【摘 要】
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植株计数是农民、育种专家等在整个作物生长季评估作物生长状况和管理实践的最常用方法之一，可用来进行合理的田间规划以及管理。针对高密度种植试验区高通量获取玉米自动株数方法匮乏的问题，本研究利用无人机遥感平台，获取田间314个不同基因型的玉米高密度育种小区的数码影像和激光雷达（light detection and ranging, LiDAR）点云数据，发展了一种结合玉米三维空间信息的固定窗口局部最大
【基金项目】
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广东省重点领域研发计划（2019B020216001）； 国家自然科学基金（41972315,41671411）；
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植株计数是农民、育种专家等在整个作物生长季评估作物生长状况和管理实践的最常用方法之一，可用来进行合理的田间规划以及管理。针对高密度种植试验区高通量获取玉米自动株数方法匮乏的问题，本研究利用无人机遥感平台，获取田间314个不同基因型的玉米高密度育种小区的数码影像和激光雷达（light detection and ranging, LiDAR）点云数据，发展了一种结合玉米三维空间信息的固定窗口局部最大值算法，实现了高密度玉米育种小区成株数的自动检测，并对比了基于此两种不同数据源的检测精度。该方法以冠层高度模型（canopy height model, CHM）中包含的株高信息为基础，以玉米种植株距为固定窗口进行单株玉米种子点检测，并将检测到的种子点与目视解译的玉米位置进行空间匹配来进行精度的评估。结果表明，基于无人机数码影像构建3种空间分辨率CHM的综合检测精度分别为81.30%、83.11%和78.93%;基于无人机LiDAR的综合精度分别为82.33%、88.66%和81.46%;基于两种数据源构建的CHM,均在空间分辨率为0.05 m时，获得最佳的检测精度。此外，当空间分辨率相同时，LiDAR数据检测精度略优于无人机数码影像，无人机数码传感器由于其成本低、易于操作等优势，在大面积、高密度育种小区的玉米高通量单株检测中表现出更大的潜力。本研究实现了对密植玉米育种试验区玉米株数的自动计数，为表型筛选、田间管理和精准估产等提供依据。
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