基于图像处理的水稻叶片三维可视化研究

介绍利用数字图像处理技术提取水稻叶片几何参数及边缘轮廓曲线的方法,分别利用三角网格化技术和贝塞尔曲线来描述叶片边缘信息,并对2种方法进行比较。通过二次生长曲线方程实现了水稻叶片的三维建模及可视化表达。     

基于积温变化的水稻叶形态伸展过程可视化模拟

通过分析水稻叶片生长过程中的几何形态数据,构建了水稻叶片几何形态参数与有效积温之间的动态关系模型和水稻叶片空间形态三维模型.结合水稻植株分蘖拓扑结构,利用OpenGL图形接口,在计算机上实现了水稻穗前形态随环境温度动态生长过程的可视化模拟,具有较强的真实感,为构建虚拟水稻生长系统奠定了基础.     

作物生长实现数字化分析

本项目研究人员经努力实现了玉米、水稻实株型结构数字化设计，为超高产育种、资源高效利用提供了先进的高新技术研究手段。提出了一种植物拓扑结构建模方法和基于结构一功能模型的虚拟植物生长的体系架构，建立了基于数字化技术的植物形态结构信息采集系统与植物器官形态描述模型，对玉米、水稻等主要农作物形态进行了三维数字化测定，构建了器官形态描述模型与参数库，实现了叶片生长过程中的3维空间取向规律与冠层空间光分布的3维模拟的定量分析，并基于双尺度自动机和马尔可夫过程原理，构建了根系生长的模拟模型。     

基于分段曲率的玉米植株三维结构的重建

摘要 （目的）在模拟玉米三维结构的过程中，需要描述和表征其各器官的变化。叶片是其重要的器官之一，而叶片造型的主要任务是叶片中脉曲线的设计。（方法）本文采用对中脉分段的方法，根据各分段曲率参数计算出每段变形之后的端点，递推得到若干可用于描述叶脉特征的点列。为了获得玉米植株叶片中脉的三维形态，作者采用三维数字化仪测量了36株玉米群体中脉的空间坐标。（结果）基于测定的三维坐标数据提取了各叶片中脉分段的曲率参数值，并对曲率值按叶位进行了统计分析，得出用于描述完整植株的五类叶型和各种叶型的位置分布规律。并采用VC++与OpenGL库相结合的可视化技术，实现了玉米群体的三维真实感重构，并将该方法模拟出的叶面积与实际测量的叶面积进行了验证，得到R2为0.9975。（结论）采用叶片分段并且逐段计算叶脉弯曲的方法，在对玉米的三维结构的构建中获得了较好的效果，将为与形态结构相关的研究提供基础数据。     

水稻叶片几何参数的模拟分析

【目的】在生长模型输出的基础上，构建预测水稻叶片几何参数的动态模型，以便更准确地实现水稻的虚拟生长。【方法】在试验观测的基础上，分析了不同品种类型水稻分蘖与主茎同伸叶片叶长之间以及叶长与叶宽之间的定量关系，进一步耦合水稻叶龄、叶面积和茎蘖数模拟模型，进行水稻叶片几何参数变化的动态模型构建。【结果】不同品种类型水稻分蘖与主茎同伸叶片的叶长比随分蘖叶序呈二次曲线变化，叶长与叶宽的关系可用幂指数函数描述。运用独立实测资料对模型进行的初步检验显示，本模型可较好地模拟不同生长条件下水稻不同叶位叶片的几何参数。【结论】本研究构建的水稻叶片几何参数分析模型较好地体现了器官几何参数受生态环境、品种类型和栽培措施影响的形态生理规律，为水稻虚拟生长提供了可靠和普适的叶片几何特征确定方法。     

基于多段式等比例点的水稻叶片几何模型研究与三维实现

在试验观测的基础上,通过对水稻叶片在不同时期、等比例截断点的叶长与叶宽之间定量关系的分析,利用一条二维曲线与多段3阶B样条联合曲线共同构建水稻叶片几何模型,以便更准确地模拟出水稻叶片的虚拟生长.实践证明:该方法能够较为准确地根据叶长、叶宽、叶形等参数模拟水稻生长叶片,且与生产中水稻叶特征变化相一致.利用水稻叶片在各时期的空间坐标试验数据对叶曲线方程进行模拟分析,结果表明基于多段式等比例点的叶曲线方程可以更加准确、可靠地表现水稻叶曲线特征.     

