中国农业科学院农田灌溉研究所节水高效灌溉技术与装备团队，融合无人机多光谱、热红外遥感及气象数据，构建了大田土壤含水率估算模型，成功实现作物关键生育期不同土层土壤水分状况高精度推算。相关成果发表于《农业水管理（Agricultural Water Management）》。
土壤含水率是智慧灌溉核心参数，传统定点监测难以覆盖大田空间异质性，而单一的遥感数据则易受天气、植被覆盖等因素干扰，精度波动较大。
研究团队深入解析土壤水分与作物冠层光谱特征、冠层温度、气象信息之间的内在响应机制，创新性地构建了多维度干旱指数体系，并引入多种集成学习算法，建立土壤含水量估算模型。研究结果表明，多维度干旱指数与CatBoost算法相结合构建的模型估算结果表现最优，精度达到0.791，误差较小、稳定性高，能够较准确地捕捉田间水分的空间差异和动态变化。研究成果为大田墒情快速诊断和精准灌溉提供了重要工具。
该研究取得国家重点研发计划等项目支持。原文连接：https://doi.org/10.1016/j.agwat.2025.109996
