荔枝是华南典型的热带水果,主要在我国广东、广西、福建、海南等地区种植。荔枝种植是华南地区农户增加经济的主要方式之一,其产量至关重要。为提高荔枝产量,快速、有效地获取作物营养状况、长势等信息,提出科学合理的施肥管理至关重要。为了快速准确的获得荔枝的生长信息,本文以广东省典型荔枝种植园为研究对象,分别研究和建立地面高光谱与无人机多光谱的生长信息监测模型,并比较了地面高光谱和多光谱的模型性能。由于多光谱数据波段有限,模型精度较低,为了提高模型精度分析了冠层养分分布特征,并利用多光谱影像和回归统计分析方法建立了养分光谱模型,讨论了多角度对养分反演模型的影响,为多光谱的养分监测的优化提供理论基础。得出以下主要结论:1)基于实测荔枝秋梢老熟期冠层反射光谱,研究冠层反射光谱与叶面积指数、叶片氮、磷、钾之间的相关性。结果表明:冠层反射光谱经一阶导数(DR)、倒数对数一阶导数(Dlg1/R)处理后,氮与635nm、1025nm附近Dlg1/R光谱值,磷与555 nm附近的DR光谱值,545nm、635nm附近的Dlg1/R光谱值,钾与545nm、775nm、1035nm附近的Dlg1/R光谱值具有显著的相关关系。2)荔枝果实发育期冠层反射光谱与叶片养分的相关性分析表明:冠层反射光谱经DR、Dlg1/R及波段比值优化选择处理后,各指数的模型决定系数R~2均大于0.65,说明利用这些光谱变量进行果实发育期叶面积指数和叶片氮、磷、钾含量估算是可行的。秋梢老熟期,各指数的模型决定系数R~2均小于0.53,说明秋梢老熟期叶面积指数和叶片氮、磷、钾含量估算。3)荔枝冠层养分存在空间分布特征,冠层上、中、下层叶片养分与植被指数的相关性存在差异,所建立的模型也存在差异。在对垂直观测的遥感数据进行作物氮素反演时,发现冠层上层氮素反演精度较高,决定系数R~2达到0.74,预测误差RPD为1.5,中层钾含量模型决定系数达到0.79,预测误差RPD为1.5。4)多角度多光谱影像数据集可以提高养分反演精度,在果实发育期,养分反演最优PLSR模型的决定系数(R~2>0.57),花芽分化期,最优PLSR模型的决定系数(R~2>0.59)。5)在果实生长发育期的类似的处理中,地面高光谱最优多波段的单变量回归监测模型精度(N:R~2=0.92,P:R~2=0.98、K:R~2=0.77)要优于无人机多光谱的最优植被指数的监测模型(N:R~2=0.71,P:R~2=0.72、K:R~2=0.74),但无人机多光谱的数据采集相比于地面高光谱高效、成本低。