基于LiDAR的温室番茄冠层几何参数提取

【目的】准确获取温室番茄作物行中单株冠层数据,为分析作物生长状态和为对靶喷药提供冠层数据支持。【方法】采用三维激光雷达(LiDAR)搭建番茄植株冠层检测平台,使用导轨以0.05 m/s的速度移动三维激光雷达,利用雷达上位机软件Ctrlview保存双侧扫描的A、B 2组共40株番茄植株点云。双侧点云使用ICP(迭代最近点)算法进行配准,利用基于特征值的平面拟合法去除地面,使用均值漂移算法(Meanshift)分割番茄行中的单株点云,获取冠层参数,与人工测量值比较验证精度,将单株点云在MATLAB中使用alpha shape算法进行重建并进行体积的获取,使用凸包算法作物参考值对比。【结果】该检测平台在激光雷达前进方向与垂直前进方向的测量误差分别为-2.65%、-3.95%;获取到的单株番茄植株高度与人工测量值相比,平均绝对误差分别为0.025和0.031 m;重建后求取的体积与凸包算法相比平均误差下降了约15.3%,与人工获取相比相差不大,各指标良好。【结论】番茄行点云分割结果与人工测量相比A、B 2组的均方根误差RMSE分别为0.039和0.043,冠层体积获取与参考值对比V_RMSE为0.011 3,激光雷达在获取作物外形轮廓信息中具有一定的准确性和可靠性,该方法用于温室环境下单株作物冠层数据的获取。     

基于深度信息的植株叶面积估算方法

为实现低成本无损精确测量植株叶片面积,提出了一种基于TOF深度相机的植株叶片三维重建测量面积的方法。首先,采用Kinect v2相机获取植株三维点云数据;其次,通过背景差法去除背景点云、通过基于搜索半径和邻域内点云数相结合法去除离群点,实现点云预处理;然后采用FPFH特征初始配准和ICP算法精确配准16个角度点云,通过欧氏聚类实现植株叶片分割;最后采用滚球算法重建叶片表面网格模型,统计网格数量求得叶片面积。与传统坐标纸法比较,本研究方法测量叶片面积误差平均百分比为2.54%,试验结果表明,本方法成本低精确度高,可以满足植株叶片面积的无损测量需求。     

植株自旋转多视角重建技术在小麦植株三维表型获取中的应用评估

基于多视角重建技术的作物三维表型高通量获取系统成本低、获取效率高，引起越来越多的关注。植物自旋转式拍摄平台易于搭建，但植物旋转过程中产生的抖动对点云三维重建和表型解析精度有一定影响。为评估旋转式多视角成像在小麦植株三维表型解析中的适用性，基于植物旋转设计了便携式小麦植株三维表型高通量采集系统，选取穗期不同品种的小麦植株作为实验样本进行点云重建，基于Hausdorff距离评价了重建点云的精度误差；并基于人工测量数据，对所提取的表型指标精度进行评价。结果表明，植物旋转式重建的点云与相机旋转式重建的点云有较高的一致性，点云精度差距基本控制在0.4 cm以下；获取的叶长、叶宽和株高的均根方误差分别为0.79、0.13和0.53 cm，平均绝对百分比误差分别为3.26%、7.63%和0.74%，表明该方式适合穗期的小麦植株表型重建，具有较高的点云重建和表型提取精度，并为小麦植株表型评价提供了一种低成本的解决方案。     

玉米叶片形态建模与网格简化算法研究

【目的】协调禾本科作物形态模型的可视化效果和计算效率之间的关系。【方法】提出一种利用非均匀有理B样条（NURBS）插值结合使用多直线段分裂算法（splitting）来重建玉米叶片三维形态并实现曲面网格简化控制的方法。【结果】该方法利用三维数字化仪采集的数据点，通过计算节点矢量、差值计算反求曲面控制点等步骤构造出玉米叶片曲面，具有较强地真实感效果；根据叶片形态特征，采用多直线段分裂算法的逆运算来对叶片曲面网格数量进行简化，在尽可能保持曲面特征的同时可显著降低网格数目。【结论】应用该方法进行玉米冠层可视化与光分布计算，结果表明，在不显著增大计算误差的前提下，可以明显地提高计算效率。     

