基于多光谱遥感检测的棉花膜下滴灌旱情监测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多光谱遥感检测的棉花膜下滴灌旱情监测方法，包括：无人机对棉花种植区域进行图像采集，从而选择地面监测装置以及滴灌水管的安装位置；定时进行地面土壤数据的采集，发送至上位机；无人机通过低空遥感技术获取多光谱影像数据和地面实测叶绿素含量数据；构建棉花植株各生长阶段不同干旱程度叶绿素含量反演模型，对旱情进行判别；从而实现进一步旱情监测。本发明专利技术属于农业种植监测技术领域，具体是提供一种通过空中遥感检测、以及对地面的土壤水分检测，可以根据棉花生长阶段进行相应旱情的分析，从而取代人工检测繁琐不准确的问题，从而实现合理控制水分的供应，提高棉花品质的基于多光谱遥感检测的棉花膜下滴灌旱情监测方法。膜下滴灌旱情监测方法。膜下滴灌旱情监测方法。

【技术实现步骤摘要】
基于多光谱遥感检测的棉花膜下滴灌旱情监测方法


[0001]本专利技术属于农业种植监测
，具体是指一种基于多光谱遥感检测的棉花膜下滴灌旱情监测方法。

技术介绍

[0002]棉花，是锦葵科棉属植物的种籽纤维，原产于亚热带，植株呈现灌木状。棉花是一种需要适量水分的植物，在种植棉花的过程中，需要浇灌合适的水量，既不能过于干燥，又不能过于湿润，需要注意的是，棉花的不同生长阶段对水分的需求是不同的。例如，在种子发芽和幼苗生长阶段，棉花需要更多的水分，而在开花和结棵期阶段，需要减少水分的供给。水分的供应不足将影响棉花的生长和产量，过多的水分则是会导致棉花植株根据缺氧，增加病虫害的发生，并且降低棉花的品质。
[0003]综上所述，应该根据当地情况和棉花生长阶段的需求，合理控制水分供应，以保证棉花的正常生长和发育。但是由于棉花生产区域较大，人工检测速度慢且较为繁重。

技术实现思路

[0004]针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了一种用于解决上述问题，通过空中遥感检测、以及对地面的土壤水分检测，可以根据棉花生长阶段进行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于多光谱遥感检测的棉花膜下滴灌旱情监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：云台操控无人机，无人机通过搭载的空中监测装置对棉花种植区域进行图像采集，获取棉花种植环境图；S2：根据所述棉花种植环境图，选择地面监测装置的安装位置以及滴灌水管的安装位置；S3：通过云台操控地面监测装置定时进行地面土壤数据的采集，通过远程传输将采集到的所述土壤信息数据发送至上位机；S4：云台操控无人机通过低空遥感技术获取的多光谱影像数据和地面实测叶绿素含量数据；S5：构建棉花植株各生长阶段不同干旱程度叶绿素含量反演模型，对旱情进行判别；S6：结合步骤S3中获得的土壤信息数据进行进一步旱情监测。2.根据权利要求1所述的基于多光谱遥感检测的棉花膜下滴灌旱情监测方法，其特征在于：所述步骤S4中通过多光谱影像数据计算植被指数NDVI、RENDVI和SAVI。3.根据权利要求2所述的基于多光谱遥感检测的棉花膜下滴灌旱情监测方法，其特征在于，所述步骤S5中构建棉花植株各生长阶段不同干旱程度叶绿素含量反演模型，包括如下步骤：步骤一：进行土壤背景像元剔除，提取棉花植株纯植被指数像元值；步骤二：选取步骤S4中计算的植被指数NDVI、RENDVI和SAVI分别与实测的叶绿素含量数据在不同生育期构建回归方程；步骤三：从不同生育期的回归方程中选择每个生育期中与叶绿素含量相关性最高的回归方程作为该生育期的最优模型方程；其中，所述不同生育期指棉花的播种出苗期、苗期、蕾期、花铃期、吐絮期；步骤四：根据步骤四中获取的各个生育时期的最优模型方程，来反演棉花各个生育期的叶绿素含量，并对不同干旱等级之间的叶绿素含量阈值进行率定。4.根据权利要求3所述的基于多光谱遥感检测的棉花膜下滴灌旱情监测方法，其特征在于：通过实时监测获得待测地块...

【专利技术属性】
技术研发人员：海阔，
申请(专利权)人：苏州川月数据有限公司，
类型：发明
国别省市：