无人机热成像技术助力干旱地区可控环境农业发展

为优化干旱地区可控环境农业（CEA）性能，研究人员开展无人机热成像研究，发现其能精准监测植物健康状况，对提升农业水资源利用效率意义重大。

在全球气候变化的大背景下，农业面临着诸多严峻挑战。一方面，可耕种的土地面积因气候变化而不断减少，另一方面，全球人口却在持续增长，据联合国粮食及农业组织预测，到 2050 年全球人口将达 100 亿，到 2100 年更是会攀升至 112 亿。这使得如何提高农业生产力、保障粮食供应成为了亟待解决的问题。

可控环境农业（Controlled environment agriculture，CEA）作为一种有效的应对方式，通过调控光照、温度、湿度和养分等环境因素，为植物创造理想的生长环境，从而提升农业产量。其中，温室是 CEA 的常见形式，在干旱和半干旱地区，温室生产的扩张尤为明显，因为与气候变化带来的极端和不可预测的条件相比，这些地区的气候相对更适宜温室种植。然而，传统的 CEA 技术在实施和适应方面仍存在诸多问题，特别是在发展中国家，这些限制阻碍了农业的发展和粮食安全的保障。

与此同时，无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）技术在农业领域展现出了巨大的潜力，它可以在外部农田中用于监测作物生长、评估植物健康状况等。但在 CEA 系统中，无人机的应用还不够广泛，尤其是在类似阿曼这样的干旱和半干旱地区，无人机在 CEA 中的应用能否适应这些地区的特殊条件，以及如何更好地发挥其作用，都有待进一步研究。

为了解决这些问题，来自苏丹卡布斯大学（Sultan Qaboos University）的研究人员开展了一项关于无人机热成像技术在干旱地区 CEA 中应用的研究。该研究成果发表在《Scientific Reports》上，为干旱地区的农业发展提供了新的思路和方法。

研究人员采用了多种关键技术方法来开展此项研究。在实验设施方面，利用位于阿曼苏丹卡布斯大学的拱形 CEA 结构，其宽度 9 米、长度 40 米、脊高 6 米，覆盖 200µm 厚的聚乙烯薄膜，并配备垫式风扇蒸发冷却系统。在传感器部署上，使用多种传感器监测环境参数，如用 HMP45C 和 HC2S3-L 传感器测量室内气温（Ti）和相对湿度（RHi） ，用 CM-3 日射强度计测量太阳辐射等。实验对象为种植在 CEA 内的辣椒植株，设置 4 种灌溉水平，分别为 50% ET_c（T1，低灌溉）、100% ET_c（C，对照）、150% ET_c（T2，高灌溉）和 200% ET_c（T3，超高灌溉）。此外，通过在无人机上搭载热成像相机（FLIR One Pro）获取植物冠层温度数据，并结合热电偶测量进行对比分析。

下面来看具体的研究结果：

• 热图像采集与温度提取：研究发现，不同灌溉处理下，植物冠层温度（Tc）存在显著差异。T1 处理由于土壤湿度低，植株吸水减少，Tc较高，表明植株处于胁迫状态。通过 ANOVA 统计分析发现，不同处理对Tc有显著影响，对照 C 与其他处理之间差异明显。不过在早晨，各处理的冠层温度差异不显著，而中午和下午 4 点灌溉后，虽然温度分布有所变化，但处理间差异仍不显著。
• 原位测量与热测量对比：对比无人机热成像和热电偶传感器测量的温度数据发现，两者趋势相似，但在中午时偏差较大。这是因为中午高温和强太阳辐射影响了无人机热传感器的灵敏度，且无人机热传感器测量范围更广，受温室表面热辐射和地表水蒸发影响较大。不过总体而言，两者的相关性良好，R2达到 0.959。
• 热测量与环境因素关系：分析发现，无人机测量的冠层温度（Tcm）与温室内的气温、光照强度呈正相关，与相对湿度呈负相关。这表明热成像会受到环境因素的影响，尤其是光照强度和气温。
• 基于热成像的 CWSI 分析：利用无人机热成像技术计算作物水分胁迫指数（Crop Water Stress Index，CWSI），结果显示该技术能有效检测植物水分胁迫状况。T1 处理的 CWSI 值较高，表明植株受到严重水分胁迫；对照 C 的 CWSI 值最低，最适宜植物生长；T2 和 T3 处理有时因过度灌溉也会出现较高 CWSI 值。
• CWSI 与气孔导度（Ig）关系：气孔导度在植物生理过程中起着关键作用，它与 CWSI 呈负相关。T1 处理在中午时因缺水气孔关闭，Ig最低；对照 C 在早晨Ig最高。通过分析不同处理下Ig和 CWSI 的关系，发现对照 C 能实现最高的Ig值，是最优处理。
• 模型验证：通过对比热成像数据（包括Tcm和 CWSI 值）和气孔导度，验证了基于无人机热成像的植物水分胁迫监测模型的可靠性。高相关系数表明该模型能准确反映实际情况。

综合研究结论和讨论部分，此项研究具有重要意义。研究表明无人机搭载的热成像技术在监测植物健康方面具有显著优势，它可以有效区分不同灌溉处理下的植物状况，为精准灌溉提供依据。通过监测Tc数据计算 CWSI，能准确评估植物的水分状况，且 CWSI 与Ig密切相关，可用于判断植物的健康状态。这一技术有助于种植者早期发现植物健康问题并及时进行管理，推动农业向更可持续、高效和有弹性的方向发展，减少对传统耕地的依赖。同时，研究也指出未来可进一步扩大研究范围，纳入更多作物和灌溉制度，为干旱地区农业发展提供更全面的支持。