低空无人机遥感技术是目前水土保持行业治理与发展的新技术和新的开发应用方向。如何通过高精度获取水土保持治理相关的土地利用、植被等信息是将无人机技术应用于水土保持治理需要解决的关键问题之一。基于此,本论文探讨了无人机遥感技术在点状水土保持生产建设项目中植被、防治责任范围和扰动地貌信息快速提取的可行性和开发应用研究,对于将无人机先进技术应用于水土保持建设具有重要的科学指导意义和实践价值。遥感技术常用于水土保持小流域综合治理,而在小范围、小规模的点状生产建设项目遥感影像解译精度并不高。试验以渭南市合阳县九龙活动公园作为研究对象,影像分析基础选择无人机航拍制作的正射影像图。在ARCGIS及ENVI软件的支持下,对以往水土保持中难以界定的防治责任范围、扰动地貌及植被覆盖进行矢量化处理,系统分析试验区在遥感影像观测中扰动地貌及植被覆盖的演变结果,并进行生产建设项目扰动范围合规性判别及植被恢复效果评价。研究取得成果如下:(1)飞行实施工作包括70m、150m、250m三种航高飞行航带,采用Agisoft photoscan软件影像快速拼接功能,自动化生成试验区高分辨率正射影像图,影像精度采用实测数据结合像控点对比方式进行误差检验。影像检测结果表明,低空飞行状态下,影像重叠度和平面精度随着航高的降低而提升;其中70m航带水平分辨率高达0.2m。(2)植被面积提取主要通过ENVI非监督分类功能实现,采用聚类处理及分类结果合并两种方式提升了植被识别精度。在人机交互方式的帮助下,实现了更高精度的分类水平,提取植被面积与实测面积误差为3.6%。人机交互识别的植被图斑可避免影像自动化识别过程中的同物异谱现象并且改善了提取精度,得到了可靠的数据结果。(3)在ARCGIS软件及人机交互的帮助下,一是将防治责任范围栅格图件进行矢量化处理,二是利用裁剪矢量边界文件获取试验区扰动地貌范围矢量图,三是完成绿化图斑整理工作。(4)综合上述研究结果,经GIS空间叠加分析,利用防治责任范围与扰动范围矢量图可验证目标试验区的扰动范围合规性,计算扰动土地整治率为100%。对比分析设计绿化图斑与目视识别植被图斑发现,高重叠率的植被图斑可反映良好的植被恢复效果,大部分植被图斑实施效果基本满足设计要求。此外,计算得出林草植被恢复率为96.51%。