小麦精准表型创新：LiDAR技术驱动的株高估计与倒伏智能分类

为解决小麦生产中表型精准分析难题（如倒伏损失和育种效率低），研究人员开展基于LiDAR（Light Detection and Ranging）和无人地面车辆（UGV）的植物高度估计与倒伏分类研究，成功开发高效自动化监测系统，结果显著提升作物管理精度，对全球粮食安全和可持续农业具重要实践意义。

　　

在小麦研究的科技前沿，科学家们巧妙整合激光雷达（LiDAR）技术，通过无人地面车辆（UGV）实现精准表型分析：不仅能高精度估算每株植物的高度（plant height），还能智能分类倒伏（lodging）现象——那些“醉倒”的麦秆！这套系统提升了作物育种效率，为农业可持续发展注入新活力，让田间监测变得既酷炫又实用。