基于单目视觉和激光扫描技术的油菜植株模型重建及株型参数测量

分别采用单目视觉和激光扫描技术对2个油菜品种中双6号和华油杂62号的植株进行三维重建,并在重建模型上完成了对株高、叶柄长、叶片长度和叶片面积等4个株型参数的测量。结果表明:使用单目视觉和激光扫描技术的重建结果均能真实地表现油菜植株的整体形态,叶片间无遮挡的中双6号油菜植株效果更好,测量误差在2.00%以内;形态复杂叶片间部分遮挡的华油杂62号油菜植株测量误差在3.00%以内。模型重建试验表明,利用单目视觉和激光扫描技术能够完成复杂植株的模型重建,并实现部分株型参数的测量,可以为作物的遗传育种提供数据支持。     

基于高光谱苹果品种叶片铁含量估测模型

【目的】 在叶片水平上构建基于高光谱的苹果品种叶片铁素含量估测模型,为探寻实时、高效、无损的果树树体营养诊断提供技术途径。【方法】以苹果品种岩富10号为材料,测定岩富10号叶片光谱数据和铁素含量,采用光谱分析和相关分析法,筛选与叶片铁素含量相关性较强的光谱组合,利用偏最小二乘法构建苹果叶片铁素含量光谱估测模型。【结果】岩富10号苹果叶片一阶微分光谱与铁素含量的敏感波段为R′₉₉₀、R′_{1 113}、R′_{1 360}、R′_{1 408},相关系数最高为-0.698 9。对敏感波段两两进行加、减、乘、除运算,最优波段组合形式R′₉₉₀×R′_{1 048}与铁素含量相关系数为0.846 2。估测模型拟合度(R²)最高为0.827 5。【结论】苹果叶片一阶微分光谱组合与铁素含量显著相关(P<0.05),光谱组合能够明显提高其相关性,偏最小二乘法与逐步回归建模相比估算模型的精度更佳,可以用于苹果叶片铁素含量的光谱估算。     

基于移动LiDAR 点云的树木三维重建

【目的】树木三维结构的描述是进行农林生态研究的重要科学基础,而移动激光雷达的使用将有利于快速、高效的农林树木三维结构重建。【方法】文章利用同时定位与构图技术实现基于移动激光雷达点云的农林样地树木三维重建,并以地基激光雷达数据为参考,验证三维重建精度,同时对比树木胸径,分析移动激光雷达在农林树木三维重建中的有效性和可行性。【结果】同时定位与构图技术可实现移动激光雷达点云的树木三维重建,其中,水平方向重建精度为0.038 m,垂直方向重建精度为0.017 m;以地基激光雷达数据拟合出的树干胸径为真实值,移动激光雷达点云拟合出的树干胸径为观测值,两者的相关系数为0.715 6,均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为0.011、0.01 m。【结论】移动激光雷达可实现农林树木三维结构快速重建,且基于重建结果可实现树干胸径准确提取。因此,移动激光雷达对提高农林树木测量效率具有积极作用。     

基于视觉三维重建的作物表型分析

采用基于图像序列的三维重建技术对作物小麦进行三维重建,通过对比不同处理下的三维点云,选择合适的处理方式对同一品种的不同植株进行三维重建;最后通过获取的作物三维模型对其进行表型测量。结果表明,重建出的三维模型在一定程度上可以还原作物的真实结构,说明利用计算机视觉技术对作物进行表型测量是切实可行的,利用三维模型测量作物的表型对于育种是省时有效的。     

