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0.56I、0.50I 和 0.71I，与 17：00 时的总灌水量相比，8：00、11：00 和 14：00 时的总灌水量分别减小
了 23.9%、21.1% 和 29.6%。
综合上述的 OSAVI 空间分布规律、变量灌溉处方图和总灌水量在一天内不同起飞时间的差异，考
虑变量灌溉处方图的时空稳定性，推荐冬小麦生育期内无人机多光谱系统的起飞时间段集中在 11：00—
14：00 为宜。
3.4 不同飞行高度的变量灌溉处方图 多光谱相机的拍摄原理表明，空间分辨率随无人机飞行高度的
增加而降低。经计算，无人机多光谱系统飞行高度为 50 m 时的空间分辨率为 2.6 cm，飞行高度为 70 m
时的空间分辨率为 3.7 cm，飞行高度为 90 m 时的空间分辨率为 4.8 cm。在 11：00—14：00 飞行无人机
多光谱系统时，由不同高度的 OSAVI 空间分布图生成的变量灌溉处方图得到的总灌水量计算结果见
表 4。分析可知，总灌水量并未随飞行高度的增加呈现明显的变化规律，例如，2023 年 4 月 16 日，最
大 灌 水 量 发 生 在 50 m 的 飞 行 高 度 ， 而 2024 年 5 月 1 日 ， 最 大 灌 水 量 发 生 在 90 m 的 飞 行 高 度 ， 50、
70、90 m 飞行高度时，两年平均的总灌水量分别为 0.65I、0.62I 和 0.61I，最大相差 6%。这与祝长鑫
等 ［20］ 研究得出的基于 NRCT 的变量灌溉处方图内总灌水量随飞行高度的增加而增大的结果并不相同，
这是因为飞行高度增加时，地面采样率虽然降低，但是由于每个扇形子区的面积较大，平均值的计
算受采样率影响较小，而祝长鑫等 ［20］ 采用的为小网格子区，面积较小，受网格内的采样率影响相对
较大。

表 4 不同飞行高度时试验区内总灌水量 单位：mm

飞行高度
年份 日期
50 m 70 m 90 m
4 月 16 日 0.76I 0.60I 0.56I
2023 4 月 26 日 0.73I 0.80I 0.76I
5 月 11 日 0.69I 0.73I 0.70I
4 月 21 日 0.53I 0.43I 0.43I

2024 5 月 1 日 0.63I 0.63I 0.70I
5 月 8 日 0.53I 0.56I 0.53I
平均值 0.65I 0.63I 0.61I

3.5 不同生成方法的变量灌溉处方图 将无人机多光谱系统与热成像系统获取的冬小麦生育期内（以
2023 年 5 月 12 日及 2024 年 5 月 14 日为例）的 OSAVI 空间分布图与 NRCT 空间分布图绘于图 5。受计算方
法差异的影响，OSAVI 空间分布图与 NRCT 空间分布图在数值上相差较大，除了喷灌机的轮辙区域出
现的极低值外，OSAVI 值域范围相对较小，主要集中在高值区，而 NRCT 值域范围更宽，在 0 ~ 1 均有
分布。

图 5 OSAVI 与 NRCT 的空间分布图

将基于图 5 中的 OSAVI 及 NRCT 空间分布图生成的变量灌溉处方图绘于图 6，根据不同分区指标与
方法得到的每个子区内的灌水量计算结果如表 5 所示。由图 6 分析可知，在同一测量日期，两种方法
得到的变量灌溉处方图存在差异，主要表现在两种方法的中度亏缺（0.66I）和重度亏缺（1I）管理区面积

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