水稻是我国主要的粮食和经济作物，随着我国人口剧增和水稻种植面积减少，如何提高单位面积水稻产量成为一个亟待解决的问题。国家对优质种子的需求使得分子育种技术得以迅速发展，而如何实现作物全生育期、高通量无损表型监测成为分子育种技术发展的瓶颈。　　为了给分子育种技术带来突破，研究组在激光雷达(Light Detection andRanging，LiDAR)技术支持下，辅以多光谱成像仪、热成像仪和高分相机，搭建了一套软硬件一体化的作物全生育期无损表型分析测量系统。本论文重点探讨了激光雷达技术在水稻表型参数提取中的应用潜力，主要研究内容和结论如下:　　(1)单株水稻参数提取算法研究。论文对水稻的株高、株幅和分蘖数提取算法进行了研究，进而对单株水稻进行叶片分割，获取叶片数、叶长、叶宽、叶倾角、叶面积等参数。通过与实测数据对比，发现株高、分蘖数、叶长和叶宽提取算法的R2分别达到0.94、0.8、0.913和0.88。　　(2)群体水稻参数提取算法研究。以北京郊区实验田获取的群体水稻点云作为实验数据，论文提出了冠层高度模型、冠层覆盖度、作物面积密度等参数的提取算法。　　(3)软件平台集成。采用C++将基于不同数据源获取作物表型参数的算法集成为一套集数据可视化、预处理、形态结构和生理生化参数提取等功能于一体的软件平台。　　由于激光雷达点云数据在水稻表型参数提取中的应用研究相对较少，本论文的研究工作还存在很多需要改善的地方，未来的研究方向包括算法的优化、平台的稳定性测试等。