光探测与测距（LiDAR）技术利用激光束测量距离并生成目标表面的轮廓。各种类型的激光雷达（包括离散和全波形）使用不同的装配模式收集点云数据。地面激光雷达用于量化植物冠层结构，机载激光雷达用于测量生物量，而空间激光雷达则是监测植物多样性的最佳选择。经过全面预处理的点云数据能够进行深入分析，通过一系列算法可以提取植物表型特征。目前，这些数据已经可以准确量化多种植物表型，包括高度、结构、植被密度和覆盖率。此外，通过详细测量植物体积和结构，还可以评估植物的生物量。LiDAR技术在农业领域取得了显著进展，提供了广泛的应用。其多功能用途涵盖精准农业、作物监测、自动驾驶、地形测绘，以及为农民提供精准数据以支持决策。通过使用高光谱LiDAR，人们不仅可以对植物形态进行分析，还可以获取生理特性的信息，例如果实质量、糖含量和水分胁迫情况，从而做出更为科学的决策。

优势：

LiDAR 技术在提供植物特征（如高度、结构和体积）的高精度测量方面表现出色。这种对不同目标距离的精确测量对于获取植物表型的详细可靠数据至关重要。

LiDAR 生成的详细 3D 点云数据可以全面展示植物的空间结构。这种三维信息能够加深对植物物理布局的理解。

LiDAR 能够捕捉植物结构的细微变化，在不同生长阶段的持续监测中具有明显优势。这一能力还可用于早期检测潜在的压力或营养缺乏问题，从而实现及时干预。这种主动管理方式使农民能够在问题对作物产量产生重大影响之前采取行动。

LiDAR 技术在大规模农业领域中表现出色。它可以高效覆盖广阔的田地，为整个作物提供全面视图，尤其适合商业化农业作业。

挑战：

LiDAR 会生成大量的点云数据，这导致数据处理和分析变得复杂。需要更高效的算法和计算资源来处理这些庞大的数据集并提取有意义的信息。

LiDAR 设备，特别是能够捕捉植物精细表型的高质量传感器和设备，成本较高。初始投资费用可能对小规模农民或预算有限的农业作业构成挑战。

在植被密集或冠层复杂的地区，LiDAR 可能面临穿透叶片和枝条层的困难。这种限制可能影响测量的准确性，并阻碍对此类环境中植物结构的评估。