农业生产的需求与田间作物影像的关系
田间作物影像可以藉由影像分析与数据化，精确掌握作物生育资讯，提供施肥、病虫害及水分管理等的田间操作依据，提高生产效率。近年来无人飞行载具(UAV)的发展日趋成熟，其体积小、机动性高，可快速、大面积取得田间作物影像，有助于拟定田间管理的因应策略，获取作物生产的利益。
作物影像的种类
由于不同作物植体的色泽、形态及结构随着生育进展而异，并受到管理差异的影响，而改变田间作物对于太阳光不同光线的吸收、反射等光学特性，综合反应在田间作物影像的多样变化(图1)，此即判识作物生育状态的依据。
影像感测仪器可以撷取可见光作物影像，也能够拍摄其它人类视觉无法感受到的光线影像，例如近红外光影像等。亦可综合计算可见光影像与近红外光影像，其中以NDVI影像受到泛的研究与应用。就以上不同类型影像介绍如下：
1.可见光影像：
可见光影像类似人类视觉看到的影像(图2)，其颜色变化大部份决定于作物叶片光合作用色素的种类及多寡，当光合色素浓度愈高、活性愈强，对可见光的吸收率愈高、反射率愈低(图1)。然而可见光影像不容易呈现作物生长状态的细微变化，例如发生窒息病的水稻田区不易自可见光影像获知罹病区块(图2)。
2.近红外光影像：
人类视觉无法感受近红外光，其影像以人为定义的颜色呈现(图2)。作物近红外光影像主要受到叶片构造及叶片层次的影响，当叶片愈厚、水分含量愈高，以及叶片上下相叠的层次愈多，则近红外光的反射量愈高(图1)，亦代表作物生长的繁盛程度与健康状态。
3.NDVI影像：
综合分析可见光影像及近红外光影像后，可获取作物的NDVI影像(图2)，同时监测作物的健康状态与光合色素的活力，提供比可见光影像及近红外光影像更清楚、细微的作物生长资讯，例如图2之NDVI影像可清楚显现水稻窒息病的发生位置及严重程度。相较于可见光影像及近红外光影像不易量化与标准化，NDVI影像属于标准化的数值影像，其颜色的呈现是人为所定义，数值介于0～1之间。当NDVI数值愈高，作物活力愈强，可以建立田间作物生长的空间分布，特别适合作为评估作物生育状态的差异，是监测田间作物健康、活力状态的良好工具。
结语
作物影像在农作物生产过程中可以应用的层面相当广泛，例如作物种类的辨识、生育时期的追踪、营养状态分析、产量估测与预测、病虫害感染评估，以及逆境灾损评估等多元应用，可以达到快速评估作物生长状态，适时提供适当管理操作的目的，轻松完成「巡田」任务。