基于三维数字化的玉米株型参数提取方法研究

【目的】玉米株型参数获取是玉米精确化育种和栽培研究的重要环节,研究解决玉米株型参数获取中存在的测量标准不一致、测量精度低、数据难以可视化、算法提取参数精度低等问题具有重要意义。【方法】本文利用三维数字化仪获取玉米植株骨架结构,提出玉米茎、叶、雄穗和雌穗器官三维数字化获取标准规程。通过将植株三维数字化数据旋转至与Z轴正方向平行并平移至坐标系原点进行数据标准化,进一步根据三维数字化数据位置关系,结合各株型参数的定义实现了株高、叶片着生高度、叶片最高点高度、叶长、叶宽、叶展、叶倾角及叶方位角等主要株型参数的提取,同时提出一种新的玉米植株方位平面计算方法,通过构建植株方位平面与各叶方位角角度差绝对值之和作为目标优化函数,进一步对该L1优化问题进行迭代求解得到植株方位平面,当叶数量是偶数时,方法可以给出精确的方位平面区间,在此基础上,引入dev值作为评价植株叶相对植株方位平面偏离度的指标。【结果】利用6个品种吐丝期玉米植株三维数字化数据和人工测量参数数据进行株型参数提取方法验证。结果表明,方法提取的叶长、叶倾角、方位角误差较小,RMSE分别为3.44 cm、3.41°和8.23°,叶长和叶倾角的MAPE分别为4.06%和4.72%,叶宽因叶片在叶脉垂直平面上的曲线形态不一致导致误差相对较大,RMSE和MAPE分别为0.80 cm和7.21%。与传统负方向能量均值法相比,所提出新的玉米植株方位平面计算方法给出了玉米植株方位平面更确切的定量化描述,对于玉米株型的定量评价具有一定价值。【结论】基于三维数字化的玉米株型参数提取方法为玉米株型参数的提取与分析提供了一种精确、便捷、可视的技术手段,对于玉米株型表型组学、玉米功能结构模型及玉米株型优化研究具有重要作用。     

基于多视角图像的玉米三维重建及双面配准方法研究

提高植物三维点云模型重建时的准确性与完整性，是精准获取植物表型参数的关键所在。目前大多数三维重建方法只能从某一方向对目标物体进行重建，缺乏完整的三维重建过程。为了解决此问题，本研究提出了一种基于多视角图像序列的玉米双面配准的三维重建方法，通过安装在图像采集平台上下侧的RGB相机来获取玉米不同视角的图像序列，基于SfM算法获取玉米的三维点云模型后使用点云颜色滤波算法进行预处理。通过交互式选点测量方法得到玉米点云的空间坐标后基于欧式距离算法计算20组玉米的株高、叶长、叶宽等表型参数，与对应的手动测量结果相比，决定系数r²依次为0.973 6、0.969 1、0.915 0,结果表明两者间显著相关。之后对标记物使用4PCS和PCA算法进行粗配准，结果表明采用4PCS具有更好的粗配准效果。最后采用ICP算法进行标记物的精配准，得到变换矩阵后将其应用于玉米点云，即完成了玉米点云的双面配准。由玉米点云的配准精度均方根值(RMS)可知，当点云重叠度设置为90%时，RMS值较小，玉米点云配准的精度更高，可达到较好的配准效果。总之，本研究所提的配准方法可以拼接和重建出结构更加完整的...     

水稻冠层的田间原位三维数字化及虚拟层切法研究

 【目的】旨在对水稻冠层空间结构精确定量化的方法进行探索。【方法】应用三维数字化技术在田间原位对灌浆期的水稻冠层结构进行测定,探讨该方法的可行性,并建立虚拟层切法以分析水稻的结构特征。【结果】使用三维数字化仪能够在田间原位精确的测定水稻各器官的空间位置和几何形态,从而获取田间水稻冠层的三维结构数据;应用虚拟层切法能够精确、多角度地分析冠层元素在三维空间的分布状况,但层切步长对计算结果有较明显的影响,需要根据具体对象进行合理的选择。【结论】三维数字化和虚拟层切法结合能够实现对水稻冠层结构的精确分析。     

