基于Kinect的温室番茄盆栽茎干检测与分割

立体视觉系统能够得到图像的深度信息,可以很好地将植物前景与温室的背景分开。茎干是植物的骨架,也是识别植株的重要特征。通过采用基于Kinect的立体视觉系统对温室盆栽植物的茎干进行检测和分割。通过细化算法、Hough变换、基于直方图的统计方法及Otsu算法在深度图像上进行植物茎干检测,从而分割植物的茎干。最后基于OpenGL图形平台,实现了番茄植株个体的形态可视化,从而为番茄植株生长的可视化奠定了技术基础。     

植物根系生长的三维可视化模拟

利用模拟植物形态结构的L系统理论结合计算机图形学方法建立了模拟植物根系生长的三维可视化模拟系统。并利用随机参数L系统方法对豆科作物根系的生长过程进行了模拟。     

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。     

陆稻苗期生长建模及仿真

设计陆稻种植试验获取陆稻苗期植株的几何构型参数和生长参数,构造出陆稻地上部分及与地下部分的生长机与可视化模型。基于模型,在Linux操作系统下,利用C＋＋以及Mesa图形库开发出陆稻苗期三维可视化动态模拟仿真系统,并对可视化系统进行精度评估。结果表明,仿真三维实体模型在形态特征上与实际陆稻植株相似,仿真数据与实测数据相对误差较小,均在lO％以内。     

基于彩色点云图像的不同成熟阶段番茄果实数量的测定方法

【目的】为测定温室中番茄不同成熟阶段的果实数量,提出一种基于彩色点云图像的测定方法。【方法】在移动平台上搭载KinectV2.0采集温室中行栽番茄的图像信息合成番茄植株点云,再将二视角的番茄植株点云合成1个点云,并通过深度信息截取得到近处番茄植株点云,将标注的点云数据输入到PointRCNN目标检测网络训练预测模型,并识别番茄植株点云中的番茄果实,最后利用基于特征矩阵训练的支持向量机(Support vector machine, SVM)分类器对已经识别出来的果实进行成熟阶段分类,获得不同成熟阶段番茄果实的数量。【结果】基于PointRCNN目标检测网络的方法识别番茄果实数量的精确率为86.19%,召回率为83.39%;基于特征矩阵训练的SVM分类器,针对番茄果实成熟阶段的预测结果在训练集上准确率为94.27%,测试集上准确率为96.09%。【结论】基于彩色点云图像的测定方法能够较为准确地识别不同成熟阶段的番茄果实,可以为评估温室番茄产量提供数据支撑。     

虚拟间作植物根系竞争生长的可视化系统研究

基于模拟根系形态结构的Simroot系统的几何建模理论,结合计算机图形学方法建立了虚拟间作植物根系竞争生长过程的三维可视化模拟系统。将间作大豆—玉米根系的生长参数输入模拟系统中进行模拟。结果表明,该系统能够形象逼真地显现间作植物根系竞争生长过程中的形态结构和生物特性。     

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。     

温度处理对温室番茄苗期生长的影响与TOSSIM模型的建立

研究了不同温度处理对温室番茄株系植株苗期生长的影响。结果表明,降温处理能显著降低温室番茄幼苗的鲜重、干重、株高、叶面积、叶片数和花序数;不同株系之间存在显著性差异;除鲜重与叶面积外,株系与温度处理对植株干重、株高、花序数与叶片数均没有互作效应;幼苗各生长时期的植株干重和相对生长率(RGR)与幼苗生长时间天数(t)可分别用一个二项式函数LnDW=a b×t c×t2与直线函数RGR=b 2×c×t(c≠0)来模拟。在此基础上,建立了温室番茄苗期生长TOSSIM模型。     

寡日照天气对设施番茄生长影响模拟研究

为了定量化表征寡日照天气对设施番茄生长的影响,本研究基于EPIC模型(erosion-productivity impact calculator)的作物生长模块,构建了寡日照条件下设施番茄生长模型。考虑低温的影响,对株高的模拟方法进行了改进。利用4个不同播期秋冬茬番茄栽培试验数据对构建模型进行参数率定和检验。结果表明,该模型可以模拟寡日照天气条件下设施番茄株高、地上部生物量和叶面积指数的变化,模拟值与实测值的相对误差分别控制在16%、10%和16%以内。根据2012-2015年11月份的温室气象数据设定不同的情形,模拟设施番茄的生长状况。结果表明,寡日照天气对设施番茄地上部生物量增加的影响要大于对叶面积指数和株高的影响。该模型可用于定量描述寡日照天气对设施番茄生长过程的影响,可为制定设施番茄合理的环境调控策略提供指导。     

