文献类型： 中文期刊

作者： 张彦 ¹ ; 贺佳 ¹ ; 张晓飞 ² ; 郭燕 ¹ ; 杨秀忠 ¹ ; 张红利 ¹ ; 刘婷 ¹ ; 位盼盼 ¹ ; 王来刚 ¹ ;

作者机构： 1.河南省农业科学院农业信息技术研究所/农业农村部黄淮海智慧农业技术重点实验室/河南省农作物种植监测与预警工程研究中心

2.鹤壁市农业农村发展服务中心

关键词： 玉米早期;表层土壤含水率;无人机;热红外;可见光;植被覆盖度

期刊名称： 灌溉排水学报

ISSN： 1672-3317

年卷期： 2025 年 44 卷 010 期

页码： 1-7

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 【目的】探究土壤含水率反演精度的影响因素，筛选最优数据组合与建模方法，优化无人机遥感监测玉米早期土壤含水率的反演方法。【方法】在玉米覆盖度差异显著时期，采集无人机影像与地面数据，运用阈值法剔除土壤背景，计算植被覆盖度。通过提取多种光谱和纹理特征，引入植被覆盖度构建多种数据组合模式。采用随机森林回归、岭回归及偏最小二乘回归分别构建表层土壤含水率反演模型，分析不同数据组合模式对表层土壤含水率估算的精度。【结果】剔除背景对模型精度的提升效果因方法与数据集而异，RGB传感器剔除土壤背景后反演精度提升，而TIR传感器剔除土壤背景后的反演精度下降。可见光和热红外结合可显著提升模型精度，为模型提供更丰富的信息并提高鲁棒性。加入覆盖度后，未剔除与剔除背景下的表层土壤含水率预测精度均有提高，未剔除土壤背景RGB+TIR+FVC模式相较于RGB+TIR模式的决定系数（R²）提升了0.01；剔除背景后R²提升了0.11。【结论】不同数据结合及覆盖度对模型精度影响不同，筛选较优组合与方法可为玉米早期土壤含水率监测提供参考。