为实现稻田二化螟冬前虫量的精确测算，本研究在二化螟差异化防控的基础上，利用无人机获取水稻灌浆期和蜡熟期的双时相多光谱数据，并结合虫量稳定期的冬前虫量田间调查，基于线性回归、支持向量机回归、随机森林回归、岭回归、Lasso回归和贝叶斯回归等方法构建稻田二化螟冬前虫量的遥感估算模型。结果表明，灌浆期450 nm(b1)、660 nm(b3)波段的光谱反射率和蜡熟期的归一化植被指数(NDVI)与稻田二化螟冬前虫量存在极显著的线性相关；不同回归方法下，采用双时相数据建立的稻田二化螟冬前虫量遥感估算模型的估算值与观测值的相关性整体上优于单时相数据，其中，基于双时相遥感数据和随机森林回归模型建立的估算方法最佳，测试集和训练集的估算虫量和观测虫量相关系数分别达0.85和0.94,且此方法下稻田二化螟冬前虫量的估算结果更符合田间实际情况。本研究基于无人机技术建立的稻田二化螟冬前虫量估算方法，可为稻田二化螟的精确防控提供依据。