La industria de la pitahaya es una industria de frutas especial en la región montañosa de Guizhou, China. La superficie plantada en Guizhou alcanza las 7200 ha, ocupando el primer lugar en el país. En la actualidad, el cultivo de pitahaya carece de métodos eficientes de estimación de rendimiento, lo que tiene un impacto negativo en la cadena de la industria aguas abajo de la pitahaya, obstaculizando el crecimiento constante del mercado. El terreno fragmentado y complejo en áreas montañosas kársticas y el clima local caprichoso han dificultado la identificación precisa de cultivos utilizando métodos tradicionales de teledetección por satélite, y actualmente hay poco intento de abordar la estimación de rendimiento de cultivos especializados en montañas. En este documento, basado en imágenes de teledetección de vehículos aéreos no tripulados (UAV), la complejidad de los sitios de cultivo de pitahaya en el fondo kárstico se ha dividido en tres escenas diferentes como escenas complejas con colores similares, con variaciones topográficas y con la coexistencia de múltiples cultivos. En escenas con colores similares, utilizando el Índice de Vegetación de Color Cercano (CCVI) para extraer plantas de pitahaya, la precisión alcanzó el 92.37% en promedio en los sitios de muestra; en escenas con variaciones topográficas complejas, utilizando datos de nubes de puntos basados en el Modelo de Altura del Dosel (CHM) para extraer plantas de pitahaya, la precisión alcanzó el 89.09%; y en escenas con la coexistencia de múltiples cultivos, utilizando el Modelo de Aprendizaje Profundo U-Net (DLM) para identificar plantas de pitahaya, la precisión alcanzó el 92.76%. Posteriormente, se construyó el modelo de estimación de rendimiento de pitahaya basado en los datos de rendimiento de frutas medidos en el campo durante varios períodos, y se llevaron a cabo y examinaron las estimaciones rápidas de rendimiento para tres escenas de aplicación. Los resultados mostraron que la precisión promedio de la estimación de rendimiento en escenas complejas con colores similares fue del 91.25%, la precisión promedio de la estimación de rendimiento en escenas con variaciones topográficas fue del 93.40%, y la precisión de la estimación de rendimiento en escenas con la coexistencia de múltiples cultivos fue del 95.18%. Los resultados generales de estimación de rendimiento muestran una alta precisión. Los resultados experimentales muestran que es factible utilizar imágenes de teledetección de UAV para identificar y estimar rápidamente los cultivos característicos en el hábitat kárstico complejo, lo que también puede proporcionar una referencia científica para la estimación rápida de rendimiento de otros cultivos en regiones montañosas.