在加州廣闊的中央山谷，杏仁產(chǎn)業(yè)不僅是全球翹楚，更是區(qū)域經(jīng)濟的支柱。然而，這片半干旱的土地正面臨著日益嚴峻的挑戰(zhàn)：氣候變化導致極端干旱頻發(fā)，水資源日趨緊張，嚴重威脅著果園的產(chǎn)量與可持續(xù)性。高效、精準的灌溉管理已成為杏農(nóng)們的迫切需求，其核心在于準確掌握作物的“喝水”量，即實際蒸散發(fā)（Actual Evapotranspiration, ETa）。ETa是土壤蒸發(fā)（E）與植物蒸騰（T）的總和，而潛熱通量（Latent Heat Flux, LE）正是其能量表現(xiàn)形式。近年來，遙感技術的飛速發(fā)展為ETa估算帶來了曙光，特別是雙源能量平衡（Two-Source Energy Balance, TSEB）模型，結合衛(wèi)星或無人機影像，在多種作物上展現(xiàn)了巨大潛力。小無人機系統(tǒng)（small Unmanned Aircraft System, sUAS）以其高分辨率、高靈活性的優(yōu)勢，為獲取精細的果園尺度信息提供了前所未有的可能。

但在欣欣向榮的技術圖景下，一個“陰影”問題始終籠罩在研究者心頭。杏仁園中，樹木冠層會在地面投下顯著的陰影，這些陰影不僅影響了可見光波段的地表反射率，更可能改變了熱紅外（Thermal Infrared, TIR）信號——這是TSEB模型估算地表溫度（Land Surface Temperature, LST）和LE的關鍵輸入。陰影區(qū)的低溫、低反照率特性，會如何扭曲從sUAS影像中提取的模型參數(shù)？最終又會對ETa估算產(chǎn)生多大偏差？特別是在不同林冠覆蓋度（Fractional Cover, FC）的年輕、成熟果園中，這種影響是否存在差異？盡管陰影的存在已被認知，但其對能量平衡模型性能的具體影響機制與量化評估，此前仍缺乏系統(tǒng)研究。為填補這一知識空白，并為未來基于sUAS的精準灌溉管理掃清障礙，一個深入探究陰影影響的研究勢在必行。這正是發(fā)表于《Irrigation Science》的這項研究——“Influence of almond’s canopy-induced shadows on actual evapotranspiration estimation by the TSEB model using sUAS multispectral and thermal imagery”——所要回答的核心問題。

本研究主要運用了以下關鍵技術方法：研究數(shù)據(jù)來源于美國農(nóng)業(yè)部主導的“樹木作物蒸散發(fā)遙感實驗（Tree-crop Remote sensing of Evapotranspiration eXperiment, T-REX）”項目，在2021和2022年夏季對加州三個商業(yè)杏仁園（Ripperdan-OLA, Woodland-WWF, Vacaville-VAC）進行監(jiān)測。核心數(shù)據(jù)采集依賴于搭載多光譜和熱紅外傳感器的AggieAir sUAS平臺，在一天中的三個時間點（上午、正午、下午）飛行獲取高分辨率影像。通過數(shù)字表面模型（DSM）和太陽方位角信息，利用山體陰影工具生成并過濾掉影像中的冠層陰影像素，得到原始和去陰影兩套數(shù)據(jù)集。關鍵模型輸入?yún)��?shù)，如冠層覆蓋度、樹高、寬高比、葉面積指數(shù)和地表溫度，均從sUAS影像中提取，并重采樣至6.5米分辨率以匹配果園行距。葉面積指數(shù)的估算基于LAI-2200C植物冠層分析儀的實地測量數(shù)據(jù)，通過機器學習算法校準得到經(jīng)驗模型。能量平衡估算采用了TSEB模型的普里斯特利-泰勒公式變體，模型輸出與渦動協(xié)方差通量塔的測量值進行驗證，并利用通量源區(qū)模型確定與通量塔測量相對應的地表貢獻區(qū)域，以確保驗證的空間代表性。

