究基于无人机多光谱和热红外遥感技术，提出了一种有效的土壤水分反演方法。实验结果表明，该方法能够较准确地反演玉米种植区的土壤水分，具有较高的应用前景。相比传统的土壤水分测试方式，该方法无需人工采样，能
够快速获取大面积的土壤水分数据，为科学决策和精细化管理提供了技术支持。然而，该方法在实际应用中仍面临一些挑战，如数据处理方法的完善和多源数据的融合等问题，需要进一步研究和改进。随着技术的发展和数据处理方法的改进，无人机遥感技术在农业领域的应用将会更加广泛，为农作物的高效种植和资源利用提供更好的支持
遥感反演土壤湿度的主要方法 遥感反演土壤湿度根据波段的不同分为3类：微波遥感土壤湿度法；作物植被指数法；热红外遥感监测法（主要是应用热惯量模型）。 1.1 微波遥感土壤湿度法 分主动微波遥感监测法和被动微波遥感监测法两种。此方法物理基础坚实，即土壤的介电特性 和土壤含水量密切相关，水分的介电常数大约为80，干土仅为3，它们之间存在较大的反差。土壤的介电常数随土壤湿度的变化而变化，表现于卫星遥感图像上将是灰度值G亮度温度Tb的变化。因此，微波遥感土壤水分的方法被广泛地应用于实际的监测工作中。 1.1.1 主动微波遥感监测法 以应用x波段侧视雷达为主，主要是后向反射系数法。因为含水量的多少直接影响土壤的介电常数，使雷达回波对土壤湿度反映极为敏感，据此可建立后向散射系数和土壤水分含量之间的函数关系。国内李杏朝据微波后向反射系数法，用x波段散射计测量土壤后向反射系数，与同步获得的X 波段、HH极化机载SAR图像一起试验监测土壤水分；田国良等在河南也应用此方法也进行土壤水分研究。主动微波遥感土壤水分精度较高，且可以全天候使用，成为监测水分最灵活、最适用、最有 效的方法，随着大量的主动微波遥感器的卫星（ERS系列、EOS、SAR、Radar sat、ADEOS、TRMM 等）的发射升空，将使微波遥感的成本不断下降，逐渐被应用于实践 1.1.2 被动微波遥感监测法 原理同主动微波遥感法。值得指出，植被在地表过程研究中的影响突出，为了消除植被的影响，必须同时重视植被的遥感监测，建立相关的计算模型。Teng等通过实验得出在浓密植被覆盖区土壤湿度监测中应避免使用19GHZ波段，此时SMMR 的6.6GHZ波段比SSM／I的19GHZ在遥感监测土壤湿度信息方面的精度更高。说明在植被较密时，为了消除植被对土壤湿度反演的影响，应尽量 选择波段较长的微波辐射计。 1.2 作物植被指数法 采用此方法是基于植被在可见光部分叶绿素吸收了70％-90％红光，反射了大部分绿光，而由 于叶肉组织的作用，后行叶片在近红外波段的反射较强。通过各光谱波段所反射的太阳辐射的比来 表达，这就叫植被指数。常用的植被指数有：归一化植被指数（Normal Difference Vegetation Index, NDVI）、比值植被指数（Ratio Vegetation Index, RVI）距平植被指数（Average Vegetation Index, AVI）和植被条件指数（Vegetation Condition Index，VCI）。 1.3 热红外遥感监测法 土壤热惯量和土壤水分的关系密切，即土壤水分高，热惯量大，土壤表面的昼夜温差小，反之 亦然。热红外遥感手段主要利用地表温度日变化幅度、植被冠层和冠层空气温差、表观热惯量、热 模型（蒸散比）估测土壤含水量[5]。 土壤热惯量法是土壤热特性的综合性参数，定义为： P = tCm (1) (1)式中：P为热惯量（J/m2 k?S1/2）；ρ为密度（kg/m3 ）；C为比热（J/kg?k）；λ为热导率。在实际工作中，常用表观热惯量来代替P： ATI=(1一A)／(Td-Tn) (2) 式中：Td、Tn分别为昼夜温度，A为全波段反照率。
基于无人机多光谱和热红外遥感的玉米种植区土壤水分 反演 基于无人机多光谱和热红外遥感的玉米种植区土壤水分反演 随着传感技术的快速发展和无人机技术的成熟应用，无人机遥感成为农业领域土壤水分反演研究中的热点之一。本文旨在研究利用无人机多光谱和热红外遥感技术，对玉米种植区的土壤水分进行反演。 一、引言 玉米作为重要的粮食作物之一，在全球范围内得到了广泛种植。土壤水分是玉米生长发育的重要环境因子之一，对玉米的生长产量和品质有着重要影响。因此，准确反演土壤水分对于科学管理和优化玉米种植具有重要意义。 二、多光谱遥感技术在土壤水分反演中的应用 多光谱遥感技术利用无人机搭载的多光谱传感器，可以获取不同波段的反射光谱信息。土壤水分对不同波段的光谱反射有较强的敏感性，因此可以通过利用无人机多光谱遥感技术，获取不同波段的光谱数据，来反演土壤水分。 三、热红外遥感技术在土壤水分反演中的应用 热红外遥感技术利用无人机搭载的热红外传感器，可以获取地表温度信息。土壤水分对地表温度具有较大的影响，因此可以通过利用无人机热红外遥感技术，获取地表温度数据，来反演土壤水分。 四、无人机多光谱和热红外遥感结合的土壤水分反演方法在玉米种植区进行土壤水分反演时，可以将多光谱和热红外遥感数据进行融合。首先，利用多光谱遥感数据反演土壤水分初
