大田玉米作物系数机地协同估算方法研究
发布时间：2021-03-18 18:01
快速准确获取大田作物系数Kc是旱区作物日蒸散量估算的关键。本文以2017-2018年内蒙古达拉特旗昭君镇精准灌溉试验站内大田玉米为对象,通过调节中心支轴式喷灌机转速来实现各扇形区域内不同水分的处理,利用自主研发的六旋翼无人机遥感平台搭载多光谱传感器获取大田玉米冠层光谱影像并同步采集地面数据,实现不同水分处理下玉米作物系数无人机遥感与地面传感器协同监测。同时,采用经气象因子和作物覆盖度校正后的FAO-56双作物系数法计算玉米的作物系数,研究作物系数与4种植被指数（比值植被指数SR、归一化差值植被指数NDVI、土壤调节植被指数SAVI、增强型植被指数EVI）、叶面积指数（leaf area index,LAI）和表层土壤水分含量（soil water content,SWC）的相关关系,分析了不同气候条件和不同水分胁迫条件下玉米作物系数无人机遥感与地面传感器协同估算的可行性。本文的主要研究内容及结论如下:（1）由不同深度土壤含水率与作物系数的相关性分析发现,在不同水分胁迫处理下,表层土壤水分（30cm）均处于强相关水平且在水分胁迫程度最严重的情况下相关性最高达到0.7...
【文章来源】：中国科学院大学(中国科学院教育部水土保持与生态环境研究中心)陕西省
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
图 2.1 2017 年试验地全景图Figure 2.1 Experimental ground view in 2017种为钧凯 430，玉米的生长阶段为 5 月 11 日进 月 21 日进入抽穗期，8 月 31 日进行收获（青贮域，在区域中选取 3 个 6 m×6 m 的方形区域进
图 2.1 2017 年试验地全景图Figure 2.1 Experimental ground view in 20172018 年玉米品种为钧凯 430，玉米的生长阶段为 5 月 11 日进行播种，5 月18 日开始出苗，7 月 21 日进入抽穗期，8 月 31 日进行收获（青贮）。实验地划划分为 5 个扇形区域，在区域中选取 3 个 6 m×6 m 的方形区域进行田间实验数据采集（图 2.2）。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于无人机高光谱遥感的柑橘黄龙病植株的监测与分类[J]. 兰玉彬,朱梓豪,邓小玲,练碧桢,黄敬易,黄梓效,胡洁. 农业工程学报. 2019(03)
[2]玉米作物系数无人机遥感协同地面水分监测估算方法研究[J]. 张瑜,张立元,Zhang Huihui,宋朝阳,蔺广花,韩文霆. 农业工程学报. 2019(01)
[3]基于双作物系数法的新疆覆膜滴灌夏玉米蒸散量估算[J]. 李丰琇,马英杰. 农业机械学报. 2018(11)
[4]基于无人机热红外与数码影像的玉米冠层温度监测[J]. 杨文攀,李长春,杨浩,杨贵军,冯海宽,韩亮,牛庆林,韩东. 农业工程学报. 2018(17)
[5]基于无人机热红外图像的核桃园土壤水分预测模型建立与应用[J]. 孙圣,张劲松,孟平,汪贵斌,黄辉,尹昌君,王鑫梅. 农业工程学报. 2018(16)
[6]基于修正双作物系数模型估算温室黄瓜不同季节腾发量[J]. 闫浩芳,毋海梅,张川,Samuel Joe Acquah,赵宝山,黄松. 农业工程学报. 2018(15)
[7]大田玉米作物系数无人机多光谱遥感估算方法[J]. 韩文霆,邵国敏,马代健,ZHANG Huihui,王毅,牛亚晓. 农业机械学报. 2018(07)
[8]砂石覆盖条件下冬小麦蒸散量的单、双作物系数法估算[J]. 李毅,付亚亚,唐德秀,李思逸,冯浩. 农业机械学报. 2018(03)
[9]基于无人机数码影像的玉米育种材料株高和LAI监测[J]. 牛庆林,冯海宽,杨贵军,李长春,杨浩,徐波,赵衍鑫. 农业工程学报. 2018(05)
[10]基于无人机遥感与植被指数的冬小麦覆盖度提取方法[J]. 牛亚晓,张立元,韩文霆,邵国敏. 农业机械学报. 2018(04)
本文编号：3088695
【文章来源】：中国科学院大学(中国科学院教育部水土保持与生态环境研究中心)陕西省
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
图 2.1 2017 年试验地全景图Figure 2.1 Experimental ground view in 2017种为钧凯 430，玉米的生长阶段为 5 月 11 日进 月 21 日进入抽穗期，8 月 31 日进行收获（青贮域，在区域中选取 3 个 6 m×6 m 的方形区域进
图 2.1 2017 年试验地全景图Figure 2.1 Experimental ground view in 20172018 年玉米品种为钧凯 430，玉米的生长阶段为 5 月 11 日进行播种，5 月18 日开始出苗，7 月 21 日进入抽穗期，8 月 31 日进行收获（青贮）。实验地划划分为 5 个扇形区域，在区域中选取 3 个 6 m×6 m 的方形区域进行田间实验数据采集（图 2.2）。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于无人机高光谱遥感的柑橘黄龙病植株的监测与分类[J]. 兰玉彬,朱梓豪,邓小玲,练碧桢,黄敬易,黄梓效,胡洁. 农业工程学报. 2019(03)
[2]玉米作物系数无人机遥感协同地面水分监测估算方法研究[J]. 张瑜,张立元,Zhang Huihui,宋朝阳,蔺广花,韩文霆. 农业工程学报. 2019(01)
[3]基于双作物系数法的新疆覆膜滴灌夏玉米蒸散量估算[J]. 李丰琇,马英杰. 农业机械学报. 2018(11)
[4]基于无人机热红外与数码影像的玉米冠层温度监测[J]. 杨文攀,李长春,杨浩,杨贵军,冯海宽,韩亮,牛庆林,韩东. 农业工程学报. 2018(17)
[5]基于无人机热红外图像的核桃园土壤水分预测模型建立与应用[J]. 孙圣,张劲松,孟平,汪贵斌,黄辉,尹昌君,王鑫梅. 农业工程学报. 2018(16)
[6]基于修正双作物系数模型估算温室黄瓜不同季节腾发量[J]. 闫浩芳,毋海梅,张川,Samuel Joe Acquah,赵宝山,黄松. 农业工程学报. 2018(15)
[7]大田玉米作物系数无人机多光谱遥感估算方法[J]. 韩文霆,邵国敏,马代健,ZHANG Huihui,王毅,牛亚晓. 农业机械学报. 2018(07)
[8]砂石覆盖条件下冬小麦蒸散量的单、双作物系数法估算[J]. 李毅,付亚亚,唐德秀,李思逸,冯浩. 农业机械学报. 2018(03)
[9]基于无人机数码影像的玉米育种材料株高和LAI监测[J]. 牛庆林,冯海宽,杨贵军,李长春,杨浩,徐波,赵衍鑫. 农业工程学报. 2018(05)
[10]基于无人机遥感与植被指数的冬小麦覆盖度提取方法[J]. 牛亚晓,张立元,韩文霆,邵国敏. 农业机械学报. 2018(04)
本文编号：3088695
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