利用基于无人机获取的植被指数(VIs)监测作物生长，可灵活地作出管理措施，包括作物营养不足，如缺氮。玉米对氮素需求量大，缺氮会严重影响玉米产量。本研究假设不同追肥水平会影响玉米品种的农艺性能，这种影响通过VIs来表达，旨在探讨可见光光谱法在不同施氮水平玉米品种监测中的应用。

在2017/2018和2018/2019作物季节对11个玉米品种的产量(GY)进行了评估：高(A)和低(B)氮追肥水平对叶片氮(LN)、株高(PH)、穗插入高度(EIH)、茎粗(SD)、归一化差异植被指数(NDVI)、归一化差异红边(NDRE)、穗长(EL)、穗行数(NRE)、行粒数(NGR)的皮尔逊相关热图

研究人员于两个作物季节(2017/2018和2018/2019)分别进行了试验，采用随机区组设计两个试验因子，并设置了3个重复。第一个因子由11个玉米品种组成。第二个因素由两个对比的N水平组成(低氮水平：60 kg ha^-1和高氮水平180 kg ha^-1)。接着，对植被指数(NDVI和NDRE)和农艺性状(叶片含氮量、株高、穗位高度、茎粗、穗长、穗行数、行粒数和籽粒产量)进行评估。最后，利用多光谱传感器研究了追肥对玉米基因型农学性能的影响及其与无人机-植被指数的关系。结果显示，高氮追施水平对玉米的农艺和光谱响应都较好，跟品种无关。这种行为可以通过NDVI和NDRE来确认。高氮追施水平与玉米籽粒产量呈显著正相关。

来源：

Santana D, Cotrim M, SilvaFlores M, et al. UAV-based multispectral sensor to measure variations in corn as a function of nitrogen topdressing. Remote Sensing Applications: Society and Environment. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2021.100534.