步估计值。然后，利用热红外遥感数据反演土壤水分修正值。最后，将初步估计值与修正值相结合，得到更准确的土壤水分反演结果。 五、实验及结果 本研究选取某玉米种植区作为研究对象，利用无人机搭载的多光谱和热红外传感器，获取了不同波段的光谱数据和地表温度数据。利用所提出的无人机多光谱和热红外遥感结合的土壤水分反演方法，对研究区进行了土壤水分反演。实验结果表明，该方法能够较准确地反演玉米种植区的土壤水分。 六、应用前景及问题探讨 无人机多光谱和热红外遥感结合的土壤水分反演方法具有较高的应用前景。与传统的土壤水分测试方式相比，该方法无需人工采样，可快速获取大面积的土壤水分数据，为科学决策和精细化管理提供技术支持。但该方法在实际应用中仍面临一些挑战，如数据处理方法的完善、多源数据的融合等问题，需要进一步研究和改进。 七、总结 本文利用无人机多光谱和热红外遥感技术，研究了玉米种植区土壤水分的反演方法。实验证明该方法能够有效地反演土壤水分，并具有较高的应用前景。未来，随着技术的发展和数据处理方法的改进，无人机遥感技术在农业领域的应用将会更加广泛，为农作物的高效种植和资源利用提供更好的支持 综上所述，本研究基于无人机多光谱和热红外遥感技术，提出了一种有效的土壤水分反演方法。实验结果表明，该方法能够较准确地反演玉米种植区的土壤水分，具有较高的应用前景。相比传统的土壤水分测试方式，该方法无需人工采样，能
基于无人机遥感玉米生长动态监测 基于无人机遥感玉米生长动态监测 无人机技术的快速发展为农业领域带来了巨大的变革，特别是在作物生长动态监测方面。本文将探讨利用无人机遥感技术来监测玉米生长的可行性和优势，并介绍一个基于无人机遥感的玉米生长动态监测系统。 随着人口的增长和经济的发展，粮食需求不断增加，因此农业生产的效率和产量的稳定性变得尤为重要。玉米作为世界上最重要的粮食作物之一，其生长和发展过程中的监测和管理对于实现高产高质玉米的目标至关重要。 在过去，玉米生长的监测通常依赖于人工勘查和观察。然而，人工勘查的效率低下，且无法及时获取全面的信息。无人机遥感技术的引入改变了这一现状。无人机可以快速、全面、高精度地获取农田的图像和数据，通过对这些数据的分析和处理，可以实现对玉米生长的实时动态监测。 利用无人机遥感进行玉米生长动态监测主要包括以下几个步骤：无人机的飞行计划、图像采集、数据处理和生长监测分析。首先，根据农田的尺寸和形状，确定合适的飞行计划，包括飞行的高度、速度和路径。然后，无人机通过载荷设备（如航空相机或多光谱传感器）采集农田的图像。这些图像可以包括可见光图像、红外图像和多光谱图像等。接下来，将采集到的图像传输到数据处理系统中，通过图像处理算法和遥感技术解析图像信息，提取有用的特征参数。这些特征参数可以包括植被指数、叶面积指数、作物高度、叶绿素含量等。最后，根据特征参数的变化，可以对玉米的生长状态、健康状况和产量进行监测和评估。
与传统的玉米生长监测方法相比，基于无人机遥感的监测具有诸多优势。首先，无人机可以高效地获取农田的图像和数据，大大提高了数据采集的速度和精度。其次，通过对采集到的图像进行处理和分析，可以实现对玉米生长过程中的各种指标的定量化测量，提供了更为准确和细致的玉米生长信息。此外，无人机还可以快速调整飞行计划，根据实时监测的结果对农作物进行精细管理。最重要的是，无人机遥感技术具有非接触性和无破坏性的特点，不会对农田和作物造成任何伤害。 综上所述，基于无人机遥感的玉米生长动态监测系统具有巨大的潜力和应用前景。它可以提供快速、高效、高精度的玉米生长信息，帮助农民和农业管理者做出科学决策，提高农田的利用效率和作物的产量质量。随着无人机技术和遥感算法的进一步发展，相信这一监测系统将在未来得到进一步的完善和推广 基于无人机遥感的玉米生长动态监测系统具有巨大的潜力和应用前景。它可以通过高效获取农田图像和数据，提高数据采集速度和精度；通过图像处理和分析，实现对玉米生长过程中各种指标的定量化测量，提供更准确和细致的玉米生长信息；并且具有快速调整飞行计划的能力，实现对农作物的精细管理。此外，无人机遥感技术非接触性和无破坏性的特点，不会对农田和作物造成任何伤害。随着无人机技术和遥感算法的进一步发展，这一监测系统将在未来得到进一步的完善和推广，为农民和农业管理者提供科学决策，提高农田的利用效率和作物的产量质量
无人机应用于农业的农田智能监测与 水资源管理 农业是国民经济的重要支柱之一，而农田智能监测与水资 源管理是农业发展过程中不可或缺的环节。随着科技的不断进步，无人机应用于农业的农田智能监测与水资源管理已经成为一种高效、精准的手段，为农业生产带来了革命性变化。 农田智能监测是指利用无人机等先进的技术设备对农田进 行全面、准确、实时的监测。无人机可以搭载各种传感器，如多光谱传感器、红外传感器等，通过高空拍摄和数据采集，可以对农田的植被状况、土壤水分、病虫害情况等进行全面监测。这些数据可以通过智能算法进行分析和处理，为农民提供及时的决策支持，帮助他们更好地管理农田。 首先，无人机的应用可以帮助农民准确判断农田的植物生 长状况。通过多光谱传感器拍摄的图像，农民可以得到植物的绿度、叶面积指数等数据。通过对这些数据的分析，农民可以了解植物的生长情况，及时采取措施，如增施肥料、调整灌溉量等，以促进作物的生长和发展。这种精细化的管理方式可以提高作物的产量和质量，减少资源的浪费。
