基于无人机的热传感器在优化受控环境中的有效性 干旱条件下的农业性能
Rawan Al-Najadi1, Yaseen Al-Mulla2,3, Ibtisam Al-Abri4
1Department of Soils, Water, and Agricultural Engineering, Sultan Qaboos University, 123, Al-Khod, Oman.
Scientific reports
|March 17, 2025
概括
基于无人机的热成像 (DBTI) 在干旱条件下的受控环境农业 (CEA) 中有效监测植物健康. 这项技术改善了灌时间表和水资源管理,提高了粮食安全.
科学领域:
- 农业工程 农业工程
- 环境科学 环境科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
背景情况:
- 控制环境农业 (CEA) 集成物联网和无线传感器网络 (WSN) 进行实时监控.
- 无人机技术为CEA提供了巨大的潜力,但面临着有限的采用,特别是在干旱地区.
研究的目的:
- 调查基于无人机的热成像 (DBTI) 对优化CEA性能的有效性.
- 在干旱条件下使用DBTI评估植物健康监测.
- 开发一种用于树冠温度 (Tc) 评估和作物水应力指数 (CWSI) 计算的新方法.
主要方法:
- 部署WSN传感器来监测微气候变化.
- 使用无人机热成像 (DBTI) 进行天花板温度 (Tc) 评估.
- 根据从DBTI提取的Tc计算作物水应力指数 (CWSI).
主要成果:
- DBTI有效地区分了不同的治疗方法.
- 来自DBTI的Tc显示与基于传感器的测量有很强的相关性 (R2 = 0.959).
- 证实了CWSI和Tc之间的直接关系,以及土壤水分和CWSI之间的直接关系.
结论:
- DBTI提高了CEA系统中灌时间表的准确性.
- DBTI提供精确的蒸发透气 (ETc) 估计,改善了水资源管理.
- 这项技术有助于改善干旱地区的水和粮食安全.
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