近年来，以谷物秸秆为原料出产生物乙醇引起了人们的极大兴致，这推进了从生物量和含糖量方面提高木质纤维素资料质量的育种打算的发展
。此过程必要分析基因型-表型间的关系，只管基因分型工具极度先进，但表型工具通常不能满足大规模评估的必要，而大规模评估是在田间试验中鉴别生物乙醇出产潜在特点所必须的
。无人机(UAV)平台已经展示了其高效和非粉碎性获取作物数据的能力，并利用于高通量表型分析
。

播种后几天，基于无人机的正交拼接图像在红表色场中随功夫的变动

在钻研试验区中观察到的植物表型变异蕴含植物着花肇始功夫(DAS)、株高、总生物量干沉、糖开释量和理论乙醇产量

基于无人机的系统捕获了随功夫推移在实地试验中观察到的高变异性
。钻研了三种可见光波段和四种近红表波段的VIs对作物生物量的影响，了局批注，基于红表波段的VIs对作物生物量的影响最大，基于可见光波段的VIs对作物糖开释的影响最大
。功夫成分对实现更好的估计极度有援手
。由单一日期得出的了局[即，与TS-2(即，求各VI值在植物着花期间的均匀值)，与TS-3(即，求作物全生育期各VI值的均匀值)
。归一化植被指数(R² = 0.66)与理论乙醇产量的有关性最高，该指数能够凭据生物乙醇出产潜力对谷物产量进行排序
。