1.一种融合宇宙射线中子法和无人机遥感的中小尺度土壤水监测系统，包括：
宇宙射线快中子监测系统，该系统由crnp、太阳能供电系统和支架组成，crnp、太阳能供电系统均架设在支架上，太阳能供电系统给crnp供电；
自动气象站，设置于crnp周边，测量气压、大气相对湿度等相关气象数据；
无人机遥感系统，搭载可见光、近红外、热红外成像和/或激光测距雷达(lidar)装置的具备航拍功能的无人机；
远程数据传输系统，用于将crnp、自动气象站、无人机遥感数据传输到数据处理中心；
数据处理中心，用于接收和处理crnp、自动气象站、无人机遥感系统监测得到的数据，并计算输出被测区的土壤含水量信息。
2.根据权利要求1所述的融合宇宙射线中子法和无人机遥感的中小尺度土壤水监测系统，其特征在于：无人机遥感系统的遥感测量范围为在以crnp为中心的半径为100-300米的范围。
3.一种融合宇宙射线中子法和无人机遥感的中小尺度土壤水监测方法，基于权利要求1的融合宇宙射线中子法和无人机遥感的中小尺度土壤水监测系统实现，其步骤包括：
a、crnp测量一定时段内被测区近地表的宇宙射线快中子数量；
b、自动气象站测量相应时段内被测区的气压、大气相对湿度气象数据，并利用所测气象数据对宇宙射线中子数据进行气压、大气水汽含量校正；
c、无人机遥感获取被测区范围内的遥感数据，并将被测区的可见光谱影像、近红外光谱影像和热红外影像处理为相应的可见光正射图、近红外光谱正射图和植被指数分布图及相应的数字表面模型、热红外光谱图，将lidar数据处理为三维点云和数字表面模型；
d、利用无人机遥感获得的可见光和近红外的植被指数数据对被测区进行地物分类；估算研究区土壤粘土颗粒和有机质含量，用以校正土壤晶格水及有机质对宇宙射线快中子数据的影响；利用植被指数和点云、数字表面模型数据，估算被测区植被生物量、高度、分布密度参数，用以校正植被对宇宙射线快中子数据的影响；
e、基于上述校正后的宇宙射线快中子数据，计算被测区的土壤含水量θcrnp：
式1中，θcrnp为基于宇宙射线中子法所得被测区土壤体积含水量，单位为cm3·cm-3；ρb和ρw分别为被测区土壤容重和水的密度；n0为被测区在相对干燥条件下的快中子数，通过野外试验进行标定；n为经过修正的快中子数；a0、a1、a2皆为常数，可根据被测区实测数据进行标定；
f、基于无人机遥感白天和夜间的热红外辐射特征，获取被测区昼夜地表温度变化的空间分布，并以热红外图像像元为单位，计算各像元的热惯量δt(i,j)；同时，基于无人机遥感所得可见-近红外反射光谱，计算被测区内各像元的ndvi(i,j)、grwdrvi(i,j)植被指数；基于上述热惯量和植被指数估算被测区以像元为单位的土壤含水量θrs(i，j)的空间分布；
g、根据宇宙射线中子法的径向距离分配函数
式2中，wr为径向距离加权函数；r为取样点距crnp的距离，m；fi均为常数，其值由经验公式得出；建立关系式θcrnp＝∑wrθrs(i,j)，利用θcrnp对θrs(i，j)进行校准，从而获得被测区的宏观水量准确，空间分辨率高的土壤水分分布结果θcr(i，j)。