基于机器学习的油青菜心水分胁迫研究

杨明欣，高 鹏，陈文彬，周 平，孙道宗,2，谢家兴,2，陆健强,2，王卫星,2

(1 华南农业大学 电子工程学院/人工智能学院，广东 广州 510642；2 广东省农情信息监测工程技术研究中心，广东 广州 510642)

油青菜心Brassicachinensisvar.parachinensis是一种重要的绿色蔬菜，广泛种植于广东省及全国多个城市，其叶片为油绿色，形状尖细，风味甜爽，菜苔油绿有光泽[1-2]。油青菜心对土壤水肥具有较高的要求，在生长过程中需要保证足够的水分供应，以满足其正常生长需求[3]。在持续缺水状态下油青菜心的多项生理活动受到影响，如叶绿素含量下降、叶片含水量下降等[4]。通过监测油青菜心的水分状况，采取高效的水分灌溉策略可保证油青菜心的品质，同时达到节约水资源、提高水资源利用效率的效果。

当作物缺水时冠层温度升高，基于冠气温差的水分胁迫指数能实时反映作物的水分亏缺状态[5-9]。水分胁迫指数 (Crop water stress index，CWSI)是反映作物水分状况的无量纲因子，范围在[0，1]之间，0表示作物无水分胁迫或者灌溉充分，1表示作物无蒸腾作用或严重胁迫。国内外研究在使用CWSI经验模型时，上下限方程确定方法并不统一[10]。Jones等[11]使用涂抹凡士林和水的干、湿参考面温度计算葡萄的CWSI；但是使用干、湿参考面需考虑位置对计算模型的影响[12]。王卫星等[13]采用水汽压差为0和6时对应的温度研究柳叶菜心的水分状况；但是水汽压差随着地域和季节变化，意味着基准线也会变化[14]。张立元等[15]、Agam等[16]使用空气温度+5 ℃作为上限研究玉米、橄榄树等作物的水分变化规律，Kumar等[17]、Khorsandi等[18]使用空气温度+2、+3 ℃作为上限研究芥菜、芝麻的CWSI，避免了建立上限方程；……