基于無人機(jī)熱紅外的水分脅迫指數(shù)與土壤含水率關(guān)系研究

尚曉英，張智韜,2，邊 江，林歷星，李 樂，洪苑琪

(1.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；2.中國旱區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)研究院，陜西 楊凌 712100)

0 引 言

作物根系活動層土壤含水率對植物生長、發(fā)育有著重要的影響。棉花花鈴期是棉花對肥水需求最敏感的時期，是最終產(chǎn)量與品質(zhì)形成的關(guān)鍵時期[1,2]。所以，基于無人機(jī)熱紅外遙感的水分脅迫指數(shù)與土壤含水率的關(guān)系研究，對大面積獲取棉花花鈴期根系層土壤含水率，提高灌溉管理效率以及“精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”的發(fā)展，具有十分重要的意義。作物水分脅迫指數(shù)(CWSI)是一種可靠的作物缺水狀況評價指標(biāo)[3]。關(guān)于作物水分脅迫指數(shù)(CWSI)的不同計算模式、利用熱成像計算作物水分脅迫指數(shù)等理論，許多學(xué)者已經(jīng)做出了一定的研究成果。1981年，Jackson等[4]提出了作物水分脅迫指數(shù)(CWSI)的定義法計算模式。Jone等[5]在2009年提出了作物水分脅迫指數(shù)(CWSI)的簡化模式。Bengal等[6]指出土壤含水率與作物水分脅迫指數(shù)(CWSI)具有明顯的非線性響應(yīng)。同時，Gonzalez-Dugo等[7]指出作為與氣孔相關(guān)的作物缺水指標(biāo)，作物水分脅迫指數(shù)(CWSI)在不同灌溉單元之間存在著充足的變異性。Cohen等[8]也指出作物水分脅迫指數(shù)(CWSI)相較于植物水分狀況的指示器—作物冠層溫度，與不同灌水處理的關(guān)系更好 。另外，M?ller等[9]指出熱成像可在未來用于不同作物灌溉調(diào)度。Rud等[10]在2014年也提出可以利用基于熱成像的數(shù)據(jù)來計算作物水分脅迫指數(shù)(CWSI)。XU等[11]深入分析了CWSI與蒸騰速率、凈光合作用、氣孔導(dǎo)度的關(guān)系。國內(nèi)蔡煥杰等[3]提出了一種用冠層溫度計算作物缺水指標(biāo)的簡化模式。張智韜等[12]分析了不同算法下剔除土壤背景的熱紅外影像算得的CWSI與棉花葉片氣孔導(dǎo)度Gs的相關(guān)關(guān)系。陳碩博等[13]指出基于無人機(jī)遙感可大面積快速獲取土壤含水率。這些理論研究成果，在一定程度上為簡化作物土壤含水率的獲取提供了理論依據(jù)，但仍然無法滿足精準(zhǔn)、簡便地大面積獲取作物根系層土壤含水率的要求。

本研究借助無人機(jī)熱紅外遙感技術(shù)，獲取一天中5個時刻的棉花冠層溫度，用以算得三種不同計算模式下的作物水分脅迫指數(shù)(CWSI)，建立其與不同深度的作物根系土壤含水率的數(shù)學(xué)模型，并對模型進(jìn)行驗(yàn)證。研究結(jié)果可為大面積實(shí)時快速監(jiān)測作物根系活動層土壤含水率提供一定的理論基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 研究地概況

試驗(yàn)在陜西省咸陽市楊凌區(qū)西北農(nóng)林科技大學(xué)中國旱區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)研究院(108°07′E，34°16′N)進(jìn)行，該試驗(yàn)地位于關(guān)中平原腹地，屬暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候，年降水量649.5 mm左右，年均氣溫12.9 ℃。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計

試驗(yàn)于2017年7月11日至2017年7月15日進(jìn)行，將該試驗(yàn)區(qū)分為12個小區(qū)，以灌溉水平不同為依據(jù)分4個灌溉水平，分別為：I1(50%田間持水量為上限)、I2(65%田間持水量為上限)、I3(80%田間持水量為上限)、I4(95%田間持水量為上限)，每個灌溉水平有3個重復(fù)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)時間為每天的9∶00、11∶00、13∶00、15∶00、17∶00，利用搭載有熱紅外成像測溫儀的無人機(jī)獲取棉花花鈴期的冠層遙感圖像，同時利用土壤水分傳感器獲取0～15、0～30、0～60 cm檢測深度上的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)。

