【摘要】[目的]本研究旨在解决人工监测棉花脱叶催熟效果耗时、费力等问题。[方法]利用四旋翼无人机获取喷施棉花脱叶剂前后4次多光谱图像，采用Pix4Dmapper软件拼接无人机图像，计算SAVI、RVI、DVI和NDVI四种植被指数，利用最大熵阈值法和植被指数阈值法提取棉叶覆盖信息。利用支持向量机对喷施脱叶剂的棉花进行监督分类，对4次采集的多光谱图像总体分类精度均大于97%，Kappa系数均大于0.95，因此将支持向量机分类结果作为真值，对最大熵阈值法和基于植被指数阈值法提取的棉花脱叶信息进行验证。将最佳提取方法用于建立棉花脱叶效果监测模型，代替人工监测棉花脱叶效果。根据最佳脱叶效果监测模型制作第二次脱叶剂施药处方图，指导第2次脱叶剂的变量喷施。[结果]结果表明，在整个棉花脱叶过程中，基于SAVI_(840)植被指数阈值法监测棉花脱叶效果优于基于RVI_(940)最大熵阈值法，前者为最优监测棉花脱叶效果的模型，将最优监测模型提取的结果与田间调查棉叶数拟合，对数模型的R~(2)最高，为0.96，说明无人机遥感监测棉花脱叶效果可行；根据最优监测模型提取棉叶信息制作变量喷施处方图进行施药并验证，结果表明施药效果较好，与常规定量施药相比，可节约农药7.39%，最高节药率达14.61%。[结论]无人机遥感监测技术可以代替人工大面积、快速和准确地监测棉花脱叶效果，利用本文得出的遥感监测结果生成的变量施药处方图进行变量喷施，可实现减药增效。