Мониторинг растительности с точностью во времени и пространстве становится постепенно важным техническим средством в областях сельского хозяйства, лесоводства, экологии и окружающей среды. Количественное дистанционное зондирование растительности с помощью беспилотных летательных аппаратов с низкой высотой является одним из наиболее эффективных средств мониторинга растительности на поровней времени и пространстве. По сравнению с дистанционным зондированием космического пространства, дистанционное зондирование с помощью беспилотных летательных аппаратов постепенно формирует ряд независимых технических методов благодаря своему уникальному механизму сбора данных и свойствам данных. Начиная с 2010 года, связанные с количественным дистанционным зондированием растительности беспилотными летательными аппаратами, исследования показывают взрывной рост, однако систематический анализ их знаний все еще недостаточен, и остаются явные фрагментарные черты в теоретической системе, технической системе, ключевых научных и технических проблемах и других аспектах. Именно поэтому данное исследование изучает ключевые цели количественного дистанционного зондирования растительности беспилотными летательными аппаратами, систематически разбирает его техническую цепочку и систему знаний, акцентирует внимание на текущем положении и последних достижениях и оставшихся проблемах в четырех ключевых этапах, таких как получение активных данных и предварительная обработка данных, дистанционное зондирование, мониторинг элементов растительности, и особое внимание уделяется двум аспектам: предварительной обработке данных и мониторингу элементов растительности, а также обсуждаются перспективные вызовы и потенциальные пути их решения для последующих исследований. С учетом включения экономики низкого уровня в национальную стратегию, технология количественного дистанционного зондирования растительности беспилотными летательными аппаратами, в силу своих уникальных преимуществ, показывает все более важную прикладную ценность в областях сельского хозяйства, лесоводства, экологии, окружающей среды, а также чрезвычайных ситуаций.

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