陈 震,程 千,徐洪刚,黄修桥

(中国农业科学院农田灌溉研究所/河南省节水农业重点实验室,河南 新乡 453002)

截至2020年,我国农业综合机械化率达到71.25%,较“十二五”计划末期提高7.43%,但机械化主要集中在耕种收方面,作物水肥管理的机械化、精准化程度不高。水肥对作物的正常生长发育至关重要,因此水肥自动化精准管理是农业发展的重要方向[1]。随着农业现代化的发展,精准灌溉、智慧灌溉已可以有效实现水肥自动化、精准化管理,也是当前研究热点[2-4]。如何方便、快速、准确、可靠地获取作物灌溉信息、助力实施智慧灌溉是当前急需解决的关键问题之一。不少研究表明光谱可以有效提取作物冠层信息,光谱植被指数能够反演作物生长生理指标[5-6],进而判断田间水肥情况[7-9]。无人机遥感系统可以精准获取作物的表型信息,为农田信息获取提供了新手段。通过作物冠层表型信息反演水肥状况及其潜在影响,可为大田精准化、信息化灌溉施肥提供技术和理论支撑。

株高一般指植株根部至主茎顶端之间的距离,是反映作物长势主要的个体指标之一。日本学者Watanabe等[10]采用无人机遥感可见光和多光谱影像提取大豆株高,结合人工测量值,提出了消减因低矮植株受高大植株遮挡导致的株高提取不准确问题的方法,发现拟合模型R2在0.6左右。Holman等[11]计算冬小麦不同生育时期各试验小区的株高并与人工测量值拟合,发现无人机影像提取的株高值与地面观测株高值相关性显著,R2均高于0.95,表明采用数字表面模型(Digital surface model,DSM)计量株高是可行的。……