本发明涉及环境监测技术领域，特别涉及一种基于无人机热红外的蒸散发自动监测方法及系统。
背景技术：
蒸发与蒸腾是水循环能量平衡和水分平衡的重要组成部分。在目前水资源日益短缺的情况下，为了合理的定量化管理和分配水资源，不同下垫面蒸散发研究日益成为各个领域的研究热点。常用的模型计算需要较为理想均一的下垫面条件及环境，还需要一些实地测量的参数，如风速、水汽压、表面温度等，因此在应用中均受到一定限制。现有技术将三温模型引入参考土壤、参考叶片的概念，不需要空气动力学阻抗和表面阻抗，只利用表面温度、参考表面温度和气温即可反演蒸散量和评价环境质量。该模型参数少、应用遥感技术观测实际水文过程，具有重要意义。但是现有的三温模型土壤蒸发测量方法在实际使用中存在着测量不准确、测量不便等缺点。
温度在绝对零度以上的任何物体都会产生自身的分子和原子无规则运动，并不停地辐射出热红外能量，红外热成像技术正是基于这一原理，通过红外探测器将物体红外热辐射的功率信号转换成电信号后，经成像装置的放大处理，模拟出被扫描物体表面温度的空间分布，形成视频信号传至显示屏或监视器上，得到与物体表面热分布相对应的热像图。红外热成像技术开始主要应用于军事，后来在工业、农业、消防、森林管理等民用事业上应用，近些年在遥感反演诸如土地和植物水分收支领域应用越发广泛。传统红外测温拍摄方法为人工利用手持红外热成像仪拍摄，优点是精度高，画质稳定。但存在以下缺点：(1)人工成本高，高频率拍摄例如白昼间隔每小时对多块样地进行红外测温拍摄时，则需要多人配合完成；(2)拍摄场景具有局限性，如野外复杂地形，最佳拍摄点难以选取，在城市蒸散发研究中，需在30-50米高度拍摄。
技术实现要素：
针对以上问题，本发明专利目的在于设计了一种基于无人机热红外的蒸散发自动监测方法及系统，通过热像图信息提取，可准确监测蒸散发，操作简单，使用方便。
本发明具体的技术方案如下：
本发明提供一种基于无人机热红外的蒸散发自动监测方法，包括：
使用无人机搭载热红外成像装置根据预设的航线飞行，获取目标区域的热红外图像；
采集目标区域内的环境信息；
根据所采集的热红外图像以及目标区域内的环境信息，使用三温模型计算目标区域的蒸散发。
具体的，本发明所述使用三温模型计算目标区域的蒸散发，具体的，蒸散发模型公式为：
LE＝LEs+LEc；
其中，LE为蒸散发，LEs为土壤蒸发，LEc为植被蒸腾，Gs为土壤热通量，Gsd为参考土壤热通量，Rn，s为净辐射，Rn，sd为参考土壤净辐射，Rn，c为叶片净辐射、Rn，cp为参考叶片净辐射，Ts为土壤表面温度，Ta为气温，Tsd为参考土壤温度，Tc为叶片温度，Tcp为参考叶片温度。
具体的，本发明所述蒸散发模型公式进一步包括：
其中，LEs为土壤蒸发，LEc为植被蒸腾，Rn，s为净辐射，Rn，sd为参考土壤净辐射，Rn，c为叶片净辐射、Rn，cp为参考叶片净辐射，Ts为土壤表面温度，Ta为气温，Tsd为参考土壤温度，Tc为叶片温度，Tcp为参考叶片温度，Rs为下行短波辐射。
具体的，本发明中当测试条件为晴天时，所述下行短波辐射Rs为晴天的太阳辐射Rs0。
具体的，本发明所述环境信息包括土壤表面温度、气温、参考土壤温度、叶片温度、参考叶片温度。
具体的，本发明所述方法进一步包括：
预先设定无人机的飞行路线，无人机搭载热红外成像装置后根据预设的飞行路线飞行，获取目标区域的热红外图像。
本发明还提供一种基于无人机热红外的蒸散发自动监测系统，包括：
无人机模块，用于搭载热红外成像装置并根据预设的航线飞行；
红外成像模块，用于采集目标区域的热红外图像；
采集模块，用于采集目标区域内的环境信息；
数据处理模块，用于根据所采集的热红外图像以及目标区域内的环境信息，使用三温模型计算目标区域的蒸散发。
具体的，本发明所述数据处理模块将采集的热红外图像导入ENVI5.1软件，利用三温模型计算目标区域的蒸散发，蒸散发模型公式为：
LE＝LEs+LEc；
