陈虹，谢玲，陈林琳

(1. 南通科技职业学院，江苏南通，226001； 2. 南京理工大学紫金学院，南京市，210023)

通讯作者：谢玲，女，1984年生，江苏仪征人，硕士，讲师；研究方向为量子通信，自动控制和算法。E-mail: xieling1234@126.com

0 引言

高粱是世界第五大农作物，是酿造业和饲料业的基础原料，在我国种植广泛且近几年的对外依存度较高[1]。全面并准确地获取高粱的生长状态信息对指导高粱的生产、精确的预测产量、评价生产耗能等具有重要的现实意义。

仅通过人力采集的方式获取农作物生长状态信息的方法，费时、费力、具有破坏性，已无法满足大规模和精准农业生产的需要[2]。基于卫星遥感技术对农作物的监测具有快速、无损、监测区域面积广等优势，应用较为广泛[3]。但是，在对田块尺度的农作物和作物关键生育时期的监测时，卫星遥感存在的时空分辨率低、易受气象条件影响等问题[4-5]，限制了其对作物生长监测的精度和应用范围。

近些年，配备高光谱相机的无人机遥感技术，可快速且可低成本的获取田块尺度遥感影像。根据这些具有较高时空分辨率的农作物光谱信息，可以更准确地提取出与作物长势紧密相关的波段信息，实现大面积、精准的估测农作物的长势。文献[6]根据无人机采集的冬小麦高清数码图像，建立各个生长阶段的作物数字表面模型及高度模型，实现快速估算冬小麦的株高。文献[7]以玉米地上干生物量为研究对象，获取无人机高光谱数据后，对比不同人工神经网络法反演生物量的精度。……