无人机多光谱与热成像技术评估超密植橄榄园水分胁迫及产量的研究

为解决地中海气候区超密植橄榄园(SHD)的水分管理难题，研究人员利用无人机搭载热红外与多光谱传感器，评估了不同调控亏缺灌溉(RDI)策略下作物水分状态(Ψstem)与产量的关系。研究发现冠层温度、作物水分胁迫指数(CWSI)和归一化植被指数(NDVIcrop+ground)能有效监测水分胁迫并预测产量，为精准灌溉提供技术支撑。

　　

在地中海气候区，超密植橄榄园(SHD)的水资源管理堪称农业可持续发展的命门。西班牙Villena的科研团队玩转黑科技，给无人机装上热红外和多光谱"眼睛"，对"阿贝金娜"(Arbequina)品种橄榄园展开为期两年的侦查。研究人员设置了从全灌溉(FI)到梯度亏缺灌溉(RDI)的四种浇水方案，在关键物候期出动无人机战队，捕捉冠层温度变化和植被反射特征。

通过计算作物水分胁迫指数(CWSI)和归一化植被指数(NDVI)，再与传统的茎干水势(Ψ_stem)测量数据比武过招，发现热成像参数就像植物的"体温计"，能灵敏反映水分胁迫程度，不过这个"体温计"的精度会受到天气和传感器性能的干扰。而NDVI这个"植被活力检测仪"表现更稳，既能评估营养生长状况，又能预测果实产量，特别是结合土壤反射的NDVI_crop+ground算法，简直像给作物做了个全身CT扫描。

这项研究为橄榄园的精准灌溉提供了空中情报支持，不过要想让无人机遥感真正成为农场主的"智慧锦囊"，还得在传感器精度和指数标准化方面继续升级打怪。