其中，LE为蒸散发，LEs为土壤蒸发，LEc为植被蒸腾，Gs为土壤热通量，Gsd为参考土壤热通量，Rn，s为净辐射，Rn，sd为参考土壤净辐射，Rn，c为叶片净辐射、Rn，cp为参考叶片净辐射，Ts为土壤表面温度，Ta为气温，Tsd为参考土壤温度，Tc为叶片温度，Tcp为参考叶片温度。
具体的，本发明所述无人机模块具体包括：大载重动力单元、高强度复合机身、神经元控制单元；所述红外成像模块包括自稳云台单元、红外成像仪和图像传输单元。
具体的，本发明所述神经元控制单元包括飞行数据处理单元、传感器单元、信息接受单元；所述自稳云台单元包括中云台框架单元、机械增稳单元、电子增稳单元。
本发明提供一种基于无人机热红外的蒸散发自动监测方法及其系统与现有技术相比，本发明基于红外热成像技术，无损获取地面红外热像图；通过对热像图信息的提取及分析，利用三温模型监测蒸散发；破除了人工红外采温拍摄受限于地貌条件的限制，通过图传系统中的图像显示装置实时观看镜头取景画面，使用遥控器实现自动对焦、人工对焦，极大提高拍摄图像的质量。
附图说明
以下参照附图对本发明实施例作进一步说明，其中：
图1是本发明一种基于无人机热红外的蒸散发自动监测方法的流程。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
本发明提出了一种基于无人机热红外的蒸散发自动监测方法，请参阅图1，包括：
步骤S101，使用无人机搭载热红外成像装置根据预设的航线飞行，获取目标区域的热红外图像。
具体的，将无人机系统中的无人机机身和红外成像系统中的自稳云台连接，根据预设航线飞至目标作业区域，使用搭载在无人机上的红外成像系统对预定目标进行拍摄，集作业区域内的土壤图像和状态。
步骤S102，采集目标区域内的环境信息。
具体的，采集土壤表面温度Ts，植被表面温度Tc，参考土壤温度Tsd，叶片温度Tc，参考叶片温度Tcp，实测气温Ta，净辐射Rn等。
步骤S103，根据所采集的热红外图像以及目标区域内的环境信息，使用三温模型计算目标区域的蒸散发。
具体的，本发明所述使用三温模型计算目标区域的蒸散发，具体的，蒸散发模型公式为：
LE＝LEs+LEc；
其中，LE为蒸散发，LEs为土壤蒸发，LEc为植被蒸腾，Gs为土壤热通量，Gsd为参考土壤热通量，Rn，s为净辐射，Rn，sd为参考土壤净辐射，Rn，c为叶片净辐射、Rn，cp为参考叶片净辐射，Ts为土壤表面温度，Ta为气温，Tsd为参考土壤温度，Tc为叶片温度，Tcp为参考叶片温度。
具体的，根据地表能量平衡方程，当地表为裸露土壤时，土壤蒸发可表示为：
LEs＝Rn，s-Hs-Gs，
其中，LEs为潜热通量，Rn，s为净辐射，Hs为显热通量，Gs为地表土壤热通量，单位均为W m-2。Hs可表示为：
其中，ρ表示空气密度(kg m3)，Cp为空气定压比热(MJ kg-1℃-1)，Ts为土壤表面温度(K)，Ta为气温(K)，ra为空气动力学阻抗(s m-1)。下标s代表土壤。
通过引入参考土壤(无水分蒸发的干燥土壤，即LEsd为0W m-2)，假设参考土壤不会对周边的大气条件产生影响，地表土壤与参考土壤的ra近似相等，因此ra可以表示为：
其中，Tsd、Rn，sd和Gsd分别为参考土壤温度、参考土壤净辐射和参考土壤热通量。下标sd代表参考土壤。LEs可表示为：
当地表为植被时，植被蒸腾LEc可表示为：
LEc＝Rn，c-Hc，
其中，LEc为潜热通量，Rn，c为净辐射，Hc为显热通量，单位均为W m-2。Hs可表示为：
其中，ρ表示空气密度(kg m3)，Cp为空气定压比热(MJ kg-1℃-1)，Tc为植被表面温度(K)，Ta为气温(K)，ra为空气动力学阻抗(s m-1)。下标c代表土壤。
通过引入参考叶片(无水分蒸腾的模拟叶片，即LEcp为0W m-2)，假设模拟叶片不会对周边的大气条件产生影响，地表植被与参考叶片的ra近似相等，因此ra可以表示为：
其中，Tcp、Rn，cp分别为参考叶片温度、参考叶片净辐射。下标cp代表参考模拟叶片。LEc可表示为：
Rn可表示为：Rn＝(1-α)Rs+ΔR1