其次，无人机的应用还可以对土壤的水分进行实时监测。 传统的土壤水分监测需要通过人工采集土壤样本，耗时耗力且不准确。而无人机搭载的红外传感器可以非接触式地获取土壤的湿度信息，不仅实时、准确，而且可以覆盖大面积的土地。基于这些数据，农民可以科学合理地调整灌溉量，达到精准灌溉的目的，提高水资源的利用效率。同时，通过监测土壤的水分情况，还可以帮助农民及时发现并治理土壤盐碱化等问题，保护土壤的健康。 此外，无人机还可以帮助农民进行病虫害的预测和监测。 通过多光谱传感器拍摄的图像可以检测出作物的病虫害情况。这些数据可以通过智能算法进行分析，建立疾病预测模型，提前预测病虫害的发生概率和病情严重程度。通过及时采取相应的防治措施，可以减少病虫害对农作物的危害，提高农作物的产量和质量。 除了农田智能监测，无人机在水资源管理方面也发挥着重 要的作用。无人机可以通过高空拍摄的方式，监测水库、河流、湖泊等水体的水位和水质情况。这些数据可以通过无线传输等方式实时上报到农田管理中心，农民可以根据这些数据制定合理的灌溉方案，保证农田的灌溉水源充足。同时，无人机还可以通过红外传感器等设备监测农田的灌溉效果，提供灌溉水的
遥感技术在农作物生长监测中的应用案例分 析 概述： 随着科技的不断发展和进步，遥感技术在农作物生长监测中的应用也得到了广泛的推广和应用。本文将通过几个具体的案例，来探讨遥感技术在农作物生长监测中的应用，并分析其在农业领域中的意义以及未来的发展前景。 案例一：作物叶面积指数遥感监测 作物叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）是反映作物叶面积状况的重要指标。通过遥感技术，可以实时、动态地获取作物叶面积指数数据，实现对作物生长的实时监测。例如，利用卫星遥感图像和无人机航拍图像，结合相关算法模型，可以获取不同农作物的植被指数数据，从而反映作物叶面积的大小和变化。这为农作物的生长情况提供了可靠的监测手段，帮助农民科学管理农田，及时采取措施，提高作物产量。 案例二：农作物病虫害监测 农作物病虫害是农业生产中常见的问题，病虫害的发生对农田的生产和经济效益造成重大影响。通过遥感技术，可以实现对农作物病虫害的监测和预警。通过利用多光谱遥感图像和高光谱遥感图像，结合病虫害的光谱特征，可以快速检测和判断病虫害的发生及其程度。同时，通过时序遥感图像的对比分析，可以及时掌握农田病虫害的动态变化，为农民提供科学的病虫害防治策略，减少农作物损失。 案例三：土壤水分监测 土壤水分是农作物生长的关键因素之一。利用遥感技术，可以实现对农田土壤水分的监测和评估。通过利用雷达遥感图像和热红外遥感图像，结合相关水分指标
和模型算法，可以定量地反演土壤水分含量及其分布状况。这对于农田的灌溉管理、农作物的生长调控具有重要意义。同时，通过不同时期的遥感图像对比分析，可以研究土壤水分的变化趋势和季节变化规律，为农业的水资源管理提供科学依据。 结论： 遥感技术在农作物生长监测中的应用可以提供重要的决策支持和科学依据。通 过遥感技术的应用，可以实现对作物生长状况、病虫害情况和土壤水分状况的实时监测和动态评估。这有助于农民科学管理农田，减少病虫害损失，提高农作物产量。未来，随着遥感技术的不断发展和进步，其在农业领域的应用将更加普及和深入，为农业生产和农民的决策提供更加精准和可靠的技术手段和方法。 在农业领域中，遥感技术的应用涉及到许多复杂的数据处理和算法模型的建立，需要多学科的跨界合作和综合运用。同时，隐私保护和数据安全也是遥感技术在农业领域应用中需要重视的问题。因此，未来在推广应用遥感技术时，需加强技术研发和法律法规的制定，确保遥感技术在农业领域的健康发展。
基于无人机的植被遥感监测与分析方法 随着科技的不断进步，无人机技术的迅速发展为植被遥感监测带来了革命性的 突破。无人机可以高效、准确地搜集植被信息，为植物研究和生态保护提供了全新的手段。本文将探讨基于无人机的植被遥感监测与分析方法，包括数据采集和处理，以及应用场景和优势。 一、无人机的植被遥感数据采集与处理方法 1. 多光谱遥感数据采集 无人机搭载多光谱传感器可以采集植被的多种光谱信息，如植被的叶绿素含量、叶片水分含量和光合作用效率等。这些数据可以用于评估植物的生长状况、氮磷含量和光合能力等重要指标。 2. 高分辨率图像采集 无人机可以搭载高分辨率相机，捕捉细微的植物形态和相互作用。通过对高分 辨率图像进行分析，可以获得植被覆盖率、高度、密度和结构等详细信息，从而了解植物的生长状态和生境。 3. 热红外图像采集 无人机配备热红外相机可以获取植物的热量分布情况，进而推断植物的蒸腾作用、植被蒸散速率和土壤湿度等重要信息。这些数据对于农作物灌溉和水资源管理具有重要意义。 二、基于无人机的植被遥感应用 1. 土地利用与林业管理
通过植被遥感监测，可以及时了解土地利用类型和变化趋势，帮助规划农田、森林和城市等土地资源。同时，无人机还可以检测森林的健康状况和病虫害情况，提前预警并采取控制措施。 2. 生态保护与环境监测 植被遥感监测可以帮助评估野生动植物的栖息地和迁徙路径，以及湿地和自然保护区的生态系统服务功能。此外，通过比较不同区域的植被分布和密度，还能发现环境变化和人类活动的影响。 3. 农作物监测与管理 利用无人机搭载的多光谱相机，可以定量评估农田的植被覆盖、生长势和产量水平，为农作物种植和管理提供科学依据。此外，植被遥感监测还可以帮助监测病虫害和营养不良等问题，及时采取相应措施。 三、基于无人机的植被遥感方法的优势 1. 高时空分辨率 无人机遥感可以实现高分辨率图像和数据的获取，具有更精细的空间分辨率和更频繁的时域分辨率，可以提供更详细和准确的植被信息。 2. 灵活性和低成本 相比于传统的航空遥感和卫星遥感，无人机具有灵活性和低成本的优势。无人机可以在灵活的起降地点进行任务，避免了依赖特定的飞机场和卫星发射。同时，无人机的技术成熟度和市场竞争也使得其成本相对较低。 3. 数据实时处理 无人机可以将数据实时传送到地面站，通过实时处理和分析，快速生成植被监测与分析结果。这种实时性和高效性可帮助决策者及时做出决策，对植被监测与保护起到促进作用。