1.3 冠層溫度采集

棉花花鈴期冠層溫度的采集使用大疆公司與美國FLIR公司合作生產(chǎn)的大疆禪思XT熱紅外成像測溫儀，搭載平臺為大疆公司生產(chǎn)的經(jīng)緯600多旋翼無人機(jī)。

1.4 土壤水分及氣象數(shù)據(jù)采集

土壤水分的采集使用北京聯(lián)創(chuàng)思源公司生產(chǎn)的土壤水分傳感器自動收集獲得。氣象要素主要有：大氣溫度、相對濕度、風(fēng)速、凈輻射、土壤熱通量等，其數(shù)據(jù)采集與無人機(jī)采集冠層溫度同步進(jìn)行。

1.5 計算作物水分脅迫指數(shù)

1.5.1 理論模式

根據(jù)冠層能量平衡公式(1)、(2)、(3)、(4)可以導(dǎo)出理論模式[9]的CWSIt計算公式(5)：

Rn=G+H+λE

(1)

式中：Rn為凈輻射；G為土壤熱通量；H為顯熱通量；λE為潛熱通量，單位均為W/m2。

H=ρCp(Tc-Ta)/ra

(2)

式中：ρ為空氣密度，kg/m3；Cp為空氣熱容量，J/(kg·℃)；Ta為大氣溫度，℃；Tc為冠層溫度，℃；ra為空氣動力學(xué)阻力，s/m。

(3)

(4)

(5)

式中：rcp為潛在蒸散發(fā)下的作物冠層阻力，s/m；Δ為飽和水汽壓與溫度關(guān)系曲線的斜率，kPa/℃ 。

1.5.2 簡化模式

經(jīng)過國內(nèi)外學(xué)者的研究，水分脅迫指數(shù)的計算需要較多氣象因素，給實(shí)際應(yīng)用帶來了諸多的不便。因此Jones等[5]又定義了水分脅迫指數(shù)簡化的計算公式，如式(6)：

(6)

式中：Tl為作物冠層溫度，℃；Twet和Tdry分別代表在相同的氣象環(huán)境中冠層溫度的下限和上限，℃。

該簡化公式中的參數(shù)Twet與Tdry可以通過經(jīng)驗(yàn)法、理論法、統(tǒng)計法進(jìn)行確定[6-10,14]。

本研究Twet與Tdry采用經(jīng)驗(yàn)法，利用自然葉片干濕參考測量計算，具有較高的敏感度[5,8]。在試驗(yàn)的過程中進(jìn)行兩種極端處理，在棉花冠層選取生長良好的葉片，通過給棉花冠層葉片噴水的方式確定Twet，通過給棉花冠層葉片正反面涂抹凡士林確定Tdry。Twet與Tdry的測量與無人機(jī)采集冠層溫度同步進(jìn)行。

1.5.3 定義法

根據(jù)Jackson導(dǎo)出的水分脅迫指數(shù)定義公式(7)，Jackson定義用實(shí)際蒸騰速率E比潛在蒸騰速率Ep,即E/Ep可以反映作物缺水狀態(tài)，則1-E/Ep處在0～1范圍內(nèi)。

(7)

2 結(jié)果與分析

2.1 不同計算模式CWSI的變化規(guī)律

圖1為不同水分處理小區(qū)棉花花鈴期理論法CWSIt連續(xù)5 d的日變化趨勢圖。從圖1可知，棉花水分脅迫指數(shù)CWSI受外界氣象因素變化而波動，隨著冠層吸收凈輻射的大小而具有動態(tài)日變化過程，其變化過程呈現(xiàn)拋物線形狀，并在13∶00時，CWSIt出現(xiàn)極值，且此時的水分脅迫指數(shù)CWSIt的差值也達(dá)到最大。從圖1可以看出，各處理小區(qū)隨著灌水后時間的推移，水分脅迫指數(shù)具有明顯的區(qū)別。

圖2為水分脅迫指數(shù)簡化模式下不同處理小區(qū)連續(xù)5 dCWSIs日變化趨勢。圖2(a)為水分脅迫最為嚴(yán)重的I1處理小區(qū)，棉花根系一直處在虧水狀態(tài)，隨著時間的推移水分脅迫指數(shù)越來越大，棉花水分脅迫的現(xiàn)象也越來越明顯。圖2(d)可以看出，I4小區(qū)CWSIs每天的差異性較大，I4試驗(yàn)小區(qū)為對照充分灌溉組，水分脅迫指數(shù)的最大值為0.3，處于較低水平，因此充分供水的棉花受到水分脅迫的影響較小。

