基于冠层温度遥感的杏仁树作物水分胁迫指数(CWSI)评估方法比较研究

推荐：本研究针对农业水资源短缺背景下杏仁园精准灌溉需求，通过对比近端热辐射计(CWSI_CIMEL)、无人机热成像(CWSI_UAV)和简化双源能量平衡模型(CWSI_STSEB)三种技术，系统评估了冠层温度遥感在杏仁树水分胁迫监测中的适用性。结果表明三种方法均能有效反映茎水势(SWP)变化(R2达0.86-0.70)，为智慧农业提供了可操作的监测工具。

　　

在全球气候变化加剧水资源短缺的背景下，农业灌溉用水效率提升成为关键课题。杏仁作为高经济价值作物，其全球种植面积已超过360万公顷，但传统水分监测方法如茎水势(SWP)测量存在效率低、成本高等局限。冠层温度作为植物水分状况的敏感指标，通过作物水分胁迫指数(CWSI)量化可实现大面积快速监测，然而不同遥感技术间的精度差异和操作规范尚未系统评估。

西班牙阿尔巴塞特地区的研究团队在2019-2021年间，选取两个商业杏仁园（Las Tiesas和Hellín）开展对照实验。通过设置充分灌溉(ND)、中度缺水(MD)和重度缺水(SD)三种处理，结合高精度CIMEL CE312-C2热辐射计、搭载FLIR Tau2热传感器的DJI-M600无人机和Micasense RedEdge多光谱相机，创新性地对比了三种CWSI估算方法：基于近端热辐射的CWSI_CIMEL、基于无人机热成像的CWSI_UAV，以及结合多光谱-热数据的简化双源能量平衡模型(CWSI_STSEB)。该研究成果发表在《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》，为精准农业提供了重要技术参考。

研究采用三项关键技术：1) 使用实验室标定的热传感器获取冠层温度(T_c)，通过非水分胁迫基线(NWSB)建立CWSI经验模型；2) 无人机航测获取8cm分辨率热图像，结合地面控制点进行几何校正；3) 基于NDVI与基础作物系数(K_cb)的关系估算潜在蒸腾(T_p)，通过STSEB模型反演实际蒸腾(T)计算CWSI。实验覆盖3个生长季，采集284-1635株杏仁树的SWP数据作为验证基准。

3.1 植物水分状况
SWP监测显示三种灌溉处理形成显著梯度（ND:-0.5~-1.1MPa；SD达-2.9MPa），其中2020年差异最显著。值得注意的是，2021年霜冻事件导致所有处理SWP维持在-1.5MPa以内，验证了环境因素对水分胁迫评估的影响。

3.2 温度数据校正
传感器标定将误差控制在±0.1-1.1°C，冠层发射率校正(0.987)显著提升数据质量。CIMEL与无人机热成像的交叉验证显示极高相关性(R²=0.99)，证实了无人机数据的可靠性。

3.3 非水分胁迫基线
建立的NWSB方程斜率(-1.18~-1.33)与文献报道一致，但2019年截距(+3.08)显著高于2020年(+1.48)，研究者将其归因于树龄和冠层结构差异导致的观测角度效应。

3.4 CWSI方法比较
CWSI_CIMEL表现最优(区分处理p<0.001)，尤其在轻度胁迫下；CWSI_UAV空间覆盖优势明显，但需>1MPa的SWP变化才能可靠检测；CWSI_STSEB因土壤背景干扰，敏感性稍逊(R²=0.70)。

3.5 评估验证
三种方法与SWP的相关系数分别为0.86(CIMEL)、0.68(UAV)和0.70(STSEB)。特别值得注意的是，所有方法在SWP<-1MPa时均表现出稳定响应，这与杏仁气孔关闭阈值高度吻合。

该研究系统论证了冠层温度遥感监测杏仁水分胁迫的可行性，其中近端热辐射计精度最高但操作复杂，无人机方案在精度与效率间取得最佳平衡。研究强调传感器标定、发射率校正和NWSB本地化的重要性，为构建标准化监测协议奠定基础。在实际应用中，建议结合无人机热成像的广域覆盖优势和SWP的定点验证，这将显著提升灌溉决策的时空精度，对半干旱地区农业可持续发展具有重要实践价值。