粮食安全已成为全球关注的焦点问题之一。近年来,中国杂交水稻种植面积占水稻种植总面积的50%～60%,其产量和品质为保障国家粮食安全作出了突出贡献。快速准确地获取田间尺度杂交水稻长势关键参数,对于杂交水稻精准育种、科学施肥、高效管理具有十分重要的意义。无人机遥感能够快速、精准、无损地获取数据,为监测大面积田间尺度水稻长势提供了极大的便利。目前基于无人机影像的水稻长势监测和产量估计研究存在以下问题有待解决:（1）抽穗期是杂交水稻授粉作业的最关键时期,如何利用无人机遥感技术对田间尺度杂交水稻抽穗物候进行精准监测;（2）如何消除或减弱稻穗对长势参数估计的干扰,提高大田正常生长环境下不同品种水稻全生育期长势参数估计精度;（3）目前针对不同品种杂交水稻产量估计研究较少,除此之外,估产过程中缺乏综合考虑不同品种水稻生育期、长势差异,缺少评估各长势参数对估产的重要性。针对这些科学问题,论文以广泛种植的杂交水稻为研究对象,采用无人机平台搭载可见光传感器、多光谱传感器获取水稻冠层时序影像,结合实际调查物候、长势参数、产量数据等,提取影像的光谱特征、几何特征,监测了田间尺度水稻抽穗物候,提出了一种新的参数提高了不同品种水稻全生育期长势参数估计精度,并利用不同时期长势参数进行估产研究。研究结果可为杂交水稻育种栽培、田间管理提供可靠的数据和技术支持。主要研究工作及结论如下:（1）以监测始穗期为目标,采用三种函数（双逻辑斯蒂函数、非对称高斯函数、对称高斯函数）重构了CIrededge,以减少异常波动点,然后分别提取了重构CIrededge的曲率最大值监测始穗期。经多年、多区域、多品种水稻验证,对称高斯函数重构CIrededge的曲率最大值具有较强的鲁棒性、准确度,可用于监测不同品种水稻始穗期,R~2为0.86,RMSE为3.31天,RPD为2.68。（2）以估计抽穗比例为目标,利用高时空分辨率RGB影像提取植被指数估计了抽穗比例,结果显示,R、VARI（Visible Atmospherically Resistant Index）对稻穗比较敏感,可用于监测不同品种水稻抽穗比例,R~2分别为0.82、0.81,RMSE分别为13.12%、13.47%,RPD分别为2.38、2.30。（3）以监测全部抽穗期为目标,利用RGB影像提取冠层高度,经检验,冠层高度与实测株高具有较强的线性相关性,R~2为0.92,RMSE为0.06米,RPD为3.64,冠层高度可以准确反映田间尺度水稻实际株高变化。通过分析冠层高度变化,利用冠层高度最大值监测了不同品种水稻全部抽穗期,R~2为0.96,RMSE为1.65天,RPD为5.46,并归纳全部抽穗期至成熟期水稻冠层高度变化的三种模式。（4）以估计不同时期水稻长势参数为目标,常用的植被指数估计全生育期、始穗后长势参数精度较低,而估计始穗前长势参数精度相对较高,说明稻穗会降低植被指数估计始穗后长势参数精度,分两个生育阶段（分蘖期-始穗期、始穗期-成熟期）分别采用植被指数估计长势参数有一定必要性。本文考虑不同品种水稻生育期、冠层结构、叶片色素含量差异,借鉴作物光合作用原理提出的一种新的参数:累积植被指数之和,可以减少稻穗对长势参数估计的干扰,提高了水稻全生育期长势参数（地上部分生物量、氮素累积量、氮素累积量）估计精度。（5）以产量估计为目标,选取不同品种水稻5个生育期的长势参数,采用偏最小二乘法分别构建了不同时期单参数、多参数估产模型,结果表明,单参数估产模型精度较低,多参数估产模型精度相比单参数估产模型有一定提高,但估产模型仍然缺乏鲁棒性、准确度,存在长势监测与产量估计相互脱节的情况。