基于高斯函数的水稻叶曲线动态模拟

【目的】以高斯函数为基础构建空间曲线模型,模拟研究水稻叶曲线空间变化特征。【方法】基于不同年份与施氮水平的水稻桶栽试验,定期利用三维激光扫描仪FastScan获取水稻主茎不同叶位叶曲线空间坐标数据,并利用动态建模技术构建水稻主茎不同叶位叶曲线动态模拟模型。【结果】水稻主茎不同叶位叶曲线末端与y轴正方向的夹角（AH）随生长度日（GDD）呈快-慢-快的变化趋势,符合S型曲线;从第1叶到第7叶,AH的最大值随叶位增加而增加,随后随叶位增加而减小;鞘叶夹角∠BFC与AH呈极显著线性关系。本文利用Logistic方程分别描述了不同施氮水平下水稻主茎各叶位叶曲线对应的AH以及叶曲线模型参数Sm随生长度日GDD的变化;使用分段函数描述了AH最大值随叶位的变化;将适宜施氮条件下水稻主茎第7叶位叶曲线末端与y轴正方向的夹角作为品种参数量化品种对叶曲线的影响,引入氮素影响因子量化不同氮素水平对叶片披垂度的影响。利用独立田间试验资料对所建立的模型进行检验后显示,不同施氮水平下主茎不同叶位叶曲线实测点到模拟曲线的改进Hausdorff距离（LTS-HD）的均值在分蘖中期和拔节期分别低于0.88 cm和1.18 cm。【结论】模型对水稻主茎叶曲线的空间动态变化过程具有较好的预测性,研究结果为进一步提高水稻叶片及植株的可视化效果提供了技术支持。     

水稻主茎三维形态建模与计算机模拟

探讨水稻主茎器官形态结构变化动态建模的方法，通过对对水稻主茎器官形态结构参数进行分析，构建出水稻主茎地面各器官的形态模型，并利用图形学技术重建出水稻主茎和水稻植株的三维可视化模型。模型具有较高的真实感效果，可控性强，为水稻虚拟生长提供可靠和普适的植株形态几何特征确定方法。     

水稻拔节至抽穗期叶片着生状态的数学模型模拟比较研究

[目的]为了寻找描述水稻叶片着生状态特性的最佳数学模型,更好地揭示水稻生长过程中株形特性。[方法]以杂交稻品种B优827为试验对象,用Logistic、渐进回归、二次曲线、S曲线、逻辑斯蒂和Gauss 6个方程分别对水稻叶片着生角度进行拟合,并比较了不同方程的拟合效果。[结果]6个方程对B优827的叶片着生角度都能拟合且达到极显著水平(P<0.01)。相比之下,Gauss模型拟合决定系数最大。[结论]Gauss模型拟合效果最好,能更好地反映品种的叶片着生状态特性。     

基于形态特征参数的稻穗几何建模及可视化研究

 【目的】建立基于形态特征参数的稻穗几何模型，实现稻穗的可视化。【方法】通过对稻穗形态建成过程中关键特征的观测分析，利用三维几何建模技术，构建基于形态特征参数的稻穗几何模型，包括穗曲线、穗轴、次枝梗和小穗几何模型;用Bezier曲线来拟合穗曲线，将二维空间的穗曲线映射到三维空间，构建穗轴几何模型;用一段穗轴及圆柱体模拟一次枝梗和二次枝梗;并分别用椭球体及圆柱体模拟小穗的谷粒及小枝梗，最后基于稻穗的拓扑结构，构建稻穗几何模型。模型参数主要有穗长、穗倾角、一次枝梗长、一次枝梗数目、二次枝梗长、二次枝梗数目、谷粒大小等。【结果】在稻穗几何模型基础上，基于OpenGL图形平台，实现了稻穗生长过程的三维可视化, 较好地描述了稻穗形态建成过程。【结论】稻穗的可视化为建立可视化水稻生长系统奠定了基础，同时对其它作物的可视化表达也有很好的借鉴意义。     

Modeling curve dynamics and spatial geometry characteristics of rice leaves

The objective of this work was to develop a dynamic model for describing leaf curves and a detailed spatial geometry model of the rice leaf(including sub-models for unexpanded leaf blades,expanded leaf blades,and leaf sheaths),and to realize threedimensional(3 D) dynamic visualization of rice leaves by combining relevant models. Based on the experimental data of different cultivars and nitrogen(N) rates,the time-course spatial data of leaf curves on the main stem were collected during the rice development stage,then a dynamic model of the rice leaf curve was developed using quantitative modeling technology. Further,a detailed 3 D geometric model of rice leaves was built based on the spatial geometry technique and the non-uniform rational B-spline(NURBS) method. Validating the rice leaf curve model with independent field experiment data showed that the average distances between observed and predicted curves were less than 0.89 and 1.20 cm at the tilling and jointing stages,respectively. The proposed leaf curve model and leaf spatial geometry model together with the relevant previous models were used to simulate the spatial morphology and the color dynamics of a single leaf and of leaves on the rice plant after different growing days by 3 D visualization technology. The validation of the leaf curve model and the results of leaf 3 D visualization indicated that our leaf curve model and leaf spatial geometry model could efficiently predict the dynamics of rice leaf spatial morphology during leaf development stages. These results provide a technical support for related research on virtual rice.     