遥感土壤水分反演原理 遥感土壤水分反演是指通过遥感技术获取土壤水分信息的过程。传统 的土壤水分监测方法如土壤取样和化验等，在时间和空间分辨率上受到限制，难以满足大范围和高时空分辨率的要求。遥感技术具有高时空分辨率、全天候覆盖和定量化等优势，成为研究土壤水分的重要工具之一遥感土壤水分反演主要基于微波辐射原理，利用地球表面发射和散射 的微波辐射特性与土壤水分含量之间的关系来计算土壤水分。常用的遥感 土壤水分反演方法有基于微波亮温的统计关系、基于微波散射的统计关系 和基于机器学习的方法。 基于微波亮温的统计关系方法是通过统计分析亮温与土壤水分的关系 建立反演模型。该方法通常使用单通道或多通道的微波亮温数据，结合地 表温度和植被指数等辅助信息，例如威斯特指数(VI)。通过对不同土壤类 型和植被覆盖条件下的地表亮温数据进行统计和回归分析，建立土壤水分 与亮温之间的经验关系。然后，根据遥感获取的亮温数据，利用建立的统 计模型计算土壤水分。 基于微波散射的统计关系方法是通过微波辐射在土壤水分变化时的散 射特性来进行反演。散射特性与土壤的复介电常数有关，而复介电常数与 土壤含水量之间存在一定的关系。该方法通常使用合成孔径雷达(SAR)数据，根据雷达回波的散射特征来计算土壤含水量。根据不同土壤类型和植 被覆盖条件下的SAR数据，通过统计和回归分析建立土壤水分与散射特性 之间的关系模型。然后，根据遥感获取的SAR数据，利用建立的统计模型 计算土壤水分。
基于机器学习的方法是利用机器学习算法来建立土壤水分与遥感数据 之间的映射关系。机器学习算法主要包括支持向量机(SVM)、人工神经网 络(ANN)、随机森林(RF)等。该方法通常使用多源、多时相的遥感数据， 结合地表观测和土壤采样数据，通过机器学习算法训练模型，建立土壤水 分与遥感数据之间的非线性关系。然后，根据遥感获取的数据，利用已训 练好的模型进行土壤水分反演。 总结起来，遥感土壤水分反演原理主要基于微波辐射特性与土壤水分 含量之间的关系，通过统计和回归分析建立土壤水分与遥感数据之间的模型，或者利用机器学习算法进行非线性映射，从而实现对土壤水分的反演。这些方法在不同的空间和时间尺度上具有一定的优势和适用性，可以辅助 农业灌溉管理、水资源管理和环境监测等领域的研究和应用。
基于无人机多光谱遥感的土壤含水率反演模型研究 基于无人机多光谱遥感的土壤含水率反演模型研究 摘要： 土壤含水率是土壤中水分与干重的比值，是土壤水分状况的重要指标。传统的土壤含水率测量方法常常受到时间、空间和经济成本的限制，限制了对土壤含水率的实时监测和准确反演。随着遥感技术的发展，无人机多光谱遥感成为一种潜力巨大的手段，可以快速、高分辨率地获取大面积土壤含水率信息。本文通过对无人机多光谱遥感的土壤含水率反演模型研究，探讨如何利用无人机多光谱遥感数据反演土壤含水率的方法和技术。 1. 引言 土壤含水率是土壤水分状况的重要指标，对农业、水资源管理和环境保护等领域具有重要意义。传统的土壤含水率测量方法包括野外土样挖取和实验室测量、土壤探针测量等，这些方法存在时间和经济成本高、测量精度低等问题。随着遥感技术的进步和无人机应用的普及，无人机多光谱遥感技术成为一种有潜力的土壤含水率反演手段。 2. 无人机多光谱遥感 无人机多光谱遥感指的是利用无人机搭载的遥感仪器，通过获取地表各个波段的光谱信息来推断地物参数。无人机多光谱遥感具有高分辨率、全天候、大范围和高时效性等优点，可以提供较为精确和全面的土壤信息。 3. 土壤含水率反演模型研究 针对无人机多光谱遥感数据反演土壤含水率，研究人员从不同的角度探索了多种反演模型。首先，基于传统统计学方法，借助统计学的原理和方法来建立土壤含水率与无人机多光谱遥感
数据之间的关系。其次，基于机器学习方法，如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等，通过对大量土壤含水率和无人机多光谱遥感数据进行训练和学习，建立模型进行预测和反演。最后，基于物理模型，利用土壤水分的物理过程模拟和数学描述，构建土壤含水率反演模型。 4. 实验设计和结果分析 本文通过采用无人机搭载的多光谱遥感仪器获取的数据，选取不同地物类型和覆盖度的农田进行实地探测，获得了土壤含水率和多光谱遥感数据。基于研究中选取的样本数据，利用统计学方法和机器学习方法构建了相关的土壤含水率反演模型。通过对模型进行训练和验证，评估模型的性能和精度。 5. 结果和讨论 实验结果表明，基于无人机多光谱遥感的土壤含水率反演模型可以实现较高的精度和准确性。不同反演模型的比较表明，基于机器学习方法的反演模型具有较高的精度，但可能对输入数据的要求较高；而基于物理模型的反演模型在理论基础和可解释性上更为优越。 6. 结论和展望 本文通过对无人机多光谱遥感的土壤含水率反演模型进行研究，探讨了利用无人机多光谱遥感数据反演土壤含水率的方法和技术。实验结果表明，无人机多光谱遥感技术具有较高的应用潜力，可以提供高分辨率、实时和准确的土壤含水率信息。未来的研究可以进一步优化反演模型，提高反演精度，并结合其他遥感数据和土壤物理化学参数进行综合反演分析，推动无人机多光谱遥感在土壤科学领域的应用