圖1 不同處理小區(qū)CWSIt日變化曲線Fig.1 The diurnal variation curves of CWSIt in different treatment areas

圖2 不同處理小區(qū)CWSIs日變化曲線Fig.2 The diurnal variation curves of CWSIs in different treatment areas

圖3為水分脅迫指數(shù)定義法CWSId不同處理小區(qū)連續(xù)5 d的變化趨勢，定義法的日變化規(guī)律與理論模式和簡化模式相似。

圖3 不同處理小區(qū)CWSId日變化曲線Fig.3 The diurnal variation curves of CWSId in different treatment areas

圖4分別是不同試驗(yàn)處理小區(qū)理論模式CWSIt、簡化模式CWSIs、定義法CWSId日平均變化過程。從圖4(a)中可以看出不同處理小區(qū)CWSIt的大致關(guān)系為：I1>I2>I3>I4，4種處理水平具有明顯的差異性；圖中對照組I4小區(qū)CWSIt的曲線從0.1一直增大至0.3，其CWSIt變化范圍較小，這可以說明當(dāng)作物充分供水時水分脅迫指數(shù)相對偏小，并且波動范圍小；I1是缺水處理小區(qū)，其CWSIt比其他小區(qū)都高，并且最高達(dá)到了0.5，說明CWSIt對棉花花鈴期根系活動層水分的響應(yīng)是較為敏感的，隨著灌水日期的推移土壤水分不斷被作物消耗，CWSIt逐漸上升；圖4(b)、4(c)也可以看出不同試驗(yàn)小區(qū)的CWSI隨時間的變化趨勢是增大的，但簡化模式CWSIs具有較大的不穩(wěn)定和波動性，理論模式CWSIt變化速率較快，而定義法CWSId則變化緩慢。

圖4 不同處理小區(qū)CWSI日平均變化趨勢Fig.4 Average daily variation trend of CWSI in different treatment areas

以上分別分析了水分脅迫指數(shù)的日變化規(guī)律，可知不同模式下的水分脅迫指數(shù)的日波動性是不相同的，因此必須深入的研究分析水分脅迫指數(shù)的變化規(guī)律狀況。

2.2 定義法CWSId與不同深度土壤含水率關(guān)系

利用公式(7)可以計算得到定義模式下的CWSId，并將CWSId與不同深度的土壤含水率建立相關(guān)關(guān)系(表1)。

表1 CWSId與土壤含水率相關(guān)性Tab.1 Correlation between CWSId and Soil Moisture Content

注：其中Y代表土壤含水率(土壤體積含水率)，X為水分脅迫指數(shù)CWSI，以下均同。

由表1可以看出，CWSId與土壤含水率呈現(xiàn)冪函數(shù)的關(guān)系。CWSId與土壤含水率相關(guān)關(guān)系在9∶00與17∶00較低，對棉花水分診斷效果不太理想，相關(guān)性較高的時刻為11∶00-13∶00，但定義法計算的CWSId與土壤含水率冪函數(shù)相關(guān)性有一定的波動性和不穩(wěn)定性。參考13∶00時0～60 cm處的水分脅迫指數(shù)與土壤含水率的相關(guān)關(guān)系,決定系數(shù)達(dá)到0.87，具有較高精度，在該模型的基礎(chǔ)上確定定義法CWSId水分脅迫閾值，本研究設(shè)置70%的田間持水量為水分脅迫閾值，因此定義法CWSId在棉花花鈴期的水分脅迫閾值為0.20。

2.3 理論模式CWSIt與不同深度土壤含水率關(guān)系

利用公式(5)可以計算得理論模式CWSIt，并與不同土壤深度的土壤含水率建立相關(guān)模型關(guān)系(表2)。

由表2可知，一天中5個時刻冪函數(shù)的顯著相關(guān)性都是在0.01以上，具有較高的穩(wěn)定性，并且其決定系數(shù)都大于0.5。根據(jù)理論模式計算得到的水分脅迫指數(shù)CWSIt較為穩(wěn)定，對棉花根系土壤水分的響應(yīng)敏感，其中13∶00的決定系數(shù)是最高的，這與定義法CWSId的結(jié)果一致。對比CWSId和CWSIt與土壤水分相關(guān)性，可以發(fā)現(xiàn)定義法具有非常高的決定系數(shù)，但是9∶00與17∶00的相關(guān)性較差；理論模式相對于定義法來說，其相關(guān)性普遍要低，但理論模式都在0.01水平上顯著相關(guān)，因此其在反映土壤水分上具有較高的穩(wěn)定性與可信度，并且誤差也會相對較小。理論模式與定義模式都表現(xiàn)與0～60 cm處的土壤含水率有較高的相關(guān)關(guān)系，且理論模式參考最優(yōu)模型設(shè)置0.18的水分脅迫閾值。

