La surveillance précise de la végétation à différentes échelles temporelles et spatiales devient progressivement un moyen technique important dans les domaines de l'agriculture, de la sylviculture, de l'écologie et de l'environnement. La télédétection quantitative de la végétation par des drones à basse altitude est l'un des moyens les plus efficaces de surveiller la végétation à une échelle fine. Comparativement à la télédétection par satellite, la télédétection par drone se développe progressivement indépendamment grâce à son mécanisme unique de collecte de données et à ses attributs de données. Depuis 2010, la recherche associée à la télédétection quantitative de la végétation par des drones connaît une croissance explosive, cependant, l'analyse systématique de leur système de connaissances reste insuffisante, et une caractéristique évidente de fragmentation subsiste dans le cadre théorique, le système technique, les problèmes scientifiques et techniques clés, et d'autres aspects. C'est pourquoi cette étude examine systématiquement les objectifs clés de la télédétection quantitative de la végétation par des drones, retrace son chaînon technique et son système de connaissances, met l'accent sur la situation actuelle, les derniers développements et les problèmes persistants dans quatre étapes clés, telles que l'acquisition de données actives et le prétraitement des données, la modélisation télédétectée, la surveillance des éléments végétaux, et fait particulièrement attention à deux aspects : le prétraitement des données et la surveillance des éléments végétaux, et discute des défis de pointe de la recherche future et des pistes potentielles pour les résoudre. Avec l'inclusion de l'«économie basse altitude» dans la stratégie nationale, la technologie de télédétection quantitative de la végétation par des drones, grâce à ses avantages uniques, démontre une valeur appliquée de plus en plus importante dans des domaines tels que l'agriculture, la sylviculture, l'écologie, l'environnement et les situations d'urgence.

UAV-based remote sensing of vegetation;radiometric and geometric correction;physically and empirically -based modelling;ultra-high-resolution retrieval of vegetation properties;vegetation object identification and measuring