目的:基于无人机搭载可见光成像设备获取玉米苗期影像数据,构建快速、准确的玉米幼苗数量监测算法。分析玉米叶龄期、种植密度等因素差异性对玉米苗数监测准确率的影响,建立可应用的监测方法。以此构建基于图像监测的玉米出苗质量评价方式,为苗后田间管理与田间决策提供数据参考。方法:试验于内蒙古通辽钱家店镇开展。利用大疆六旋翼无人机搭载高清数码相机,获取玉米苗期（2展叶、3展叶、4展叶、6展叶）的高清RGB可见光影像资料,利用Python中的Open CV软件库,通过超绿指数（EGI,（2G-R-B）/G）进行阈值分割将植被与土壤背景分割,并结合图像对比度增强技术、形态学运算、轮廓检测识别,构建快速、准确获取玉米出苗数量的算法。基于出苗数量检测算法,针对不同种植密度、不同叶龄阶段的玉米群体分析出苗数量检测算法的准确性。面向导航辅助驾驶播种机与不同技术水平机手驾驶的普通播种机械田块,分析农户规模化种植田块玉米出苗数量检测的精度以及玉米出苗质量与出苗率整齐度评价方法的准确性。结果:（1）基于无人机平台获取图像处理构建的出苗数量检测算法,在特定叶龄时期较好的识别玉米幼苗并较为准确地获取数量。（2）不同叶龄期的监测准确性存在差异,不同种植密度下,检测误差均随玉米苗的生长,先降低再升高,4叶期时误差最低,3叶期次之。4叶期时各密度下监测效果均为最佳,r RMSE均介于1%-3%之间,图像计数模型R~2均高于0.9。3叶期时监测效果较好,各密度下r RMSE均介于4%-6%之间,图像计数模型R~2均高于0.8。其它时期下监测误差较高,其中6叶期时低密度下（3万株/ha与4.5万株/ha）r RMSE低于5%,其它各时期与各密度下r RMSE均在10%以上。（3）基于出苗数量算法,建立出苗质量指数与出苗率整齐度评价指标,构建出苗质量评价方法,并通过三块不同播种方式与播种水平的农户地进行验证,评价结果与农户地实际播种水平相一致,构建的出苗质量评价方法,能够实时、客观、精准地评价出苗质量,提高出苗质量评估准确性,为苗后管理提供依据,实现按苗定酬,并起到监督雇佣机手作业、提升播种质量的作用。结论:本试验提出的利用无人机可见光图像获取幼苗数量的算法具有可行性。在利用无人机进行幼苗数量监测时,宜选择在3-4展叶期开展,4叶期时为最佳。结合无人机图像处理技术与田间试验,提出了一套较为客观、准确的可对出苗质量与出苗率整齐度判断的出苗质量评价方法。