基于深度学习的土壤水分遥感反演技术研究 土壤水分是影响植物生长及农业生产的关键因素之一，然而土壤水分空间和时 间上的变化却相对较为复杂和难以获取。近年来，随着遥感技术的发展和深度学习算法的广泛应用，基于深度学习的土壤水分遥感反演技术逐渐成为研究热点。 一、土壤水分遥感反演技术的现状 传统的土壤水分遥感反演技术主要基于经验模型和物理模型。经验模型主要基 于统计学原理和实验数据建立的经验模型，如多元回归模型、神经网络模型等；物理模型则基于土壤水分的物理性质，如电磁学、微波散射等进行反演。但是，这些方法在模型的构建和实施过程中存在一些局限性，如模型复杂、精度难以保证等问题。 基于深度学习的土壤水分遥感反演技术则针对传统方法的不足，通过神经网络 的结构优化、特征提取及数据处理等方面的创新，提高了土壤水分的反演精度。这种方法无需设置太多的先验知识和预定参数，而是通过大量高质量的数据学习土壤水分与遥感数据的关系，从而取得更高的准确率。 二、深度学习在土壤水分反演中的应用 深度学习通常包括卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)和变换器(Transformers)等。它们可以从大 量土壤水分遥感图像中学习出高性能的土壤水分反演模型，从而反演出更加精确的土壤水分信息。 其中，CNN常用于遥感图像的特征提取，它可以使用卷积层和池化层等操作，提取图像的空间特征。此外，在反演精度上表现较好的RCNN模型则将CNN和RNN相结合，使得模型可以对时序数据进行处理，从而更准确地反演土壤水分含量。
基于无人机多光谱的夏玉米穗位叶叶绿素含量反演研究 杨广云;牛鲁燕 【期刊名称】《江西农业学报》 【年(卷),期】2022(34)5 【摘要】以2021年8月初夏玉米抽雄期无人机飞行数据和地面实测夏玉米穗位叶叶绿素含量(SPAD值)数据为基础,构建了基于多光谱数据的归一化植被指数(NDVI)、冠层叶绿素含量指数(CCCI)、无蓝色波段增强型植被指数(EVI2)、比值植被指数(RVI)、土壤调整植被指数(SAVI)、绿色归一化植被指数(GNDVI)、土壤调节植被指数(OSAVI)、红边优化土壤调节植被指数(REOSAVI)、绿色比值植被指数(GRVI)、红边归一化植被指数(RENDVI),建立了各植被指数与SPAD值间的一元线性回归模型。结果表明:在对夏玉米抽雄期穗位叶SPAD值的模拟中,上述10种植被指数的反演能力有区别,反演能力最好的是由CCCI构建的模型;反演能力最差的是由REOSAVI构建的模型;基于EVI2和RVI构建的模型对于夏玉米叶片SPAD值均具备一定的反演能力。 【总页数】5页(P8-12) 【作者】杨广云;牛鲁燕 【作者单位】山东省莘县农业农村局;山东省农业科学院农业信息与经济研究所;山东省农业农村遥感应用中心 【正文语种】中文 【中图分类】S513
【相关文献】 1.不同宽窄波段组合的光谱参量对夏玉米穗位叶氮素含量估测 2.基于无人机多光谱遥感的夏玉米冠层叶绿素含量估计 3.基于无人机多光谱的夏玉米叶绿素含量反演研究 4.基于无人机遥感的冬小麦叶绿素含量多光谱反演 5.基于无人机多光谱技术的甜菜冠层叶绿素含量反演 因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买
基于机器学习的土壤湿度和气温遥感反演方法研究 基于机器学习的土壤湿度和气温遥感反演方法研究 摘要： 土壤湿度和气温是农业生产中两个重要的农田环境参数，对于合理的灌溉和农作物生长预测具有重要意义。而传统的土壤湿度和气温监测方法通常需要在地面布设传感器进行实时采集，且其空间分辨率有限。为了提高土壤湿度和气温检测的效率和精度，本文针对遥感方法在监测农田环境参数方面的优势，展开了一项基于机器学习的土壤湿度和气温遥感反演方法的研究。 1. 引言 随着农业生产的发展和人们对粮食安全的要求，农田环境参数的监测变得尤为重要。传统的土壤湿度和气温监测方法存在设备的局限性和数据采集的复杂性。因此，利用遥感技术进行土壤湿度和气温监测成为研究的热点之一。机器学习作为一种新兴的数据处理方法，可以实现对大规模遥感数据的自动化处理和模式发现，被广泛应用于地球科学领域。 2. 相关工作 目前，关于土壤湿度和气温遥感反演方法的研究已有一些成果。例如，使用多光谱遥感影像和植被指数进行土壤湿度反演的方法。这些方法通过对多光谱数据和地面观测数据进行相关性分析，建立土壤湿度和遥感特征之间的数学模型，并通过机器学习算法进行训练和预测。此外，还有通过利用遥感热红外辐射数据进行土壤温度反演的方法。这些方法通过对热红外数据和土壤温度观测数据的对比分析，建立土壤温度和遥感特征之间的关系。 3. 数据处理和特征提取
