Мониторинг растительности на детальном пространственно-временном уровне становится все более важным техническим средством в области сельского хозяйства, лесного хозяйства, экологии, окружающей среды и других. Количественное дистанционное зондирование растительности с помощью беспилотников на низких высотах является одним из наиболее эффективных методов детального мониторинга растительности. По сравнению с космическим дистанционным зондированием, беспилотные летательные аппараты благодаря своему уникальному механизму сбора данных и их свойствам, постепенно сформировали относительно независимую техническую методическую систему. С 2010 года исследования по количественному дистанционному зондированию растительности с помощью беспилотников показали взрывной рост, однако на текущий момент изучение ее теоретической системы остается недостаточным, и в теоретической структуре, и в технической системе, и в ключевых научно-технических проблемах все еще присутствует очевидная фрагментарность. В этой связи, данное исследование, начиная с основной цели количественного дистанционного зондирования растительности с беспилотных летательных аппаратов на низких высотах, систематически проанализировало ее технический ланцуг и систему знаний, акцентируя внимание на текущем состоянии и последнем развитии в четырех ключевых аспектах: получение данных о пассивном и активном зондировании, предварительная обработка данных, моделирование дистанционного зондирования и мониторинг растительности. Особый акцент в исследовании сделан на дальнейшие фронтовые вызовы и потенциальные пути решения из области предварительной обработки данных и мониторинга растительности. По мере включения низкого уровня жизни в стратегическое положение государства, технология количественного дистанционного зондирования растительности с помощью беспилотников на низких высотах благодаря своим уникальным преимуществам сейчас приобретает все большую практическую ценность и незаменимость в области сельского хозяйства, лесного хозяйства, экологии, окружающей среды, аварийных ситуаций и других.

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