基于高光谱特征波长的冬小麦水分含量估测模型

【目的】以高光谱技术为核心,结合理化数据,建立快速、无损的冬小麦冠层水分含量估算模型,为利用高光谱技术进行小麦水分含量的无损检测提供参考。【方法】测定两种冬小麦的叶片、植株含水量,采集其光谱数据作SG平滑、一阶导数和二阶导数处理,分析其相关关系,构建冬小麦叶片和植株含水量的多种估算模型,进行精度评价。【结果】不同光谱数据处理中一阶导数变换能够显著增加与小麦含水量的相关性,叶片含水量在456 nm波长处达到了最大负相关,相关系数为0.87,植株含水量在457 nm波长处达到了最大负相关,相关系数为0.890 9;偏最小二乘回归构建的水分含量估测模型拟合精度优于线性和多元回归模型,线性模型采用R₆₅₀、SG₁₉₄₄、R′₄₅₆、R″₆₈₁构建的模型估测叶片含水量较好,估测植株含水量R₆₆₄、SG₆₆₃、R′₄₅₇、R″ ₆₈₁精度较高; 多元线性回归和偏最小二乘回归都是采用一阶导数变换构建的模型拟合精度最高,叶片和植株水分含量估测模型的外部检验R²分别达到0.803 2、0.867 0、0.854 0、0.885 6。【结论】小麦原始光谱一阶导数变换后能够显著提高与水分含量的相关性,利用PLSR方法构建的小麦水分含量估测模型拟合精度最高。     

不同算法红边位置监测小麦冠层氮素营养指标的比较

【目的】红边位置常被用于监测作物叶片氮素营养状况。本文旨在通过不同算法提取红边位置,分析并比较不同算法提取的红边位置对氮素营养监测模型的准确性和可靠性差异,确定监测小麦叶片氮素营养的最佳红边位置算法及定量模型。【方法】基于不同施氮水平、播种密度、品种类型和生育时期的小麦田间试验,系统分析不同算法的红边位置(一阶微分、倒高斯法、多项式拟合法、四点内插法、拉格朗日法、线性外推法)与冠层叶片氮素营养指标的定量关系,比较不同算法红边位置对氮素营养监测的准确性和可靠性。【结果】线性外推法为计算小麦红边位置的最佳算法,并建立了基于线性外推法的小麦冠层叶片氮素营养定量监测模型。【结论】研究结果为小麦冠层叶片氮素营养指标的可靠监测提供了有效途径。     

基于三角形折叠的植物叶片曲面网格简化方法研究

为在保留植物器官形态重要特征的前提下,适度精简原始三角网格数据,以满足计算机三维建模及应用的需要。通过改进Isler等"基于三角形折叠的网格简化方法",提出了能够有效解决简化过程中出现网格交叉、大钝角三角形和狭长三角形现象的算法,构建精简叶曲面网格的新方法,并使用三维激光扫描仪采集得到的烟草叶片结构数据对该方法进行评价。结果显示当冠层简化比例为90.3%时,渲染效率提高86.1%,并且简化后叶片仍然逼近原始结构。结果表明:使用该算法不但能显著减少叶曲面三角形网格的数目,而且能很好地保留叶曲面形态特征。该算法可应用于不同形态类型叶片的简化,包括褶皱度很大的叶片。该研究可为植物冠层可视化与植物冠层光环境模拟等方面提供有力的支持。     

