基于无人机遥感数据的马铃薯根区含水量模型反演方法

本发明涉及基于无人机遥感数据的马铃薯根区含水量模型反演方法，包括：对马铃薯冠层的多光谱图像和热红外图像进行预处理，提取单波段反射率、纹理特征和热红外DN值；基于单波段反射率计算植被指数，构建光谱变量初始特征集；从光谱变量初始特征集中剔除冗余特征；将筛选后的光谱特征、纹理特征和热红外DN值共同构成特征子集，输入回归模型对马铃薯根区含水率进行反演预测，得到根系湿度反演结果。本发明通过将多光谱反射率、纹理特征与热红外DN值进行多源特征融合，实现了地膜覆盖栽培条件下马铃薯根区含水量的精准反演，有效克服了单一光谱信息受地膜干扰的难题，为覆膜旱作农业的精准水分监测提供了可靠的技术支撑。