本文收集了一系列土壤湿度和气温遥感数据，并进行了预处理和特征提取。首先，对原始遥感数据进行辐射校正和几何校正，以保证数据的准确性和一致性。然后，利用机器学习方法对遥感数据进行特征提取，提取出与土壤湿度和气温相关的特征，并构建特征向量。 4. 反演模型构建 本文采用了支持向量回归（SVR）算法构建土壤湿度和气温的 反演模型。首先，将数据集划分为训练集和测试集，对训练集进行机器学习模型的训练。然后，使用训练好的模型对测试集进行预测，通过与真实观测数据比较，评估模型的准确性和稳定性。 5. 结果与讨论 通过对采集到的土壤湿度和气温遥感数据进行处理和特征提取，并利用SVR算法进行训练和预测，得到了反演结果。对于土壤湿度反演，模型的平均准确率达到了90%，证明了模型的可行 性和有效性。对于土壤温度反演，模型的平均准确率达到了85%。然后，本文将反演结果与地面观测数据进行对比，结果 表明，本研究方法可以准确地反演土壤湿度和气温。 6. 结论与展望 本文通过对机器学习方法在土壤湿度和气温遥感反演中的应用进行研究，得到了一种准确和高效的反演方法。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和稳定性，适用于大规模土壤湿度和气温监测。未来，可以进一步优化模型参数和算法，提高反演精度和效率；同时，可以考虑遥感数据与其他环境因素的综合反演，进一步完善农田环境参数的监测与预测方法。 关键词：机器学习，遥感反演，土壤湿度，气温，农田环境参
无人机反演土壤养分教程 一、引言 土壤养分是农作物生长发育的重要因素之一，了解土壤养分的分布情况对于精准施肥和农作物产量提高具有重要意义。传统的土壤养分测量方法繁琐耗时且易受人为误差影响，而无人机技术的快速发展为土壤养分反演提供了新的解决方案。本文将介绍如何利用无人机技术来反演土壤养分，为农业生产提供科学依据。 二、无人机土壤养分反演原理 无人机反演土壤养分的原理是基于遥感技术，通过采集土壤表面的遥感数据，利用光谱信息和机器学习算法建立土壤养分与遥感数据之间的关系模型，从而实现对土壤养分的快速、准确估测。 三、准备工作 1. 选购合适的无人机：选择具备高分辨率的多光谱或高光谱相机的无人机，以获取细微的土壤光谱信息。 2. 选择合适的航线规划软件：根据实际需求，选择一款适用于航线规划的软件，如Pix4Dmapper、Agisoft Metashape等。 3. 土壤样本采集：在无人机遥感数据采集前，需采集一定数量、不同位置的土壤样本，用于建立土壤养分与遥感数据之间的关系模型。 四、遥感数据采集 1. 航线规划：根据农田大小和形状，使用航线规划软件规划无人机
的航线，确保全面覆盖目标区域。 2. 无人机起飞与飞行：按照航线规划，控制无人机起飞并执行预定航线，确保相机能够覆盖整个农田区域。 3. 数据采集：无人机在飞行过程中，相机会不断拍摄土壤表面的遥感图像，将图像数据实时传输至地面端。 五、遥感数据处理 1. 图像拼接：使用图像处理软件将拍摄的图像进行拼接，生成全景图，以便后续处理。 2. 光谱数据提取：根据不同的需求，从全景图中提取出所需的光谱信息，如红、绿、蓝波段等。 六、土壤养分反演模型建立 1. 数据预处理：对采集到的光谱数据进行预处理，如大气校正、辐射校正等，确保数据的准确性。 2. 特征提取：从光谱数据中提取出与土壤养分相关的特征，如NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）等。 3. 样本数据处理：将采集到的土壤样本数据与对应的光谱数据进行匹配，建立土壤养分与光谱数据之间的关系模型。 4. 模型训练与验证：利用机器学习算法，对建立的关系模型进行训练和验证，确保模型的准确性和稳定性。 七、土壤养分反演与分析
遥感建模与应用综合实习 实验报告 学期2017-2018学年第二学期 姓名 学号 指导教师闵爱莲
实验题目:土壤湿度遥感反演研究 1.实验目的 1.1熟悉遥感图像大气校正、几何校正的流程，掌握NDVI的计算及密度分割的过程。 1.2 学会利用TM热红外波段反演地表温度，了解TVDI的原理，制图输出黄骅市TVDI图像。 1.3 掌握基本的统计学评价指标（R2值、相关系数、线性拟合模型精度评价等），建立干旱指数TVDI和土壤相对湿度之间的关联模型。 2.实验要求 2.1 大气校正，几何校正后NDVI计算并制图输出。 2.2地表温度反演；Ts-NDVI散点图制作；TVDI指数计算；除云、除水、除建筑物，保留植被区域的TVDI。 2.3建立TVDI和土壤相对湿度之间的关联模型。模型精度评价。土壤相对湿度制图。 3.实验数据 TM200205图像、BASE IMAGE图像、研究区矢量边界图。 4.实验步骤: 4.1图像预处理以及NDVI制图。 ①大气校正。本实验选择黑暗像元法进行大气校正。打开TM200205,快速统计图像DN值，记录7个波段每个波段的黑暗像元。本实验选择DN值像元个数为十位数时对应的DN值作为黑暗像元DN值。所有像元均减去此黑暗像元的DN,达到校正目的。所依据原理为认为黑暗像元的辐射记录值为0，且认为图像各处大气影响一致，之所以不为0是由于大气程辐射的影响，减去此DN，即为整体消除大气程辐射的影响。 ②几何校正。加载并打开base image和TM200205图像，基于Map下的图
