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申请/专利权人：内蒙古农业大学

摘要：本发明公开了一种春小麦生育期根系土壤含水量遥感监测方法及系统，本发明涉及土壤水分遥感监测的技术领域。包括以下步骤：同时多次采集每块子区域内土壤不同深度处历史含水量和历史气象数据，成历史土壤含水量数据集和历史气象数据集；通过无人机设备，采集春小麦冠层生育期历史多光谱影像，提取各波段光谱的反射率，计算各波段光谱的反射率与不同深度土壤含水量的相关系数，提取相关系数大于阈值的对应波段反射率，生成历史反射率数据集；基于反射率计算植被指数，生成植被指数数据集，建立神经网络模型，预测根系土壤含水量；根据生长状况数据对实时根系土壤含水量预测值进行修正，得到根系土壤含水量精准值。

主权项：1.一种春小麦生育期根系土壤含水量遥感监测方法，其特征在于，具体步骤包括：将待监测土壤区域等面积划分为若干个子区域，并多次同时采集每个子区域内不同深度范围处的土壤含水量、子区域所处环境的气象数据、子区域上春小麦冠层生育期的多光谱影像，将土壤含水量汇总至历史土壤含水量数据集；基于气象数据，生成土壤水分蒸发量，且气象数据包括空气湿度、降水量和风速，并将气象数据和土壤水分蒸发量汇总至历史气象数据集；提取多光谱影像中各波段光谱的反射率，并计算各波段光谱的反射率和不同深度范围的土壤含水量间的相关系数，将相关系数大于预设阈值的反射率所对应的波段光谱定义为强相关波段光谱，并将强相关波段光谱的反射率汇总至历史反射率数据集，并基于多光谱影像，计算春小麦的植被指数，并将其汇总至历史植被指数数据集；以历史气象数据集、历史反射率数据集和历史植被指数数据集中的数据作为输入，以历史土壤含水量数据集中的数据作为标签，对初始神经网络进行训练，以生成根系土壤含水量预测模型；采集待监测土壤区域的实时气象数据和实时多光谱影像，基于实时气象数据计算实时土壤水分蒸发量，并基于实时多光谱图像获取实时强相关波段光谱的反射率、实时植被指数，并将上述实时数据输入根系土壤含水量预测模型中，得到不同深度范围下的实时根系土壤含水量预测值；采集实时土壤电导率和春小麦的实时生长状况数据，并以此生成土壤含水量估计值，基于土壤含水量估计值对实时根系土壤含水量预测值进行修正，以生成根系土壤含水量精准值，所述生长状况数据包括根系密度和叶面积指数。

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