摘要:作物系數(shù)Kc快速獲取是大田作物蒸散量(Evapotranspiration,ET)估算的關鍵,,為研究無人機多光譜遙感估算玉米作物系數(shù)的可行性和適用性,,以2017年內(nèi)蒙古達拉特旗昭君鎮(zhèn)實驗站大田玉米,、土壤、氣象等數(shù)據(jù)為基礎,,采用經(jīng)氣象因子和作物覆蓋度校正后的雙作物系數(shù)法計算不同生長時期與不同水分脅迫玉米的作物系數(shù),,并使用自主研發(fā)的無人機多光譜系統(tǒng)航拍玉米的冠層多光譜(藍、綠,、紅,、紅邊、近紅外, 475~840nm)影像,,研究了不同生長時期(快速生長期,、生長中期和生長后期)玉米的6種常用植被指數(shù)(Vegetation indices,,VIs):歸一化差值植被指數(shù)(NDVI)、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(SAVI),、增強型植被指數(shù)(EVI),、比值植被指數(shù)(SR)、綠度歸一化植被指數(shù)(GNDVI)和抗大氣指數(shù)(VARI),,與作物系數(shù)Kc的關系模型及水分脅迫對其的影響,。結果表明:玉米生長時期和水分脅迫是影響玉米VIs-Kc模型相關性的兩個重要因素。不同生長時期玉米植被指數(shù)和Kc相關性不同:充分灌溉情況下,,快速生長期玉米VIs-Kc模型的相關性(R2為0.7312~0.9401,,p<0.05,n=25)與生長中期至生長后期VIs-Kc模型的相關性(R2為0.2765~0.3732,,p<0.05,,n=40)不同;水分脅迫情況下,,快速生長期玉米VIs-Kc模型的相關性(R2為0.0002~0.0830,,p<0.05,n=25)與生長中期至生長后期VIs-K模型的相關性(R2為0.3662~0.8487,,p<0.05,,n=40)不同。水分脅迫對VIs-Kc模型的相關性影響較大:快速生長期,,充分灌溉玉米VIs-Kc模型的相關性(R2最大為0.9401)比水分脅迫玉米VIs-Kc模型的相關性(R2最大為0.0830)強,;生長中期至生長后期,充分灌溉玉米VIs-Kc模型的相關性(R2最大為0.3732)比水分脅迫玉米VIs-Kc模型的相關性(R2最大為0.8487)弱,。部分植被指數(shù)和作物系數(shù)相關性較強,;快速生長期充分灌溉玉米的VIs-Kc模型的相關性由大到小依次為:SR、EVI,、VARI ,、GNDVI、SAVI,、NDVI,;生長中期至生長后期水分脅迫玉米的VIs-Kc模型的相關性由大到小依次為:SR、GNDVI,、VARI、NDVI,、SAVI,、EVI;其中比值植被指數(shù)SR與作物系數(shù)Kc的相關性最好,。結果表明采用無人機多光譜技術估算Kc具有一定的可行性,。