2022年7月22日，青島農業大學園藝學院丁兆堂教授科研組在《Frontiers in plant science》發表了題為“Evaluation of important phenotypic parameters of tea plantations using multi-source remote sensing data”的學術論文，此研究采用配備長光禹辰多光譜相機(MS600, Yusense, Inc.，Qingdao, China)的四旋翼無人機等設備，獲取多源遙感數據，利用機器學習方法對茶樹的結構性狀和功能性狀進行了估測。
 
近幾年來，隨著多光譜相機等新型遙感工具的興起，利用無人機系統搭載多光譜相機可以實現對田間作物表型信息進行有效監測。相對于傳統測量測量茶樹的結構和功能性狀的方法，具有效率高、成本低、監測范圍廣等優點，推動了精準農業的發展。

在此背景下，青島農業大學園藝學院丁兆堂教授科研組采用無人機搭載MS600 Pro多光譜相機，RGB相機，激光雷達，傾斜攝影相機，熱紅外相機獲取了茶樹冠層多源遙感數據，并結合機器學習方法對茶樹高度、葉面積指數、葉片含水量、葉片葉綠素和氮素含量進行了估測。

通過建模對比和系數驗證，結果表明，實測地面參數與模型估測結果一致性較高。

此研究表明，利用無人機多光譜相機等傳感器，結合機器學習建立模型，可以實現對茶樹主要結構和功能性狀的有效檢測，從而為茶園管理提供了一條可能的高效技術路徑。

附：
[1] 論文信息：Li H, Wang Y, Fan K, Mao Y, Shen Y and Ding Z (2022) Evaluation of important phenotypic parameters of tea plantations using multi-source remote sensing data. Front. Plant Sci. 13:898962. doi: 10.3389/fpls.2022.898962.
[2] 論文全文鏈接：
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2022.898962/full