基于改进L-系统的水稻根系建模方法

根系作为水稻生长的“发动机”,其形态特征直接影响植株的生长发育、营养水平和产量水平。水稻根系不便于直接观测,实现根系形态结构三维建模及可视化研究对改善农田管理、水稻育种和遗传改良等具有重要作用。用L-系统描述水稻根系弯曲的算法复杂,较难提取产生式,产生的分枝根根型比较生硬。为了更好地模拟水稻根系直根和曲根的形态结构,研究基于改进L-系统的水稻根系建模和可视化方法。结合二次均匀B-样条曲线的数学表达式改进传统L-系统的产生式,把根系生长节点作为控制中心,运用二次均匀B-样条曲线函数来表达根轴的弯曲程度,并以动态数据结构存储根系生长节点。对模型模拟值与现场观测值进行相关性分析显示,均方根误差在0.022～0.040之间变化,平均偏差在0.107～0.189之间变化,表明基于改进L-系统的水稻根系模型的准确度较高。以模型作为算法基础,利用Visual C++开发工具和OpenGL开放图形库实现了水稻根系生长可视化仿真系统。系统能够表达水稻根系在不同生长时期的形态特征和生长规律,模拟的真实度较为理想,可以有效满足精确农业的研究需求。     

基于自由曲面和L–system的红掌生长模型

针对红掌花卉生长可视化中参数难以确定的问题进行研究,提出推导控制点的方法,建立红掌器官模型：采用Bezier曲线结合扫描成型的方法来构造叶柄模型,采用双三次NURBS曲线对佛焰苞进行建模;运用红掌的相关表型数据拟合生长函数,提出基于红掌生长规律的微分L–system,可有效模拟红掌的拓扑结构和生长过程;通过虚拟器官表示红掌器官的几何属性,降低微分L–system的复杂度。试验验证提出的方法对红掌各项生长指标拟合度可达0.89以上,并可对每个生长阶段的红掌进行模拟,能有效地对红掌的生长过程进行建模。     

Kinect传感器的植株冠层三维数据测量

植株三维信息重构能为植株生长状态监测和精确喷雾施药提供有效数据。提出一种基于Kinect传感器技术的植株冠层三维数据测量的方法。由Kinect传感器进行植株彩色和深度图像数据的采集,提取和处理所采集的植株冠层目标有效三维信息,完成对植株深度数值和水平投影面积的计算。以规则形状物体与不规则植株为实验对象,对三维数据测量方法进行准确性实验测试,并将实验结果与人工测量结果进行比对。实验结果显示,该方法的深度和面积测量的准确性较高,深度测量误差小于1.0%,面积测量误差小于3.6%。选取温室吊兰作为场地实验对象,采用由测量机构和控制处理机构组成的冠层三维检测系统对吊兰冠层进行三维数据测量,并实时输出深度以及水平投影面积信息,其深度测量的相对误差为1.77%。研究表明,该方法具有较高的可行性,适用于温室植株冠层三维数据测量。     

垄沟填埋秸秆发酵物对SSC番茄根区温度、CO2释放及番茄生长的影响

为了研究不同种类秸秆发酵物对设施蔬菜根区温度及CO₂释放的影响,在日光温室内以番茄为供试材料,设置未填埋秸秆（CK）、水稻秸秆（T1）、玉米秸秆（T2）、番茄秸秆（T3）及豇豆秸秆（T4）共5个处理,以垄沟填埋的方式施入土壤,检测冬季土垄内嵌式基质栽培番茄的根区温度、CO₂释放及番茄生长指标变化。结果表明：与CK相比,4个秸秆处理均能不同程度地提高日光温室根区温度和填埋区CO₂释放量,促进番茄生长。其中,番茄秸秆（T3）效果最好,其根区温度的最低值和最高值分别较CK提高了2.42和2.03 ℃,CO₂释放量的最低值和最高值分别较CK提高了276和387 mg·m^-3,并促进了番茄的生长,主要表现在提高了番茄的株高、茎粗、叶片数和叶片叶绿素SPAD值。因此,在日光温室蔬菜生产中,使用以番茄秸秆为主的垄沟填埋物料的方式具有更好的应用前景。     

