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)
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指導(dǎo)農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉、預(yù)測產(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,在測定范圍及測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,并對比了幾種方法的分類效果,發(fā)現(xiàn)GBRI植被指數(shù)法對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象,在之前研究的基礎(chǔ)上,利用GBRI植被指數(shù)分類法對可見光圖像進(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)、冠層相對溫差(CRTD)、土壤相對溫差(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。
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個扇形區(qū)域(T1~T5,5個處理),每個扇形區(qū)域里面設(shè)置3個6 m×6 m的矩形采樣小區(qū)(3個重復(fù)),每個矩形采樣小區(qū)設(shè)置A、B、C 3個采樣點(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。
1.2.1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%,對應(yīng)地面分辨率1.25 cm。
1.2.2實(shí)測冠層溫度
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)測的冠層溫度進(jìn)行精度評價(jià)。在無人機(jī)拍攝熱紅外圖像的同時(shí),利用RayTek ST60+型手持熱紅外測溫儀測定冠層溫度,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)在每個采樣小區(qū)的A、B、C 3個采樣點(diǎn)分別測定一次,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。
1.3.1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)波段對植物的綠反射敏感,藍(lán)(B)波段對葉綠素濃度反應(yīng)敏感[20],因此通過兩者的比值構(gòu)造GBRI植被指數(shù),其對玉米植株和土壤的分類有較好的效果。
利用ENVI軟件對可見光圖像做波段運(yùn)算得到GBRI指數(shù)圖像(圖2),對照可見光圖像,在GBRI指數(shù)圖像中選取玉米植株樣本30個,地表土壤樣本30個進(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15個采樣小區(qū)做掩膜處理,得到每個采樣小區(qū)每個像元對應(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15個采樣小區(qū)做掩膜處理并進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),可得每個采樣小區(qū)溫度的最大值、最小值以及平均值。
通過GBRI植被指數(shù)對可見光圖像進(jìn)行分類時(shí)會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℃,波動范圍更小。
圖6 冠層溫度直方圖
圖7 土壤溫度直方圖
對于地表土壤溫度,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℃。
1.5.1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冠層相對溫差(CRTD)和地表相對溫差(SRTD)
每個采樣小區(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。冠層相對溫差(CRTD)和地表相對溫差(SRTD)的計(jì)算式為
(2)
(3)
式中Tcmax——每個采樣小區(qū)中玉米冠層溫度最大值
Tcmin——每個采樣小區(qū)中玉米冠層溫度最小值
Tsmax——每個采樣小區(qū)中地表土壤溫度最大值
Tsmin——每個采樣小區(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。
為評價(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,本文對圖像溫度與實(shí)測溫度進(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)測冠層溫度偏差更小。
圖8 圖像溫度與實(shí)測溫度相關(guān)性分析
對于地表土壤溫度,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。
為了對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,將每個扇形區(qū)域里3個采樣小區(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)變化趨勢見圖9。
圖9 CWSI和WTCI的變化趨勢
由圖9看出,CWSI和WTCI 2種指數(shù)的變化趨勢基本一致,拔節(jié)期2種指數(shù)變化趨勢線間隔較大(圖9a、9b),抽雄吐絲期和乳熟期2種指數(shù)變化趨勢線間隔較小(圖9c、9d),由定義可知,WTCI1包含土壤相對溫差(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)域的玉米長勢太差,因此從抽雄吐絲期開始每隔幾天對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。
根據(jù)式(1)計(jì)算的作物水分脅迫指數(shù)(CWSI),對拔節(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有所變化。
從CWSI診斷土壤含水率的深度看,3個生育期的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,最終會達(dá)到一個穩(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。
2.4.1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)、冠層相對溫差(CRTD)和土壤相對溫差(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
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。對于CRTD和SRTD,筆者是根據(jù)張仁華[32]提出的相對溫差模型計(jì)算得來,但不同的是,他的相對溫差模型中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),但是對于線性擬合模型沒有做精度評定,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。
(1)借助于可見光圖像對熱紅外圖像進(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)深度會有所變化。