一种作物蒸散量的计算方法

本发明属于农业，具体涉及一种作物蒸散量的计算方法。

背景技术：

1、通过传统的定点监测的方式可以获得农田中某些点位的土壤及作物参数并由此计算得出作物的蒸散量，由此来指导田间管理，此种方式在大田场景下使用时由于点位仅在大田中选定的位置设置，无法充分反映大田中整体作物的实际情况。因此目前采用无人机携带测量传感器在大田中巡回飞行的方式进行数据采集，使用无人机进行数据采集，速度快并且可在大田内按照预设轨迹移动，检测覆盖面积大，数据能更好反映大田中整体作物的实际情况。

2、但是，无人机出巡成本较高，并且无人机热红外数据获取很容易受到天气状况的影响，无人机飞行产生的气流作用对作物有一定扰动，因此亟需一种在没有无人机飞行情况下估算作物蒸散量的方法。

技术实现思路

1、本发明为了解决上述现有技术中存在的问题，本发明提供了一种作物蒸散量的计算方法，能够在无人机收集数据完成后，后续没有无人机继续采集数据的情况下对作物蒸散量进行估算。

2、本发明采用的具体技术方案是：一种作物蒸散量的计算方法，包括如下步骤，

3、s1.通过无人机采集的多光谱数据获取当前作物生长阶段的叶面积指数lai；

4、s2.基于充分灌水处理的数据得到作物系数kcfullwater和叶面积指数lai的经验关系，并由此计算得到作物系数kcfullwater；

5、s3.通过土壤含水量计算获得土壤水分胁迫系数ksi，再通过土壤水分胁迫系数ksi、作物系数kcfullwater及参考作物蒸散et0，根据下式(1)，计算获得无人机采集当天的作物蒸散eti；

6、eti＝kcfullwater×ksi×et0         (1)

7、s4.由土壤水分胁迫系数ksi计算获得土壤水分含量swdi，其中土壤水分含量swdi为无人机飞行当天0点的土壤含水量；

8、s5.根据下式求得第i+1天的土壤水分含量swdi+1；

9、eti＝swdi-swdi+1+p+i+cr-d-r         (2)

10、p为降水量；

11、i为灌水量；

12、cr为毛管上升水量；

13、d为径流量；

14、r为渗漏量；

15、其中，p、i、cr、d、r均为日尺度的数据。

16、s6.根据土壤水分含量swdi+1计算获得土壤水分胁迫系数ksi+1，并由当前作物生长阶段的叶面积指数lai计算获得作物系数kcfullwater，根据式(1)求得没有无人机飞行监测的第i+1天的作物蒸散量eti+1。

17、所述的步骤s2中经验关系为：

18、kcfullwater ＝ a × lai + b  (3)

19、其中，kcfullwater为作物生育期充分灌水处理的数据；

20、a取值为0.15，

21、b取值为0.3。

22、所述的s4中由土壤水分胁迫系数ksi计算获得土壤水分含量swdi的公式为；

23、

24、其中，θfc和θwp分别是田间持水量和凋萎系数，θ是土壤含水量。

25、本发明的有益效果是：

26、本发明根据土壤含水量连续变化的特性，根据无人机巡回采集的数据计算后续不同天的土壤含水量，并由此估算作物蒸散量，从而省去无人机往复巡回的时间和成本，持续指导田间管理。

技术特征：

1.一种作物蒸散量的计算方法，其特征在于：包括如下步骤，

2.根据权利要求1所述的作物蒸散量的计算方法，其特征在于：所述的步骤s2中经验关系为：

3.根据权利要求1所述的作物蒸散量的计算方法，其特征在于：所述的s4中由土壤水分胁迫系数ksi计算获得土壤水分含量swdi的公式为；

技术总结本发明属于农业技术领域，具体涉及一种作物蒸散量的计算方法，本发明根据土壤含水量连续变化的特性，根据无人机巡回采集的数据计算后续不同天的土壤含水量，并由此估算作物蒸散量，从而省去无人机往复巡回的时间和成本。技术研发人员：刘娜,邵立威,张喜英,刘青姗,李璐,刘秀位,陈素英受保护的技术使用者：中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心技术研发日：技术公布日：2024/10/17