其中，Rs表示下行短波辐射，ΔR1表示净长波辐射。α表示反照率，αs，αsd分别为0.25，0.275；αc，αcp均为0.22。ΔR1可表示为：
其中，Rs0为晴天的太阳辐射(W m-2)，σ表示Stefan-Boltzman常数(5.675×10-8J m-2 K-4 s-1)。ε表示表面发射率，εs，εsd均为0.925；εc，εcp均为0.98。观测当天为晴天，Rs≈Rs0，那么0.4+0.6Rs/Rs0≈1。
εa为空气发射率，可表示为：
土壤表面热通量G(Gs，Gsd)可表示为：
Gs＝0.2Rn，s，
Gsd＝0.1Rn，sd，
综合以上公式，基于地面热红外拍摄的蒸散发估算模型可以简化为：
LE＝LEs+LEc。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种基于无人机热红外的蒸散发自动监测系统，由于上述系统解决问题的原理与基于无人机热红外的蒸散发自动监测方法相似，因此上述系统的实施可以参见方法的实施。
本发明还提供一种基于无人机热红外的蒸散发自动监测系统，包括三个部分：无人机平台系统包括大载重动力系统、高强度复合机身、神经元控制系统；红外成像系统包括自稳云台系统、红外成像仪、图像传输系统；数据处理系统为三温模型。
具体的，所述系统包括：
无人机模块，用于搭载热红外成像装置并根据预设的航线飞行。
红外成像模块，用于采集目标区域的热红外图像。
采集模块，用于采集目标区域内的环境信息。
数据处理模块，用于根据所采集的热红外图像以及目标区域内的环境信息，使用三温模型计算目标区域的蒸散发。
具体的，本发明所述数据处理模块将采集的热红外图像导入ENVI5.1软件，利用三温模型计算目标区域的蒸散发，蒸散发模型公式为：
LE＝LEs+LEc；
其中，LE为蒸散发，LEs为土壤蒸发，LEc为植被蒸腾，Gs为土壤热通量，Gsd为参考土壤热通量，Rn，s为净辐射，Rn，sd为参考土壤净辐射，Rn，c为叶片净辐射、Rn，cp为参考叶片净辐射，Ts为土壤表面温度，Ta为气温，Tsd为参考土壤温度，Tc为叶片温度，Tcp为参考叶片温度。
具体的，本发明所述无人机模块具体包括：大载重动力单元、高强度复合机身、神经元控制单元；所述红外成像模块包括自稳云台单元、红外成像仪和图像传输单元。
具体的，本发明所述神经元控制单元包括飞行数据处理单元、传感器单元、信息接受单元；所述自稳云台单元包括中云台框架单元、机械增稳单元、电子增稳单元。
具体的，自稳云台系统中云台框架为三轴多余度机械云台框架。
自稳云台系统中增稳系统包含机械增稳和电子增稳，机械增稳单元为多组中心对称排列减震球组，电子增稳单元为传感芯片控制模组。
红外镜头模组是640*480(非插值)高精度红外测温成像镜头组。
无人机平台系统中大载重动力系统包括高电压、大容量Li-Po动力电源单元、高性能无刷电机单元、动平衡碳纤维桨。
实施例一：
操作无人机在盈科灌区大满站(No.15，下垫面为玉米)上空飞行，红外成像仪进行地面热红外观测；
获取无损获取红外热像图，导入ENVI5.1软件；
确定相关参数及经验值确定，本实施例中α表示反照率，αs，αsd分别为0.25，0.275；αc，αcp均为0.22；σ表示Stefan-Boltzman常数(5.675×10-8J m-2 K-4 s-1)；ε表示表面发射率，εs，εsd均为0.925，εc，εcp均为0.98；观测当天为晴天，下行短波辐射Rs≈晴天的太阳辐射Rs0；空气发射率εa＝0.92×10-5Ta2；Gs＝0.2Rn，s；Gsd＝0.1Rn，sd。
从波文比获取热红外拍摄时刻的气温Ta及下行短波辐射Rs；
在ENVI5.1中逐步计算得蒸散发分布图像并导出。经测得，蒸散发平均值620.54W m-2。
以上所述本发明的具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发明的技术构思所做出的各种其他相应的改变与变形，均应包含在本发明权利要求的保护范围内。