表2 CWSIt與土壤含水率相關(guān)性Tab.2 Correlation between CWSIt and Soil Moisture Content

從不同土壤深度的含水率相關(guān)性來看0～60 cm>0～30 cm>0～15 cm，可以認(rèn)為棉花花鈴期的根系活動層處在0～60 cm。

2.4 簡化模式CWSIs與不同深度土壤含水率關(guān)系

利用公式(6)即可計算出簡化模式下的CWSIs,表3是簡化模式CWSIs與不同深度土壤含水率建立的模型關(guān)系。

從表3可以看出，CWSIs與土壤含水率的相關(guān)性沒有定義法和理論模式的高，但顯著相關(guān)性也達(dá)到了0.01。從不同時刻的模型關(guān)系看簡化模式與前兩種方法的規(guī)律一致，相關(guān)性較好的時間范圍為11∶00～13∶00，根系活動層的主要范圍是0～60 cm。依據(jù)最優(yōu)模型關(guān)系水分脅迫的閾值為0.24。

從簡化模式CWSIs與土壤含水率模型關(guān)系可以看出，簡化模式響應(yīng)土壤水分的誤差是較大的。

2.5 模型驗(yàn)證分析

本研究的模型關(guān)系較多，因此選取3種計算模式與土壤含水率函數(shù)關(guān)系在13∶00的模型進(jìn)行分析驗(yàn)證。試驗(yàn)時間為連續(xù)5 d，前3 d數(shù)據(jù)建立函數(shù)關(guān)系，后2 d數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的驗(yàn)證(表4)。

從模型驗(yàn)證分析表中可以看出，13∶00時的模型驗(yàn)證決定系數(shù)R2均達(dá)到了0.5，大田試驗(yàn)的這種驗(yàn)證精度可以滿足一定的生產(chǎn)實(shí)踐需求；其中定義法與理論模式的決定系數(shù)R2都是大于0.7的，均方根誤差RMSE都在0.02附近，說明定義法與理論模式計算的CWSI具有較高的精度，并且理論模式0～60 cm的模型驗(yàn)證決定系數(shù)R2達(dá)到0.801，均方根誤差RMSE為0.015；3種計算模式中不同土壤深度模型的均方根誤差RMSE均呈現(xiàn)出土壤深度0～60 cm<0～30 cm<0～15 cm，說明在棉花花鈴期的水分脅迫指數(shù)可以很好的診斷0～60 cm土壤深度的作物根系活動層的土壤含水率。綜合表中的驗(yàn)證結(jié)果可以看出，理論模式精度最高，定義法次之，簡化模式最差。

表3 CWSIs與土壤含水率相關(guān)性Tab.3 Correlation between CWSIs and Soil Moisture Content

表4 3種模式CWSI與土壤含水率模型驗(yàn)證Tab.4 Three Patterns of CWSI and Soil Moisture Model Verification

3 結(jié) 論

(1)棉花花鈴期水分脅迫指數(shù)與土壤含水率呈現(xiàn)較好的冪函數(shù)非線性關(guān)系。3種水分脅迫指數(shù)CWSI與土壤含水率建立的相關(guān)關(guān)系中，定義法的相關(guān)性最高，但具有較高的不穩(wěn)定性；簡化模式與土壤含水率關(guān)系較差；理論模式與土壤含水率有較穩(wěn)定的關(guān)系，可以準(zhǔn)確響應(yīng)作物的耗水狀況。對比3種計算模式的模型精度，理論模式最佳，定義法次之，簡化模式最差。

(2)棉花花鈴期的3種水分脅迫指數(shù)對土壤含水率的最佳監(jiān)測深度為0～60 cm,其次為0～30 cm,0～15 cm最差；對于不同時間點(diǎn)來說，3種水分脅迫指數(shù)診斷作物耗水規(guī)律的最佳監(jiān)測時間為13∶00。

(3)利用無人機(jī)獲取的面狀冠層溫度極大地提高了棉花根系土壤含水率的反演精度。然而本文只分析了棉花花鈴期的水分脅迫指數(shù)與根系土壤水分的相關(guān)性，其他生育期的規(guī)律需要進(jìn)一步的研究。