垄沟填埋秸秆发酵物对SSC番茄根区温度、CO2释放及番茄生长的影响

为了研究不同种类秸秆发酵物对设施蔬菜根区温度及CO₂释放的影响，在日光温室内以番茄为供试材料，设置未填埋秸秆（CK）、水稻秸秆（T1）、玉米秸秆（T2）、番茄秸秆（T3）及豇豆秸秆（T4）共5个处理，以垄沟填埋的方式施入土壤，检测冬季土垄内嵌式基质栽培番茄的根区温度、CO₂释放及番茄生长指标变化。结果表明：与CK相比，4个秸秆处理均能不同程度地提高日光温室根区温度和填埋区CO₂释放量，促进番茄生长。其中，番茄秸秆（T3）效果最好，其根区温度的最低值和最高值分别较CK提高了2.42和2.03 ℃，CO₂释放量的最低值和最高值分别较CK提高了276和387 mg·m^-3，并促进了番茄的生长，主要表现在提高了番茄的株高、茎粗、叶片数和叶片叶绿素SPAD值。因此，在日光温室蔬菜生产中，使用以番茄秸秆为主的垄沟填埋物料的方式具有更好的应用前景。     

日光温室主要环境参数对番茄本体长势的影响

针对日光温室环境调控缺乏理论支撑,环境信息监测利用难,作物长势难量化的问题,以北京市春夏季日光温室番茄为试验材料,采用农业物联网设备实时监测温室主要环境参数(空气温度、空气相对湿度、CO_2浓度、光照强度、土壤温度和土壤水分)和番茄本体长势参数(番茄茎直径微变化、果实直径微变化和叶面温度),借助Matlab 2014a平台建立模型,对温室中主要环境参数对番茄本体长势的影响进行研究。结果表明:1)建立的幼苗期各环境参数对番茄茎直径微变化的影响回归模型和结果期各环境参数对茎直径微变化、果实直径微变化、叶面温度的影响回归模型可以反映出不同环境参数对番茄茎直径微变化、果实直径微变化和叶面温度的影响程度;2)建立的番茄果实直径预测模型,训练集相关系数达到0.92,测试集相关系数达到0.88,满足预测需求;3)试验分析得到的幼苗期和结果期各主要环境参数的合理控制范围符合番茄实际生长环境要求。该研究可为春夏季日光温室番茄的生产环境调控提供参考,也为环境数据监测与环境调控机构的智能化关联提供了一种解决方案。     

新疆干旱荒漠区日光温室高产番茄生长发育动态分析

对新疆干旱荒漠区日光温室高产番茄生长发育动态进行分析,以便为高产栽培提供理论依据.结果表明,高产番茄生长发育呈典型的"S"型曲线,株高、茎粗、主茎叶片数、单株果穗数表现为定植至定植后18 d缓慢生长,18 ～39 d快速生长,39 d后又缓慢生长,单株果数的快速增长出现在定植后45～65 d;5个测定指标的日增长量均呈抛物线变化,最大增长量出现的时间差异很大,株高在定植后18～39 d,茎粗在定植后13～18 d,主茎叶片数、单株果穗数、单株果数日增长量最大值分别出现在定植后13、39和45～55 d.说明在特殊的自然生态环境下,植株合理的生长发育动态是取得高产的生理基础.     

沼液微生物菌肥对设施番茄植株生长及土壤环境的影响

[目的]为改善设施农业条件下土壤肥力状况,提高设施农业产量。[方法]在银川市贺兰地区开展田间试验,分析沼液复合微生物菌肥、灭菌沼液肥、常规施肥对设施番茄株高、茎粗、叶片数等生长指标及土壤养分含量的影响。[结果]相对于对照处理,在番茄初花期沼液复合微生物菌肥,使得株高、茎粗、叶片数的增幅为32.2%~50.7%,在初果期增幅则为23.3%~46.1%;土壤有机质含量比对照提高了56.9%,全氮和全磷含量也稳步增加;而常规施肥相对于沼液复合微生物菌肥,土壤速效磷和速效钾含量大量增加(增幅分别为203.0%和50.0%),容易造成土壤养分的淋失。沼液复合微生物菌肥条件下,番茄生长指标与土壤碱解氮、有机质含量极显著正相关;而常规施肥条件下番茄生长指标与土壤养分间相关性不显著。[结论]设施种植条件下,沼液复合微生物菌肥相对于其他肥料类型更有助于番茄植株生长和土壤肥力的提高。     

Plant growth parameter estimation from sparse 3D reconstruction based on highly-textured feature points

