精密农业越来越多地用于在作物管理和增加作物产量中产生效率。它通过其解决现场内空间异质性的能力是合理的。目前的远程监控需要农民的大量投资，以低空间分辨率生产数据，并且不能像成功的管理所需的那样经常重复。无人驾驶的空中系统（UAS）结合了传统监测技术的最佳特征，具有通常增加的分辨率和更低的成本。UAS技术可以在各种电磁频谱上产生具有优异的空间分辨率的高质量图像，然而，由于缺乏所收集的数字图像的光谱和辐射响应的频谱和辐射响应的足够表征，这些图像的正确解释受到严重阻碍缺乏特定的特定科学数据。为了解决这个问题，我们将评估一系列基于相机的传感器，并且对于每个传感器，将真正的频谱响应与广告频谱响应进行比较。
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马格尔德琳博士拉巴，ml49@cornell.edu.
William D. Philpot博士，wdp2@cornell.edu.