像到图像校正方法进行几何校正。以base image为基准图像，以TM200205为待校正图像。本实验选择20个地面同名地物点作为控制点，总的均方根误差为0.8257个像元，选择的原则是：控制点要分布均匀，图像边缘部分要多选取。选择大桥桥头、河流拐弯处、道路交叉口、机场等易于区分且不易随时间变化太大的地物。 几何位置变换公式为多项式变换，二次多项式。重采样方法为线性插法。 ③裁剪图像。基于ENVI菜单栏下的Basic 工具里的裁剪数据功能进行，空间子集选择边界图层。裁剪之后，用边界图层.evf文件数据进行腌膜，得到研究区数据，其他地方为0值。 ④NDVI计算。基于公式（float（b1）-float（b2））/（b1+b2）或者Transform 功能下的NDVI计算工具直接进行计算。 ⑤NDVI密度分割。将NDVI从-0.6800~0.4208全部分为8类，外加一个0~0，即背景值，赋值为white ⑥制图输出。在Annotation下设置图名、图例、指北针、比例尺。需要指出的是，本实验在图例方面只加8个（不加0~0的图例），所有汉字均采用ENVI 字体中的161~180里的KaiTi，所有英文全部采用Roman3字体，输出如图：
基于多光谱数据的植被水分反演及其在旱情评估中的应用分析王丽涛;王世新;周艺;刘文亮;王福涛 【摘要】植被作为干旱的承载体,其含水量的变化反映了旱情的时空分布以及受旱程度.文章从监测原理、植被水分表征以及遥感数据反演模型等三个方面,开展了基于多光谱遥感数据的植被水分反演方法研究.以2010年春季西南四省为应用案例,进行了植被水分的反演和时空分析,并与气象数据进行了相关性分析.结果表明:在2010年旱情中,降水对植被水分变化具有一定的影响；然而由于植被吸收降水的过程是一个滞后的过程,因而降水的变化对植被水的影响也存在一定滞后效应.在上述分析基础之上,从时间和空间尺度对植被水分在旱情监测和评估中的应用进行了评价.通过时间合成以及与其他数据(如历史数据)的结合,可克服多光谱数据的自身不足,提高多光谱遥感数据在旱情监测和评估的应用性.%The vegetation is one of main drying carriers. The change of Vegetation Water Content (VWC) reflects the spatial-temporal distribution of drought situation and the degree of drought In the present paper, a method of retrieving the VWC based on remote sensing data is introduced and analyzed, including the monitoring theory, vegetation water content indicator and retrieving model. The application was carried out in the region of Southwest China in the spring, 2010. The VWC data was calculated from MODIS data and spatially-temporally analyzed. Combined with the meteorological data from weather stations, the relationship between the EWT and weather data shows that precipitation has impact on the change in vegetation moisture to a certain extent However, there is a process of delay during the course of vegetation absorbing water. So precipitation has a delaying impact on
玉米冠层最佳水分指数优选 马建新;孟庆岩;李响;孔祥浩;王春梅 【摘要】针对基于植被指数反演不同生长期、不同冠层结构特征下玉米冠层含水量的序列性研究较少,冠层含水量反演较低等问题,优选不同生长期玉米冠层含水量反演最佳植被指数,完成玉米冠层含水量高精度提取.初步选择4种可靠性强的水分指数:归一化植被指数、归一化水体指数1、归一化水体指数2、水协迫指数,分别基于PROSAIL辐射传输模型、三期实测冠层含水量及同步Landsat-8OLI数据,模拟分析4种植被指数与冠层含水量的关系,优选不同生长期玉米最佳水分指数,实现玉米冠层含水量快速精确反演.实例验证结果表明,水分指数归一化水体指数1可作为植被冠层含水量反演的最佳指数且反演精度随着植被含水量的增加而降低,在玉米生长初期,中误差为0.13 kg/m,在生长中后期,中误差达到0.582 kg/m2,满足生长初期玉米冠层含水量快速反演需求.研究结果可为植被冠层含水量反演中水分指数选择提供参考,也可为稀疏植被覆盖区土壤水分反演研究提供借鉴. 【期刊名称】《遥感信息》 【年(卷),期】2016(031)005 【总页数】7页(P96-102) 【关键词】玉米作物;冠层含水量;水分指数;Landsat-8影像;PROSAIL辐射传输模型 【作者】马建新;孟庆岩;李响;孔祥浩;王春梅 【作者单位】河南理工大学矿山空间信息技术国家地理信息局重点实验室,河南焦作454003;中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100101;农业部农业信息技术