Crop canopy spatial parameters are indicative of plant phenological growth stage and physiological condition, and their estimation is therefore of great interest for modeling and precision agriculture practices. Rapid increases in computing power have made stereovision models an attractive alternative to common single-image-based 2D methods, by allowing detailed estimation of the plant’s growth parameters regardless of imaging conditions. Models that have been proposed thus far are still limited in their application because of sensitivity to outdoor illumination conditions and the inherent difficulty in modeling complex plant shapes using only radiometric information. Assuming that not all of the plant-related pixels are essential for growth estimation, this study proposes a 3D reconstruction model that focuses on selected salient features on the plant surface, which are sufficient for obtaining growth characteristics. In addition, by introducing a hue-invariant model, the proposed algorithm shows robustness to diverse outdoor illumination conditions. The algorithm was tested under greenhouse and field conditions on corn, cotton, sunflower, tomato and black nightshade plants, from young seedlings to fully developed plant growth stages, and accurately estimated height (error ~4.5 %) and leaf cover area (error ~5 %). Furthermore, a strong correlation (r² ~0.92) was found between the plant’s estimated volume and measured biomass, yielding an accurate biomass estimator in the validation tests (error ~4.5 %). This estimation ability remained stable while applying the model on plants with varying densities (overlapping leaves) and imaging setups where the standard 2D based analyses failed, thus showing the 3D modeling contribution to robust growth estimation models.     

放线菌剂对连作番茄苗期生长和PPO活性的影响

【目的】研究番茄不同连作年限的土壤在增施放线菌剂后,对苗期植株生长和多酚氧化酶（PPO）活性的影响,为探索放线菌剂在改良土壤连作中的作用提供参考。【方法】以“金鹏一号”番茄为试材,棚外未种植过番茄的土壤和棚内连作4、8年番茄的土壤为介质,分别设施放线菌剂和不施放线菌剂处理（浇灌放线菌剂和清水,灌根量均为0.8 g/株）,槽式栽培,测定番茄植株生长指标、光合性能、PPO活性及PPO与光合指标的相关性。【结果】施菌处理均可促进番茄苗期叶长、叶宽、茎粗和株高的生长,且对连作4年土壤的促生作用最为明显;番茄叶片和根系的PPO活性随连作年限延长逐渐升高;在连作4年土壤中施用放线菌剂后,番茄苗期叶片叶绿素含量的菌剂效应最高,达10.78%,胞间CO₂浓度在非连作土壤中提高3.48%;在连作土壤中,苗期番茄根系PPO活性与叶片PPO活性和叶绿素含量（P<0.05）呈正相关,与叶片胞间CO₂浓度、蒸腾速率（P<0.01）和净光合速率呈负相关。【结论】放线菌剂对连作具有一定的改良作用：可以促进连作番茄苗期植株根系和地上部库源的生长,提高番茄PPO活性和叶片净光合速率,且以连作4年处理的促生效果最为显著,而对CO₂的固定和利用过程没有作用。     

基于形态模型的棉花（Gossypium hirsutum L.）虚拟生长系统研究

 【目的】基于棉花形态器官形成过程的定量描述,模拟棉花三维生长过程,为虚拟棉作研究提供技术基础。【方法】基于2005－2006年棉花品种、播期、氮素、水分和DPC化控试验,将系统分析方法和数学建模技术应用于棉花植株的形态建成,通过对棉花形态数据的定量分析,构建了棉花形态建成模型,主要包括：主茎叶长宽、主茎叶柄长、主茎节间长粗、果枝叶长宽、果枝叶柄长、果节长粗以及棉铃高度和直径等模型。结合OpenGL技术,在Visual C++6.0平台上实现了棉花虚拟生长系统VGSC（virtual growth system for cotton）。【结果】棉花形态模型采用Logistic方程描述各器官尺寸随GDD（生长度日,℃?d）、氮素、水分及DPC的动态变化过程,利用2006年的试验数据对模型进行检验,棉花主茎叶长宽、主茎叶柄长、主茎节间长粗、果枝叶长宽、果枝叶柄长、果节长粗以及棉铃高度和直径的观测值与模拟值的根均方差分别为0.85、0.82、0.87、0.57、0. 086、0.65、0.74、0.8、0.73、0. 016、0.36和0.4 cm,模型预测性好。此外,以NURBS（non-uniform rational B-spline, 非均匀有理B样条）曲面模拟棉花叶片及棉铃形状,以圆柱体实现茎（节）可视化表达,构建的虚拟生长系统主要包括模型库、数据库和人机界面。【结论】用户输入系统所需的相关参数值,就可较好地模拟显示棉花器官、个体和群体的三维动态生长过程。