玉米是全球粮食生产中至关重要的作物，对于应对全球人口增长和粮食安全挑战具有重要意义。在玉米的众多农艺性状中，株高对产量、抗倒伏性等方面起着关键作用。然而，传统的人工测量方式不仅耗时费力，还容易受主观因素影响，难以满足大规模育种试验的需求。因此，开发一种高通量、低成本且高精度的株高测量技术，对于推动玉米育种的精准化和高通量化具有重要意义。

近期，中国农业科学院作物科学研究所郑军研究员团队联合甘肃农业大学完成的题为“QTL mapping of maize plant height based on a population of doubled haploid lines using UAV LiDAR high-throughput phenotyping data”的研究在Journal of Integrative Agriculture（《农业科学学报（英文）》，JIA）2026年5期发表。本研究采用无人机搭载激光雷达（LiDAR），收集玉米植株的点云数据，成功实现了玉米株高的高效提取，并进行了QTL定位，发现高通量提取数据和人工实测数据定位结果高度一致，验证了这一新技术在玉米育种中的潜力。

该研究以270份双单倍体（DH）玉米材料为对象，系统评估了无人机遥感技术在大规模育种试验中的可行性。研究表明，单株尺度的株高估算精度明显优于行尺度，决定系数（R2）分别为0.67与0.56，均方根误差（RMSE）分别为0.12米与0.17米。同时，基于构建的高密度遗传图谱，在海南三亚和河南新乡两地的试验环境中，分别定位到F1DH和F2DH群体中12个和20个与株高相关的数量性状位点（QTL），成功鉴定出新的候选基因。

综上，无人机遥感技术能够实现高效、规模化的表型鉴定与基因挖掘，为推动玉米育种精准化和助力精准农业的发展提供了强有力的技术支持。

中国农业科学院作物科学研究所已毕业硕士研究生张鑫和张继东为该论文的共同第一作者，郑军、金秀良和王红武研究员为该论文的通讯作者。该研究得到了国家重点研发计划（2023YFD1200500）、国家自然科学基金（32301395、42071426、51922072）、中国农业科学院南繁专项（YBXM2305）、中央级公益性科研院所基本科研业务费专项（Y2020YJ07、Y2022XK22）、新疆农业科学院重点培育项目（xjkcpy-2020003）、黑龙江省“揭榜挂帅”项目（2021ZXJ05A03）的资助。

Cite the article:

Xin Zhang, Jidong Zhang, Yunling Peng, Xun Yu, Lirong Lu, Yadong Liu, Yang Song, Dameng Yin, Shaogeng Zhao, Hongwu Wang, Xiuliang Jin, Jun Zheng. 2026. QTL mapping of maize plant height based on a population of doubled haploid lines using UAV LiDAR high-throughput phenotyping data. Journal of Integrative Agriculture, 25(5): 1822-1835.

https://doi.org/10.1016/j.jia.2024.09.004

Journal of Integrative Agriculture（《农业科学学报（英文）》, JIA）由中华人民共和国农业农村部主管，中国农业科学院与中国农学会主办，中国农业科学院农业信息研究所承办。综合性英文学术期刊，月刊。创刊于2002年，现任主编为中国科学院院士陈化兰。JIA主要栏目有作物科学、园艺、植物保护、动物科学、动物医学、农业生态环境、食品科学、农业经济与管理等。刊稿类型有综述、研究论文、简报以及评述等。全部论文在Elsevier-ScienceDirect (SD) 平台OA出版。最新SCI影响因子4.4，位于SCI-JCR农业综合学科Q1区。中国科学院分区农林科学1区。2016年以来先后获得中国科协等部委 “提升计划”“登峰计划”“卓越计划”项目支持。