Page 134 - 2025年第56卷第7期
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2024 年 的 冬 小 麦 播 种 时 间 为 2023 年 10 月 17 日 ， 收 获 时 间 为 次 年 6 月 10 日 。 播 种 后 灌 出 苗 水
              20 mm，11 月下旬冬灌 25 mm，拔节期灌施肥水 40 mm，进入抽穗期后，灌施肥水 35 mm。进入灌浆
              期后开始进行变量灌溉管理，在 5 月 14 日开展变量灌水 1 次，灌水量加权平均值为 14 mm。在施肥方
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              面，共施氮肥（N）量 220 kg/hm 、磷肥（P O ）量 85.6 kg/hm 、钾肥（K O）量 19.4 kg/hm 。其中 70 kg/hm
                                                   2  5                     2
              的 N 与所有的 P O 、K O 都作为基肥施入土壤。剩余 N 量在作物拔节和抽穗期通过喷灌水肥一体化技
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              术进行追施，追施比例分别为剩余 N 量的 70% 和 30%。
              2.3 数据获取 OSAVI 利用大疆精灵 4 无人机多光谱系统采集，该系统由 1 个可见光（RGB）相机和含
              有蓝、绿、红、红边和近红外 5 个波段的多光谱相机组成。为了对比冬小麦生育期内不同无人机起飞

              时间对 OSAVI 空间分布的影响，飞行日期选在冬小麦不同生长阶段晴朗无风的天气，分别在 2023 年 4
              月 16日、4月 26日、5月 11日及 2024年 4月 21日、5月 1日、5月 8日的 8：00、11：00、14：00和 17：00
              进行起飞操作，飞行高度设定为 50 m，完成整个试验区的飞行需耗时 20 min，起飞前拍摄校正版用于
              拼图时的辐射校正。在研究飞行高度对 OSAVI 空间分布的影响时，为了兼顾无人机电池的续航能力，
              设定了 50、70 和 90 m 的飞行高度。通过 DJI GS Pro 软件进行无人机飞行参数（旁向重叠率为 85%，航
              向 重 叠 率 为 80%）的 设 置 并 自 主 巡 航（3.4 m/s）， 同 时 在 试 验 区 内 均 匀 布 置 了 9 个 黑 白 地 面 控 制 点
             （GCPs）作为标识。
                  为了对比分析不同监测方法下作物冠层水分亏缺时变量灌溉处方图的差异，采用同一测量日期
              11：00—14：00 飞行的无人机热成像系统（大疆经纬 Matrice 210 搭载禅思 Zenmuse XTS）获取图像数
              据，飞行高度为 70 m，飞完整个试验区共需时间 20 min。按照旁向重叠率 85%、航向重叠率 80% 的设
              置使无人机以 3 m/s 速度自主巡航。
              2.4 水分亏缺植被指数筛选方法 因为 NRCT 能够较好反映作物冠层水分亏缺程度，因此本文以
              NRCT 为真值，通过建立和评估植被指数 OSAVI、EVI、NDVI、NGRDI （Normalized Green-Red Differ⁃
              ence lndex） 和 SAVI 的归一化值与 NRCT 拟合方程的相关系数大小筛选试验区冬小麦水分亏缺敏感植被
              指数。其中，NRCT 值及归一化植被指数值的具体获取方法为：使用 pix4Dmapper 软件对热成像相机采
              集的图像进行拼接处理，将图像导入 ArcGIS 软件后利用指数计算器进行温度值的计算，得到试验区冠
              层温度分布图。使用大疆智图软件（V4.1.12）对多光谱相机采集的图像进行拼接处理后得到试验区各波
              段的空间分布图。将图像逐一导入 ArcGIS 软件后进行植被指数 OSAVI、EVI、NDVI、NGRDI、SAVI 的
              计算，得到试验区相应植被指数分布图。将试验区冠层温度分布图及植被指数分布图与试验区网格分
              区图叠加，本步骤中的网格是指将喷灌机控制的 60°试验区域按 6 个喷头为一组，沿喷灌机行走方向
              以 10°为间隔进行等分后形成的 74 个网格子区，再利用“以表格显示分统计”功能将每个网格子区的
              冠层温度平均值及植被指数平均值导出。使用
                                                                       表 1 NRCT 及植被指数计算公式
              EXCEL 软件对冠层温度平均值及植被指数的平
              均值进行归一化处理得到网格内的平均 NRCT                                指标                   计算公式
                                                                   NRCT              （T-T ）（T  -T ）
                                                                                           /
              值和归一化植被指数值，NRCT 及植被指数的                                                     min  max  min
                                                                   OSAVI         （1+0.16）×（NIR-R）（NIR+R+0.16）
                                                                                              /
              计算公式如表 1 所示，植被指数的归一化处理
                                                                                           /
              方法如式（1）所示。表 1 中的 T 为每个子区的冠                            EVI           2.5×（NIR-R）（NIR+6R-7.5B+1）
              层温度平均值，T           为所有子区的冠层温度平                        NDVI              （NIR-R）（NIR+R）
                                                                                            /
                               max
              均值中的最大值，T            为所有子区的冠层温度                      NGRDI               （G-R）（G+R）
                                                                                            /
                                 min
              平均值中的最小值。NIR、R、G 及 B 分别表示                             SAVI           1.5×（NIR-R）（NIR+R+0.5）
                                                                                            /
              近红外、红色、绿色及蓝色波段地物反射率。
                  植被指数的归一化计算方程为：
                                                           X - X min
                                                      N x =                                            （1）
                                                          X max - X min
              式中：N 为归一化植被指数值；X 为所有子区内植被指数 OSAVI、EVI、NDVI、NGRDI、SAVI 的平均
                      x
              值；X 、X 分别为所有子区内 X 的最大值、最小值。
                    max  min
                — 960   —
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