王 庆 车荧璞 柴宏红 邵 科 李保国 马韫韬

(1.中国农业大学土地科学与技术学院，北京 100193;2.内蒙古自治区生物技术研究院农业人工智能与作物表型工程研究中心，呼和浩特 010070)

0 引言

甜菜是主要糖料作物，也是公认的替代玉米进行生物燃料生产的原料之一[1]。随着世界人口的持续增长，对糖的需求量也持续增加。培育理想品种与充分利用环境条件是提高甜菜单产的关键因素[2]。甜菜株高可用于估算根系生物量[3]、指示水分胁迫[4]，还可作为甜菜氮含量和产量的有效指示因子[5]，是育种者和农田管理者评估大田甜菜生长状态的重要参数。目前，常用的株高测量为人工方法，费时费力、效率低。

信息技术的发展使得以高通量、无损的方式获取大田作物的株高成为可能，常用设备包括超声波传感器[6-7]、TOF相机[8-9]、激光雷达 (Light detection and ranging,LiDAR)[10-11]、数码相机[12-13]等。无人机搭载RGB相机估算作物株高是目前使用最广泛的方法之一[14-17]，该方法成本低、时间分辨率高、易于部署，能以较低的飞行高度获取高空间分辨率图像，从而用于构建冠层数字表面模型[18]，目前已被广泛应用于高粱[19]、小麦[20]、玉米[21]、棉花[22]的株高估算中。LiDAR具有较高空间分辨率，且不受环境光的影响，具有高度可重复性。LiDAR可以通过单回波或全波形系统来完整描述截获冠层的轮廓。车载LiDAR已被用于估算棉花[23]、小麦[24]、高粱[25]、花生[26]的株高。无人机搭载LiDAR已被广泛应用在林业[27-28]、工程测绘[29-30]领域，同时也应用于作物高度的估算[31-32]。相较于车载LiDAR，无人机搭载LiDAR具有机动灵活、工作效率高、不受地面条件限制等特点。……