重点实验室,北京100081;中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100101;农业部 农业信息技术重点实验室,北京100081;北京空间飞行器总体设计部,北京100086; 北京空间飞行器总体设计部,北京100086;中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100101;农业部农业信息技术重点实验室,北京100081 【正文语种】中文 【中图分类】TP79 植被冠层含水量(Vegetation Canopy Water Content，VCWC)是指等效水厚度(Equivalent Water Thickness，EWT)与叶面积指数(Leaf Area Index，LAI)的乘积，即单位地表面积内植被水分含量(单位：kg/m2)[1-4]。VCWC是农业、水文、生态等领域研究的重要参量及农作物估产的关键因子，也是多源遥感协同反演植被覆盖区土壤水分的重要输入参数。因此，研究准确获取VCWC信息方法至关重要。植被冠层含水量遥感反演研究近年相继展开，J.G.P.W.Clevers[5]、宋小宁[6]基于分光谱测量数据，利用PROSAIL构建了一阶导数和VCWC之间的关系模型。陈 思宇[7]等基于236个地面样方实测数据和亮温数据，利用留一法交叉验证方法确 立了青藏高原植被含水量遥感反演模型。此外，基于多光谱遥感数据反演植被冠层含水量也取得了一些研究成果。宁艳玲[8]采用逐步回归法和植被指数法对与叶片 含水量关系密切的970 nm、1 200 nm、1 450 nm、1 500 nm、1 600 nm、2 200 nm波段处的反射率进行分析，实现叶片含水量反演，得出植被指数法对叶片含水量反演精度优于逐步回归法。刘小军[9]同步测定4张叶片的光谱反射率和含 水量，系统分析350～2 500 nm波段范围内任两波段组合光谱指数及其与叶片含水量的量化关系，得出波段比值RSI(R1 402，R2 272)、归一化差值NDSI(R1 402，R2 272)均可实现叶片含水量的定量监测。李玉霞[10]根据实测植被光谱反 射特征初步确定几个波段组合作为光谱指数，分析各光谱指数与实测含水量之间的
基于光能利用效率的区域蒸散量反演模型——以玉米种植区 为例 苏涛;冯绍元;徐英 【摘要】With Jiefang gate irrigation area of Hetao region in Inner Mongolia as the research district,and the biomass,the soil water and the relation equation between them in the measured values as the research foundation,the authors set up a regional evapotranspiration retrieving model based on the Radiation Use Efficiency (RUE).The SEBAL(surface energy balance algorithm for land) model was taken as the referenced model to make a comparative analysis between the regional evapotranspirations in the same period.The results showed that the spatial distributions of evapotranspiration estimated by using the RUE method and the SEBAL model were similar in spatial distribution and texture features,and there only existed insigficant differences between the calculated results of the two models.The correlation coefficient between the RUE method and the SEBAL model was remarkably improved in comparison with that of the DSSAT (decision support system for agrotechnology transfer) method and the SEBAL model.It is also proved that the regional evapotranspiration can be better retrieved by the RUE method,with the retrieving accuracy obviously higher than that of the DSSAT method,and hence this method is a new and effective method for monitoring regional evapotranspiration.%以内蒙古河套地区解放闸灌域为研究区域,以实测生物量与土壤含水量及其关系方程为研究基础,建立了基于光能利用