農田空間位置信息包括田塊的地理坐標及通過目視判別或機器識別得到的作物分類。通過地理坐標識別出田塊邊界還可以實現種植面積的估算，傳統的方法通過以地形圖作為底圖進行數字化開展區域規劃和面積測算，時效性差，邊界位置與實際情況差異巨大且缺乏直觀性，不利于精準農業的實施。無人機遙感可以實時獲取全面的農田空間位置信息，具有傳統方法無可比擬的優勢。高清數碼相機的航拍影像即可實現農田基本空間信息的識別和判定，空間構型技術的發展提高了農田位置信息研究的精度與深度，在引入高程信息的同時提升了空間分辨率，可實現更精細的農田空間信息監測。

作物生長狀況可以通過表型參數、營養指標以及產量等信息來表征。表型參數包括植被覆蓋度、葉面積指數、生物量、株高等。這些參數相互關聯、共同表征了作物的長勢情況，與最終產量直接相關。在農田信息監測研究中占有主導地位，已經開展的研究較多。

葉面積指數是指單位地表面積上單面綠葉面積的總和，可較好地表征作物對光能的吸收利用，與作物的物質積累和最終產量關系密切。葉面積指數是目前無人機遙感監測的主要作物生長參數之一。以多光譜數據計算植被指數（比值植被指數、歸一化植被指數、土壤調節植被指數、差值植被指數等）與地面實測數據建立回歸模型是反演表型參數較為成熟的方法。

作物生長后期地上部生物量與產量和品質的關系均很密切。目前農業上用無人機遙感進行生物量估測仍多使用多光譜數據，提取光譜參數、計算植被指數進行建模；空間構型技術在生物量的估算方面有一定優勢。

傳統的作物營養狀態監測需要通過田間取樣、室內化學分析，以診斷營養物質或指標(葉綠素、氮素等)的含量，而無人機遙感則依據不同物質具有特異的光譜反射吸收特征進行診斷。葉綠素的監測依據是其在可見光波段有兩個強吸收區，即640-663nm的紅光部分和430-460nm的藍紫光部分，而在550nm處吸收很弱。作物缺素時， 葉片顏色、紋理特征均會變化，發掘不同缺素情況對應的顏色和紋理的統計特征及相關特性是營養監測的關鍵。與生長參數監測類似， 特征波段、植被指數和預測模型的選擇依舊是研究的主要內容。

提高農作物產量是農業活動的主要目標，準確估測產量對農業生產和管理決策部門均有重要意義。眾多研究者通過多因素分析試圖建立更高預測精度的估產模型。

農田墑情常通過熱紅外法進行監測。植被高度覆蓋區，因葉片氣孔的關閉可降低因蒸騰造成的水分損失，使地表潛熱通量降低，地表感熱通量增加，進而引起冠層溫度升高，地表溫度可認為是植物冠層溫度。由于反映作物能量平衡的水分脅迫指數可量化作物含水量與冠層溫度的關系，因此通過熱紅外傳感器獲取的冠層溫度即可反映農田水分狀況；裸土或植被覆蓋度小的地區，可以用下墊面溫度間接反演土壤水分，其原理是：水的比熱大，受熱溫度變化慢，因此白天下墊面溫度的空間分布可間接反映土壤水分的分布。在對冠層溫度的監測中，裸露的土壤是重要的干擾因素。有研究者對裸土溫度與作物地表覆蓋度的關系進行了研究，明確了由裸土導致的冠層溫度測量值與真值間的差距，將修正結果用于農田水分的監測，提高了監測結果的精度。在實際農田生產管理中，田間水分滲漏情況也是被關注的重點，已有研究利用紅外成像儀監測灌溉渠道水分滲漏，精度可達93%。

利用近紅外光譜反射率監測植物病蟲害，其依據是：葉片在近紅外區的反射受海綿組織和柵欄組織控制，健康植物這兩種組織間隙充滿水分而膨脹，是各種輻射良好的反射體；當植物受害，葉片遭到破壞，組織萎蔫，水分隨之減少，紅外反射減少直到喪失。

熱紅外監測的溫度也是反映作物病蟲害的重要指標。植株在健康條件下，主要通過控制葉片氣孔開閉進行蒸騰作用的調節，維持自身溫度的穩定；在遭受病害后，會發生病理變化，病原物-寄主互作中病原物對植物的影響，特別是對蒸騰有關方面的影響會決定侵染部分溫度的升降。一般而言，植物受感會導致氣孔的開張調節失調，因而病變區域的蒸騰作用高于健康區域，旺盛的蒸騰作用會導致感染區域溫度的下降，葉面溫差較正常葉片高，直到葉片表面出現壞死斑點。壞死部位的細胞完全死亡，該部分的蒸騰作用完全喪失，溫度開始升高，但是由于葉片其他部分開始感染，所以葉面溫差始終高于健康植株。

在農田信息監測領域，無人機遙感數據還有更廣泛的應用。如：利用多項紋理特征提取玉米倒伏面積；利用NDVI指數反映棉花成熟期葉片老熟程度，生成的脫落酸施用處方圖可有效指導棉花脫落酸的噴施，避免農藥過度施用等。根據農田監測與管理的需求，不斷挖掘無人機遙感數據信息、拓展其應用領域，是未來信息化、數字化農業發展的必然趨勢。