La monitorización precisa de la vegetación a diferentes escalas temporales y espaciales está convirtiéndose progresivamente en un medio técnico importante en los campos de la agricultura, silvicultura, ecología y medio ambiente. La teledetección cuantitativa de la vegetación a través de drones a baja altitud es uno de los medios más eficaces para monitorear la vegetación en una escala fina. En comparación con la teledetección por satélite, la teledetección por drones se está desarrollando progresivamente de manera independiente gracias a su mecanismo único de recopilación de datos y atributos de datos. Desde 2010, la investigación asociada a la teledetección cuantitativa de la vegetación por drones experimenta un crecimiento explosivo, sin embargo, el análisis sistemático de su sistema de conocimientos sigue siendo insuficiente, y persiste una clara característica de fragmentación en el marco teórico, el sistema técnico, los problemas científicos y técnicos clave, y otros aspectos. Por ello, este estudio examina sistemáticamente los objetivos clave de la teledetección cuantitativa de la vegetación por drones, rastrea su cadena técnica y su sistema de conocimientos, pone énfasis en la situación actual, los últimos avances y los problemas persistentes en cuatro etapas clave, como la adquisición de datos activos y el preprocesamiento de datos, la modelización teledetectada, la monitorización de los elementos vegetales, y presta especial atención a dos aspectos: el preprocesamiento de datos y la monitorización de los elementos vegetales, y analiza los desafíos de vanguardia de la investigación futura y las posibles vías para resolverlos. Con la inclusión de la economía de baja altitud en la estrategia nacional, la tecnología de teledetección cuantitativa de la vegetación a través de drones, con sus ventajas únicas, demuestra un valor aplicado cada vez más importante en campos como la agricultura, silvicultura, ecología, medio ambiente y situaciones de emergencia.

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