水稻披垂叶突变基因研究进展

水稻是重要的粮食作物,全球有超过50%的人口以稻米作为主食。同时水稻又作为一种模式生物被各大研究机构所研究。水稻披垂叶突变体是由于控制水稻中脉形成的基因发生突变,导致基因发生功能缺失,使水稻叶片中脉的形成不能正常进行,从而出现披垂叶的性状。目前已经发现2个基因位点与水稻中脉形成有关,DL和DL2基因正是这2个不同的位点。研究水稻披垂叶突变基因,对研究水稻叶中脉的形成以及水稻理想株型的选育有重要的意义。对水稻披垂叶突变基因的研究进展进行综述,以对水稻这一类特殊株型得到更好地了解。     

应用光谱反射测定的植物、土壤及混合光谱特性

以野外采集的土壤与活体植物叶片为研究对象,采用美国生产的SVC HR-1024便携式地物光谱仪,测定了纯土壤、纯植物叶片以及不同植物叶片盖度下的土壤光谱反射率,并对混合光谱特性进行了分析研究,建立了植物叶片盖度光谱估算模型。结果表明:(1)随着植物叶片盖度的增加,土壤光谱曲线逐渐呈现"五谷四峰"的特征,但始终不会高于植被光谱曲线;(2)植物叶片盖度与原始高光谱组成的差值、比值和归一化值3种形式的指数存在着良好的相关性,差值指数的显著性最为明显,组合较好的波段为410~710 nm与700~1400 nm,能反映相关系数最大的波段为690 nm和450 nm;(3)通过一元线性回归法、多元线性逐步回归法和偏最小二乘回归法预测植物叶片盖度可知:光谱特征参数与植物叶片盖度之间具有相关性,其中光化学指数与植被衰减指数的相关系数较大,模型拟合度较高,R^2均达到0.8以上;3种光谱特征参数(植被指数、红边参数、光谱吸收特征参数)中,植被指数与植物叶片盖度建立的模型最稳定、精度最高,可以有效地估算植物叶片盖度3种方法中,多元线性逐步回归法最适宜建立植物叶片盖度预测模型。     

烤烟上部叶带茎烘烤水分状态及形态变化分析

[目的]探讨带茎烘烤烟叶失水干燥特性,为优化烤烟烘烤工艺提供参考依据.[方法]测定带茎烘烤过程烟叶叶片和主脉的水分含量、状态及形态收缩率,与不带茎烟叶进行比较,并将烟叶水分指标与形态指标进行相关性分析.[结果]带茎烘烤烟叶的整叶、叶片及主脉水含率均高于不带茎烟叶;带茎烟叶水分迁移表现为茎秆中的自由水向主脉和叶片迁移,使带茎烟叶叶片和主脉自由水含量和所占比例均高于不带茎烟叶.干叶前带茎烟叶叶片厚度收缩率显著小于不带茎烟叶叶片(P<0.05,下同),干叶后带茎烟叶叶片厚度收缩率显著大于不带茎烟叶叶片;烘烤过程带茎烟叶主脉直径收缩率显著小于不带茎烟叶;烘烤过程烟叶叶片和主脉自由水含量与其水含率呈极显著正相关(P<0.01).[结论]烟叶形态收缩与自由水含量及其水含率密切相关,可根据烟叶形态收缩判断烘烤过程烟叶水分含量和状态.     

Automatic image segmentation method for cotton leaves with disease under natural environment

In order to improve the image segmentation performance of cotton leaves in natural environment, an automatic segmentation model of diseased leaf with active gradient and local information is proposed. Firstly, a segmented monotone decreasing edge composite function is proposed to accelerate the evolution of the level set curve in the gradient smooth region. Secondly, canny edge detection operator gradient is introduced into the model as the global information. In the process of the evolution of the level set function, the guidance information of the energy function is used to guide the curve evolution according to the local information of the image, and the smooth contour curve is obtained. And the main direction of the evolution of the level set curve is controlled according to the global gradient information, which effectively overcomes the local minima in the process of the evolution of the level set function. Finally, the Heaviside function is introduced into the energy function to smooth the contours of the motion and to increase the penalty function Φ(x) to calibrate the deviation of the level set function so that the level set is smooth and closed. The results showed that the model of cotton leaf edge profile curve could be obtained in the model of cotton leaf covered by bare soil, straw mulching and plastic film mulching, and the ideal edge of the ROI could be realized when the light was not uniform. In the complex background, the model can segment the leaves of the cotton with uneven illumination, shadow and weed background, and it is better to realize the ideal extraction of the edge of the blade. Compared with the Geodesic Active Contour(GAC) algorithm, Chan-Vese(C-V) algorithm and Local Binary Fitting(LBF) algorithm, it is found that the model has the advantages of segmentation accuracy and running time when processing seven kinds of cotton disease leaves images, including uneven lighting, leaf disease spot blur, adhesive diseased leaf, shadow, complex background, unclear diseased leaf edges, and staggered condition. This model can not only conduct image segmentation of cotton leaves under natural conditions, but also provide technical support for the accurate identification and diagnosis of cotton diseases.