随着银杏叶药用及保健功能得到越来越多的认可,叶用银杏种植规模也在不断扩大。利用现代科技手段快速准确预测银杏叶产量,从而为田间作物精准管理,以及为政府制定银杏产业和科技服务等相关政策奠定基础。本文使用无人机搭载多光谱相机,设计规划合理的飞行路径,获取了银杏田遥感影像,对遥感图像进行图像拼接、辐射定标、点云校正、图像配准和裁剪等一系列预处理。本文研究了叶用银杏叶产量区域预测方法。分析叶用银杏不同生长时期、多种植被指数与产量的相关性,利用一元线性、逐步多元线性和SVR等方法建立回归模型。比较研究表明,基于6-8月份NDVI指数的多元线性模型,预测银杏叶产量效果最好,其R~2=0.834,RMSE=0.0944 kg/m~2,MRE=11.91%。对于需要一定提前量的采前产量预测,7月份RVI指数的一元线性模型效果较好,其R~2=0.75,RMSE=0.1093kg/m~2,MRE=14.67%。研究还发现无人机飞行高度对区域产量预测影响不大。对于区域产量预测,在6、8月份采集银杏田60m高度飞行数据,利用NDVI多元线性模型即可取得较好的预测效果。本文还研究了单株银杏叶产量预测方法。分别利用分水岭、局部最大值和面向对象的多尺度分割等算法对单株银杏冠幅进行分割,分别提取分割图像中银杏的冠幅面积、点云高度、体积和植被指数,将其与单株叶产量分别建立一元线性、多元线性和SVR模型。研究结果表明,分水岭算法分割银杏冠幅的效果最好,利用单株的体积参数构建的一元线性模型预测叶产量的精度最高,其R~2=0.848,RMSE=27.83 g,MRE=44.29%;本文还对这一模型进行优化,当将单株产量低于50g的样本去除后,模型精度进一步提升,其R~2=0.89,RMSE=20.11 g,MRE=13.61%。对于单株产量预测,在8月份采集20m高度飞行数据,用分水岭算法分割银杏冠幅提取单株的体积参数,利用一元线性模型能够实现对单株产量的较好预测。本文研究表明,利用无人机遥感技术能够预测银杏叶产量从而为银杏叶收购定价、地方农业政策制定提供有力的支持。银杏单株产量预测为实现精确林业的大批量作物表型研究提供了全新方法,从而为实现银杏高产品种培育和田间作物精确管理提供技术支撑。