无人机多源遥感揭示葡萄叶片水势空间分布：土壤与气候的双重影响

       葡萄叶片的水分状态对其果实品质有显著影响，尤其是在气候变化背景下，精确量化葡萄的水分状态对于优化葡萄生产至关重要。传统的测量方法虽然准确，但耗时且劳动密集，无法快速获取葡萄园内葡萄叶片水分状态的田间异质性。无人机遥感可搭载多种传感器技术，具有大面积测量、快速灵活、数据可视化等优势，为葡萄园管理者提供了一种新的工具。

图1：Bousval和Domaine W葡萄园的分布位置(a)、海拔高度(b、g)、土壤属性(h)及叶片水势(Ψleaf_meas)与体积含水量(θv)剖面测量点位分布(f、i)：(c)壤土与砂质底土层界面深度的克里金插值采样点，(d)2.5米深度处的持水能力(WHC)，(e)2.5米深度处平均土壤导水率

       比利时学者利用无人机多源遥感平台对两个土壤质地和地形条件均不同的非灌溉葡萄园（Bousval和Domaine W）进行了实验。研究使用了无人机搭载的micasense 5通道多光谱相机、Yellowscan Surveyor lidar和热成像相机分别获取了葡萄不同生长阶段（如转色前、转色开始和收获前）的光谱信息，以及热成像和激光雷达数据。基于这些数据生成了高空间分辨率的图像，并通过植被指数（VIs）来量化葡葡萄叶水势的空间分布，并评估土壤属性异质性、地形和气候条件对非灌溉葡萄园内叶水势变异的影响。

图2：综合利用多源遥感数据分割纯净葡萄植株的流程

       实验结果显示，在非灌溉葡萄园中，虽然地形因素（如坡度和海拔）对葡萄叶片水势（Ψleaf）的差异有一定影响，但其空间分布差异主要还是受到葡萄园内土壤质地的异质性（如黏土和沙土的混合）的影响，在土壤水分胁迫或蒸发需求（气候条件影响）时尤为明显。通过结合多光谱、热成像和激光雷达数据，研究者能够有效的捕捉葡萄园内葡萄叶片水势的空间分布，这种方法不仅提高了预测的准确性，还减少了预测的不确定性。

图3：(a)使用多元线性回归模型预测两个葡萄园的叶片水势(Ψleaf_pred)分布图、(b)通过预测的95%

置信区间()量化叶片水势分布图、(c)Ψleaf_pred与之间的关系

图4：预测叶片水势(Ψleaf_pred)与海拔（Elvation）、坡度（Slope）、2.5米处持水量(WHC，仅Bousval葡萄园）、以及平均土壤导水率值（soil，仅Bousval葡萄园）之间的线性相关系数（R2）

       这项研究为葡萄园管理者提供了一种新的工具，通过无人机搭载的多传感器技术，可以更精确地监测和管理葡萄藤的水分状态，从而优化葡萄生产。此外，这项研究还强调了土壤属性和气候条件在葡萄园管理中的重要性，为未来的葡萄园管理策略提供了科学依据。

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