This chapter mainly focuses on phys

This chapter mainly focuses on physiological parameters with selected edge detection methods to the UAV thermal infrared image (As discussed in Chapter 4). Moving forward from Chapter 4, In the following Chapter, we used vegetation indices based on average reflectance of the region of interest. A new methodology beyond average vegetation indices is proposed to fully explore the benefits of UAVs high spatial resolution. The rest of this chapter analyzed the crop canopy image obtained by UAV thermal infrared remote sensing to study the regularity and characteristics of crop canopy temperature under different unstable environmental conditions. The experiment was conducted in the Tea garden in 2020. This chapter also analyze the factors of pure canopy temperature and studies the variation of tea canopy temperature, which mainly includes: standard deviation and coefficient variation of canopy temperature.

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本章主要关注针对无人机热红外图像的生理参数，以及选择的边缘检测方法（如第4章所述）。从第4章开始，在下一章中，我们根据感兴趣区域的平均反射率使用植被指数。提出了一种超越平均植被指数的新方法，以充分探索无人机高空间分辨率的好处。本章的其余部分分析了通过无人机热红外遥感获得的农作物冠层图像，以研究在不同的不稳定环境条件下农作物冠层温度的规律性和特征。该实验于2020年在茶园中进行。本章还分析了纯树冠温度的因素并研究了茶冠温度的变化，主要包括：

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本章主要侧重于对无人机热红外图像采用选定边缘检测方法的生理参数（如第4章所述）。从第 4 章开始，在下一章中，我们使用基于对感兴趣区域的平均反映的植被指数。提出了超越平均植被指数的新方法，以充分探索无人机高空间分辨率的益处。本章其余部分分析了无人机热红外遥感获得的作物树冠图像，以研究不同不稳定环境条件下作物树冠温度的规律性和特征。实验于2020年在茶园进行。本章还分析了纯顶篷温度的因素，研究了茶冠温度的变化，主要包括：树冠温度的标准偏差和系数变化。

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本章主要针对无人机热红外图像（如第四章所讨论的）的生理参数，采用选定的边缘检测方法。从第4章开始，在下一章中，我们使用了基于感兴趣区域平均反射率的植被指数。为了充分发挥无人机高空间分辨率的优势，提出了一种超越平均植被指数的新方法。本章接下来对无人机热红外遥感获得的作物冠层图像进行分析，研究不同不稳定环境条件下作物冠层温度的变化规律和特征。实验于2020年在茶园进行。本章还分析了影响纯冠层温度的因素，研究了茶树冠层温度的变化规律，主要包括：冠层温度的标准差和变异系数。<br>

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