利用时间序列高分辨率卫星影像监测葡萄茎水势

Posted 2021-05-02 植物表型资讯

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本文利用时间序列高分辨率卫星影像，在葡萄园规模上监测葡萄茎水势，植物表型资讯简介如下：

基于光谱的植被指数（VI）是葡萄茎水势（Ψ_stem）的良好代表，有助于商业葡萄园的灌溉决策。通常情况下，VI-Ψ_stem相关性大多在叶片或冠层尺度上研究，使用近端冠层传感器或从安装在小型飞机或无人机上的传感器来获得高空间分辨率图像。本文首次利用从行星的纳米卫星星座获取的高空间分辨率(3-m)近日图像，来推导葡萄园规模上的VI-stem相关性。

（a）本研究中使用的82个葡萄园在谷歌地图上显示的三个地区的位置

（b）Judea地区Mevo Beitar的实验葡萄园的航空照片

在2017年的生长季节，研究人员在81个商业葡萄园中的六个葡萄藤和以色列某2.4公顷实验葡萄园中的60对葡萄藤中对每周Ψ_stem进行了测量。根据行星提供的剪辑应用编程接口（API）和谷歌地球引擎平台，在82个葡萄园中推导出四个VIs-GNDVI、NDVI、EVI和SAVI的空间连续时间序列。

Mevo Beitar葡萄园的高分辨率Ψ_stem图，来自MB-Mult（多变量回归模型）

使用SAVI（ΔΨ）从MB-Mult和MB-Reg检索的Ψ_stem映射之间的差异

结果表明，使用VI时间序列提取每周变量的多变量线性模型成功地跟踪了整个实验葡萄园中Ψstem的空间变化（Pearson's-r = 0.45-0.84; N = 60）。一个简单的线性回归模型能够监测葡萄园生长季节Ψ_stem的季节变化（r = 0.80-0.82）。利用来自82个葡萄园的行星VIs和季节性Ψ_stem数据，研究人员推导出葡萄园水平Ψ_stem的季节性监测“全球”模型(r=0.78；RMSE=18.5%；N=970)。这个“全球”模型只需要从卫星图像中提取的几个VI变量，就可用于地中海葡萄园Ψ_stem的实时每周评估，大大提高了传统现场监测工作的效率。

Mevo Beitar葡萄园RGB彩色行星图像测量图

来源：

Helman, D.; Bahat, I.; Netzer, Y.; Ben-Gal, A.; Alchanatis, V.; Peeters, A.; Cohen, Y. Using Time Series of High-Resolution Planet Satellite Images to Monitor Grapevine Stem Water Potential in Commercial Vineyards. Remote Sens. 2018, 10, 1615.https://doi.org/10.3390/rs10101615

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