農作物苗期階段的生長狀態和健康狀況是作物生命周期中的關鍵時期，決定了后續生長和產量的潛力,傳統苗情獲取主要依靠植保員田間抽樣調查、手動估算，這種方式主觀性強、精確度低且費時費力，難以滿足當前農業發展要求。

隨著遙感技術的發展，針對大田環境中作物苗情信息人工采集困難、誤差大、效率低等問題，無人機具有效率高、成本低、操作靈活、更適合復雜農田環境等特點，不僅克服了人工獲取影像數據的困難，還可減少人體接觸對農作物的損害，為大范圍農情信息獲取提供了新的技術手段。

利用無人機一體化系統PhenoAI air對作物進行圖像采集并分析數據，為研究作物出苗率、覆蓋度、出苗面積、植被指數等苗情苗勢信息提供高效監測方法，以期實現作物長勢的定量評估，為作物精細化管理提供依據，在現代農業生產中具有重要意義。

步驟一：使用無人機成像系統對作物田塊進行圖像采集
步驟二：如田塊面積過大，可采用Pix4D對圖像進行拼接
步驟三：使用PhenoAI air分析系統對圖像進行數據分析，僅需點擊三步即可（①標記小區②尺度校正③點擊分析）
*分析結果自動彈出(精準分割各植被的輪廓標記圖及數據匯總表)

結論:

本方案提出的方法可實現大面積作物苗情苗勢的快速監測，在中、小尺度范圍內，低空無人機遙感克服了人工調查效率低、衛星遙感分辨率不足以及云層干擾等外界條件的限制，在作物生長季，利用PhenoAI air提取作物出苗率(株數)、覆蓋度、出苗面積等苗情信息并結合ExG、NDGI、NGRDI等植被指數信息，能客觀估測作物的產量。

PhenoAI air是一款集無人機高效采集和圖像智能分析為一體的表型采集系統，幫助用戶快速測量苗情苗勢、抗逆選育等。自動化提取各類大田植物和草業的農藝性狀并精準量化表型信息，支持按需選配高光譜、多光譜或可見光相機并均可一鍵分析，同時分析圖表自動化保存，并描出植被輪廓方便用戶查看識別精度。支持拓展PhenoAI Flow進行表型數據的深度學習建模和挖掘。

出苗統計、出苗率、出苗密度、面積核算、農場監測、智慧農場、植物表型

• 高光譜(150+指標)：PVI(作物估產)、DCNI(檢測植株氮濃度)、NPMI(監測白粉病嚴重程度)、REFCA(反映植物疾病嚴重程度)、CARI(監測植被葉綠素含量)、Gitelson(反映植物生理狀況)等;
• 多光譜(100+指標)：Red edge(作物估產)、NDVI(檢測植被健康程度、抗耐性)、NIR(檢測植被水分、氮素、葉綠素含量)、OSAVI(作物出苗初期的植被健康度診斷)、mSR(植物脅迫探測)、LCI(葉綠素和含氮量情況)、RVI(檢測和估算植物生物量)等;
• 可見光(50+指標)：小區面積、NDGI(評估植被冠層水氮含量情況、植被光合活性)、NGRDI(評估生物量和養分狀況、管理雜草) 、ExG(評估健康程度)、GRVI(監測作物生長)、MGRVI(可反應不同耕作栽培方法對植被的影響)等。