基于无人机多光谱数据的农田土壤水分遥感监测

为了提高农田精准管理效率,基于无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)实时获取和传输的遥感数据设计了一种快速监测农田土壤水分的方法:首先,利用UAV飞行采集农田的多光谱数据,在农田选取一个代表性的重点观测区域进行随机样点土壤水分探测;然后,利用垂直干旱指数(Perpendicular Drought Index, PDI),结合样点土壤水分数据快速构建农田土壤水分反演模型,进而获得大范围的农田土壤水分监测结果.并通过6个时相获取的UAV数据和样点土壤水分数据,进行方法实验和模型精度分析,结果表明利用该方法进行农田土壤水分监测的精度较高:6个时相土壤水分反演结果的决定系数R2均在0.8以上,其中5个时相的均方根误差RMSE和系统误差SE值均小于0.1.这证明了基于UAV数据设计的农田土壤水分监测方法的有效性和可行性,可以为大范围农田土壤水分的快速监测提供方法参考.     

高原地区城市不透水面与地表温度时空分布研究

拉萨市作为高原地区的重要城市之一，其城市不透水面的变化及由此而产生的地表温度变化对脆弱地区的生态影响非常显著，因此，选取该市城区及周边郊区作为实验区，利用线性光谱解混和大气校正算法获得该地区2009—2018年城市不透水面盖度(Impervious Surface Coverage, ISC)和地表温度数据，同时结合温度贡献指数(Contribution Index, CI)讨论了高原地区城市不透水面与地表温度时空分布的关系，拟为长期监控高原地区的基础生态变化提供帮助.研究结果表明:(1)由于季节因素的影响，城市热环境对ISC的响应存在2种不同的模式:①冬季，ISC < 0.1的区域对城市热环境的贡献为正；ISC≥0.1的区域的贡献为负. ②夏季，ISC < 0.1的区域对城市热环境的贡献为负；ISC≥0.1的区域的贡献为正. (2)冬季，CI与ISC呈现负相关关系.夏季，当ISC < 0.5时，CI呈现下降的趋势；当ISC≥0.5时，CI呈现上升的趋势. (3)冬季，地表温度随着ISC的增加而缓慢下降；夏季，ISC对地表温度的影响表现为“V”形状.