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申请/专利权人：昆明理工大学;云南省军民融合发展研究院(云南省国防科技工业局综合研究所、云南省卫星遥感技术应用工程中心)

摘要：本发明属于数据分析技术领域，具体涉及一种基于无人机遥感的苜蓿棉田土壤含水量监测模型，本发明通过采集耕地区域的无人机遥感数据与地面调查数据，识别苜蓿、棉花和裸土的分布区域并制图，分析棉田植被冠层温度及裸土温度，综合构建苜蓿棉田土壤含水量无人机遥感监测模型，并验证模型精度，实现无人机遥感的田块土壤含水量精准判别。从而实现快速掌握棉田植被生长状态及缺水情况，进而为科学用水、精准灌溉提供科学指导，为棉花种植节水稳产有着重要意义。

主权项：1.一种基于无人机遥感的苜蓿棉田土壤含水量监测模型的建立方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集无人机遥感数据和地面调查数据，并对无人机遥感数据和地面调查数据进行预处理，得到经过预处理后的影像数据；步骤2：基于步骤1中得到的影像数据，对耕地范围内的植被与裸土边界进行分离，得到苜蓿棉田耕地范围以及影像数据；步骤3：基于步骤2中得到的苜蓿棉田耕地范围以及影像数据进行植被指数计算和植被覆盖度计算；所述步骤3包括以下步骤：步骤3.1：采用如下公式计算多光谱影像中的植被指数图NDVI： 式中：RNIR为多光谱影像中的近红外波段数据；Rred为多光谱影像中的红波段数据；步骤3.2：采用如下公式计算苜蓿和棉花植被覆盖度VFC： 式中：NDVIveg为植被指数图NDVI中95％置信度的值，NDVIsoil为植被指数分级图NDVI中2％置性度的值。步骤4：基于步骤2得到的苜蓿棉田耕地范围以及影像数据计算水分胁迫指数、冠层和裸土的温差以及植被覆盖度指数；所述步骤4包括以下步骤：步骤4.1：将苜蓿以及棉花的分布区域矢量文件叠加到配准后的热红外影像中，利用ENVI软件进行掩膜处理，获得苜蓿和棉花冠层掩膜文件；对配准后的热红外影像做掩膜处理并进行数据统计，分别得到苜蓿分布区和棉花分布区的每个像元对应的冠层温度Tleaf以及热红外影像中剔除两端1％数据的冠层温度最大值Tl_max、最小值Tl_min和平均值Tl_c；冠层温度的平均值Tl_c是指对应区域中剔除裸土的冠层温度平均值；步骤4.2：将裸土的分布区域矢量文件叠加到配准后的红外影像中，利用ENVI软件进行掩膜处理，获得裸土掩膜文件；对红外线图像做掩膜处理，并进行数据统计，得到裸土分布区的每个像元对应的裸土温度Tsoil；并剔除热红外影像数据中正态分布的两端1％的数据，得到剩余98％数据中的最大值、最小值及平均值；步骤4.3：用冠层温度Tleaf减去裸土温度平均值，得到冠层-裸土温差数据值Tls；步骤4.4：基于如下公式计算冠层和裸土的水分胁迫指数： 式中：CWSIleaf为冠层的水分胁迫指数；Tleaf为冠层温度；Tl_max为冠层温度最大值；Tl_min为冠层温度最小值； 式中：CWSIsoil为裸土的水分胁迫指数；Tsoil为裸土温度；Ts_max为裸土温度最大值；Ts_min为裸土温度最小值；步骤4.5：冠层-土壤温差与植被覆盖度CSTI指数计算： 式中：VFC为苜蓿和棉花植被覆盖度；Tls冠层-裸土温差数据值。步骤5：基于步骤3和步骤4中的计算结果，建立苜蓿棉田土壤含水量监测模型；所述步骤5包括以下步骤：步骤5.1：将冠层的水分胁迫指数CWSIleaf和裸土的水分胁迫指数CWSIsoil做自变量，冠层土壤含水量作为因变量，建立一元线性回归模型；棉花地含水量模型：ycotton＝k1*CWSIleaf+β1；式中，k1、β1分别为斜率和常量，ycotton为棉花地土壤含水量，CWSIleaf冠层的水分胁迫指数；苜蓿地土壤含水量模型：yalfalfa＝k2*CWSIleaf+β2；式中，k2、β2分别为斜率和常量，yalfalfa为苜蓿地土壤含水量，CWSIleaf冠层的水分胁迫指数；将裸土水分胁迫指数作为自变量，裸土土壤含水量作为因变量，建立一元线性回归模型；裸土土壤含水量模型：ysoil＝k3*CWSIsoil+β3；式中，k3、β3分别为斜率和常量，ysoil为裸土土壤含水量；双因素土壤含水量模型：将冠层-裸土温差与植被覆盖度指数CSTI作为自变量，土壤含水量作为因变量，构建线性回归模型：y4＝k4*CSTI+β4；式中，k4、β4分别为斜率和常量，y4为棉花地土壤含水量；步骤5.2：综合构建苜蓿棉田土壤含水量监测模型： 式中，y为苜蓿棉田土壤含水量，为单因素模型权重，η为双因素模型权重；φ为常量。步骤6：基于地面调查数据对苜蓿棉田土壤含水量监测模型进行验证，选择符合条件的模型。

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