无人机多光谱反演黄河口重度盐渍土盐分的研究

【目的】为提高土壤盐分信息定量遥感提取精度,准确掌握土壤盐渍化程度与分布。【方法】选择垦利区黄河口镇集中连片的重度盐渍土区域为试验区,于2018年4月26日—28日采用搭载Sequoia多光谱相机的无人机进行试验区近地遥感图像采集,并进行图像拼接、辐射校正、正射校正和几何校正等预处理;然后基于相关性分析、灰色关联度分析筛选土壤盐分的敏感波段,构建并筛选光谱参量;进而分别采用多元线性回归（multivariable linear regression,MLR）、支持向量机（support vector machine,SVM）及偏最小二乘（partial least square,PLS）方法构建土壤盐分定量反演模型,并进行验证与评价;最后基于最佳模型进行试验区土壤盐分的分布反演与分析,并与反距离加权插值结果进行精度比较。【结果】相较相关性分析,通过灰色关联度分析的反演模型精度及显著性均有所提高;对比3种建模方法,SVM模型精度最高,PLS模型次之,MLR模型最低,最佳模型为基于灰色关联度分析筛选变量的支持向量机模型,其建模R ²、RMSE分别为0.820、3.626,验证R ²、RMSE、RPD分别为0.773、4.960、2.200;据此模型反演得到该区域土壤盐分含量为0.323—21.210 g·kg ^-1,平均值为6.871 g·kg ^-1,重度盐渍土占58.094%,与实地调查结果较为一致;反演结果与反距离加权插值结果的误差80%控制在样本盐分含量平均值的20%以内,亦较为相近。 【结论】基于无人机多光谱可实现重度盐渍土盐分信息的准确提取。     

基于简约束三角形剖分的果实表面模型重建

【目的】研究轮廓线三维表面模型重建中存在的嵌套、分叉和投影交叉等复杂轮廓的轮廓匹配问题。【方法】在定义轮廓距离基础上,制定了轮廓匹配的2条准则,构成拓扑结构简单的轮廓对,针对一对多且投影交叉的轮廓对,采用等比放大方法进行预处理,利用简约束算法对放大后的轮廓对进行剖分。用实际算例对提出的重建方法进行了验证。【结果】算例验证表明,提出的重建方法能快速进行拓扑结构复杂的轮廓剖分,重建合理的表面网格模型,重建只存在轮廓嵌套的南瓜模型需19.673 ms,重建最复杂的莲藕模型需51.845 ms。【结论】通过对果实MRI图像序列提取的轮廓进行剖分,能够快速进行果实表面重建。     

棉田复杂背景下棉花叶片分割方法

【目的】解决棉田复杂背景下棉花叶部病害快速识别问题,为提出一种快速提取棉花植株和分割棉花叶片的方法。【方法】通过棉花植株的RGB颜色特征将植株与土壤进行分离,结合形态学处理技术和彩色分割方法,将植株的茎秆去除,保留棉花叶片部分;分别使用广度搜索分割算法、分水岭分割算法和轮廓搜索分割算法,对棉花叶片图像进行分割提取。【结果】基于广度搜索的分割算法将叶片轮廓搜索出来与原图融合分离出叶片,该算法对于图像结构简单的情况分割效果较好,通过对应的drawContours函数将每个轮廓画出,再与原图定位,将叶片的完整信息也轮廓结合,实现叶片的分离。【结论】基于距离变换的分水岭分割算法存在过分割问题,基于广度搜索分割算法与边缘检测结合对于叶片结构清楚图像分割效果显著,与轮廓搜索算法相比,后者的适用性更广,提取的轮廓层次结构也清楚,分割效果最佳。     

聚类、粗糙集与决策树的组合算法在地力评价中的应用

 【目的】地力评价方法大多数有一定的主观性,较少考虑土壤各属性间的依赖关系。论文旨在采用数据挖掘方法,寻求地力等级划分的新方法。【方法】结合农安县耕地调查数据,应用K-means聚类方法、Johnson粗糙集属性约简算法与C4.5决策树算法相结合的优化算法评价地力等级。【结果】使用K-means聚类方法,得到最佳学习样本数;使用粗糙集属性约简和决策树相结合的方法,去掉了冗余属性7个,决策树模型共有节点317个,其中叶节点个数为159个,生成规则159条,模型准确率为82.08%。与未聚类和未约简的方法相比,决策树结点个数减少41.62%。【结论】使用该组合算法,在保证模型准确率的同时,降低了算法的时间和空间复杂性,提高了挖掘效率。