玉米是我国的主要粮食作物之一。受全球气候变暖影响,干旱胁迫严重影响着我国干旱半干旱地区的玉米长势及产量。农业干旱是影响玉米生产的重要因素,且干旱灾害具有地区性的同时具有一定的渐发性,干旱的发生不易被及时察觉。所以创新玉米旱情监测及预警途径具有重要意义。由于无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）遥感具有采集速度快、分辨率高、受环境影响小、成本低、操作方便等优点,因此在作物长势动态监测、作物表型监测、作物灾害预警等方面有着广阔的发展前景。本研究基于无人机遥感采集不同干旱胁迫下多个关键生育期玉米的可见光和多光谱影像,并同时采集地面的玉米生长参数数据,构建不同玉米生长参数的反演模型,从而进行大田玉米表型信息估测及时空分布获取,对不同干旱胁迫下大田玉米长势参数进行动态监测,探讨不同干旱胁迫下玉米表型信息的响应特征,为精细田间管理提供技术支持。论文主要研究内容及结论如下:（1）提出了基于无人机可见光影像提取玉米叶色、株高等表型信息的新方法。玉米的叶色通过彩色模型变换（RGB彩色模型变换为HIS彩色模型）和决策树分类法获得;株高通过计算数字表面模型（Digital Surface Model,DSM）与数字地面模型（Digital Terrain Model,DTM）之间的差值获取。基于以上方法提取玉米冠层表型信息具有可行性,且精度较高。（2）提出了基于无人机多光谱影像提取玉米冠层SPAD值、光合参数的新方法。根据冠层光谱反射率信息,结合地面同步测定的玉米冠层表型参数,对植被指数与地面采集数据进行相关性分析,从而筛选敏感的植被指数,继而利用多元逐步回归、支持向量机、BP神经网络模型建立不同冠层表型参数的遥感监测模型并验证,选取最优监测模型提取各生育期不同程度干旱胁迫下的玉米冠层SPAD值、光合参数。结果表明:对于玉米冠层SPAD值和光合参数两种表型信息,采用BP神经网络方法建立的遥感监测模型对不同生育期、干旱胁迫梯度的适用性最强,支持向量机次之,多元逐步回归模型的适用性最差。（3）揭示了干旱胁迫对玉米冠层表型信息遥感监测精度影响的规律。随着干旱胁迫水平加剧,不同生育期模型监测精度均呈现明显下降。但抽雄期的下降幅度较其它生育期小,且该生育期在不同干旱胁迫下均具有较优的反演精度。（4）不同生育期下玉米表型信息变化动态监测。随着玉米的生育进程,黄色冠层叶片和裸露土壤的分布越来越少,黄绿色、绿色冠层叶片分布逐渐增加,玉米株高持续增长,且在拔节-抽雄期阶段株高显著增加,但在玉米生长后期增长速率显著降低,这是由于玉米生长前期以茎叶发育为主,玉米冠层SPAD值逐渐升高,苗-拔节期为叶绿素含量快速增长期,净光合速率（Pn）、气孔导度（Gs）、胞间CO2浓度（Ci）、蒸腾速率（Tr）均在整个生育期呈现先升高后下降的趋势,变化趋势相一致,且均在抽雄期达到最大值。（5）不同干旱胁迫程度下玉米表型信息变化动态监测。轻度胁迫和中度胁迫与CK在叶色、株高、SPAD值、光合参数等表型信息上差异不明显,可见玉米对干旱胁迫具有一定的适应性和抗逆性。从中度胁迫开始,干旱胁迫会显著影响表型信息。随着干旱胁迫的加重,各生育期的玉米冠层SPAD值趋于同一水平,说明严重的干旱胁迫会导致玉米生长进程受阻或停止,从而造成叶绿素水平无明显波动。胞间CO2浓度（Ci）与净光合速率（Pn）、气孔导度（Gs）、蒸腾速率（Tr）相比在干旱初期就表现出明显波动,且在重度、特重胁迫处理下无明显差异,说明胞间CO2浓度（Ci）对干旱胁迫更为敏感。（6）不同干旱胁迫下玉米表型信息的响应特征分析。同一干旱胁迫程度下,玉米的SPAD值和光合参数等生理特征与干旱胁迫的相关性明显高于叶色和株高等几何特征,表明玉米的生理特征对干旱胁迫较为敏感。玉米的叶色特征在生长发育后期对干旱胁迫的反应更为敏感,在进入抽雄期之后,干旱更易改变玉米叶色,说明干旱胁迫下玉米的叶色特征变化主要集中在玉米生长发育后期阶段。玉米的株高特征在不同生育期所敏感的干旱胁迫程度不同,在拔节期最为敏感的干旱胁迫程度为不受胁迫程度,在抽雄期为中度胁迫程度,在完熟期为重度胁迫程度,随着生长发育阶段的推进,株高特征对干旱胁迫的敏感程度由干旱胁迫较轻向较重的方向改变。