研究表明，陰影過濾顯著改變了從sUAS影像中提取的關鍵TSEB輸入?yún)��?shù)。最顯著的影響體現(xiàn)在地表溫度上。在幼齡至半成熟的果園（FC 0.40–0.80），陰影過濾導致的地表溫度差異最高可達5°C。相比之下，在成熟的果園（FC > 0.80），由于影像中陰影出現(xiàn)的范圍有限，其影響微乎其微。陰影主要降低了行間的表面反照率，從而影響了輻射吸收和能量平衡各分量的分配。此外，陰影的存在也妨礙了sUAS影像中對冠層的精確劃分，影響了從冠層物理特征中衍生的關鍵TSEB輸入?yún)��?shù)的準確性。

研究發(fā)現(xiàn)，陰影對TSEB估算潛熱通量的影響在低林冠覆蓋度的果園中更為顯著。當使用經(jīng)過陰影過濾的影像數(shù)據(jù)時，估算的LE值傾向于更高。然而，有趣的是，與渦動協(xié)方差通量塔的觀測值相比，未經(jīng)過陰影過濾的TSEB-PT模型估算的LE表現(xiàn)出更好的一致性。這一看似矛盾的結果提示，陰影像素雖然帶來了溫度與反照率的局部偏差，但在模型進行空間聚合（本研究為6.5米）以匹配通量源區(qū)的過程中，可能部分抵消了其他來源的誤差，或者反映了當前TSEB-PT公式在整合高分辨率、異質(zhì)性表面信息時的某種補償機制。

針對sUAS多光譜數(shù)據(jù)，研究建立了一個基于冠層覆蓋度和歸一化植被指數(shù)（NDVI）的葉面積指數(shù)經(jīng)驗模型（R²= 0.68），該模型通過LAI-2200C的實地測量進行校準。這解決了先前基于衛(wèi)星傳感器的LAI模型不適用于商業(yè)sUAS多光譜相機波段的問題，為在杏仁園中利用sUAS遙感準確獲取LAI空間分布圖提供了可行方案。

本研究的核心結論是，杏仁冠層誘導的陰影是sUAS遙感應用于TSEB模型估算蒸散發(fā)時一個不可忽視的偏差來源，其影響程度與果園的林冠覆蓋度密切相關。在覆蓋率較低（FC 0.40–0.80）的幼齡至半成熟果園，陰影可導致顯著的地表溫度估算差異，進而影響LE的估算精度。而在近乎密閉的成熟果園，其影響則較小。盡管本研究發(fā)現(xiàn)使用未經(jīng)陰影過濾的原始影像在整體上與通量觀測吻合更好，但研究者強調(diào)，這并不意味著可以忽略陰影的物理影響。相反，這凸顯了將瞬時熱紅外影像與正午短波數(shù)據(jù)相結合的重要性，以更準確地評估sUAS數(shù)據(jù)集的實際蒸散發(fā)。因為正午時分陰影面積最小，此時獲取的多光譜數(shù)據(jù)能更真實地反映冠層的光學特性。

這項研究的意義重大。首先，它為陰影在基于sUAS的TSEB模型應用中的影響建立了一個重要的基線，明確了問題的邊界和主要影響因素。其次，研究提出的方法（如陰影檢測與過濾、適用于sUAS的LAI建模、與通量源區(qū)匹配的驗證框架）為相關領域的研究提供了可操作的技術路徑。更重要的是，研究結果直接服務于精準農(nóng)業(yè)和水資源管理。在加州及全球類似半干旱區(qū)，面對氣候變化和水資源壓力，實現(xiàn)灌溉水的按需、變量投入是可持續(xù)發(fā)展的關鍵。本研究指出，要利用高分辨率sUAS遙感實現(xiàn)這一目標，必須審慎處理冠層陰影帶來的數(shù)據(jù)噪聲，尤其是在果園發(fā)展的早期和中期階段。未來的研究可以在此基礎上，探索更先進的公式來整合陰影區(qū)域的物理過程，或發(fā)展能夠同時利用陰/陽兩面信息的模型，以支持在不同環(huán)境條件下（特別是存在干熱空氣平流時）對杏仁園蒸散發(fā)分配和水分脅迫的持續(xù)深入研究，最終為保障糧食安全和水資源可持續(xù)利用提供更強大的科學工具。