2021年3月7日，西北农林科技大学机电学院韩文霆研究员在遥感类期刊Remote Sensing（中科院二区Top期刊）发表了题为“A Fixed-Threshold Method for Estimating Fractional Vegetation Cover of Maize under Different Levels of Water Stress”的研究论文。博士生牛亚晓为第一作者，韩文霆研究员为通讯作者，西北农林科技大学机电学院为第一单位。
从可见光数字图像中准确估算植被覆盖度（FVC）对于监测植被的生长状态（特别是处于水分胁迫下的植物）具有重要意义。在前人研究中有两种经典的基于阈值的方法，即交集方法（T1方法）和等误分类概率方法（T2方法），这两种方法已广泛应用于可见光（RGB）图像。然而，田间作物的高覆盖率和严重的水分胁迫使其难以稳定且准确地提取FVC。该研究以农田玉米为研究对象，研究了不同FVC水平、不同灌溉梯度条件下基于T1和T2方法的FVC估计性能，并在两种经典阈值方法基础上基于统计分析提出了新的固定阈值法。结果表明，高FVC与高水分胁迫会影响基于T1和T2方法的FVC估计性能，而本研究所提的固定阈值方法解决了这一问题，为基于RGB图像的水分胁迫下田间玉米FVC估算提供一种更稳定、准确、高效的方法。
实验地划分及图像拍摄区域(a)~(b)、各灌溉处理水平下玉米水分胁迫指数CWSI变化(c)~(d)
及三种方法对各水分胁迫条件下覆盖度的估计性能(e)~(g)
论文链接：https://www.mdpi.com/2072-4292/13/5/1009/htm