番茄群体冠层形态结构三维模拟——基于实测数据

为了提供较精确的作物冠层几何模型进行作物冠层光分布计算研究,首先实际测量番茄器官、个体及群体的形态特征参数,进而基于实测数据对番茄器官、个体及群体进行三维重建,使用C++语言和OpenGL函数库,开发了番茄群体可视化软件,可实现番茄群体三维模型的快速生成。基于精确器官模型和实测数据建立的番茄群体三维模型,较好地反映了群体冠层结构的基本特征,为作物冠层生产力计算和评价建立了几何模型基础。     

烟草花几何建模研究

为实现花冠联合植物的花朵几何建模,以烟草花为例,提出了一种基于球B样条曲线和参数曲面的花朵造型方法。通过对烟草花形态结构的观测分析,分别对雌蕊、雄蕊、花柄、花冠和花萼的几何形状进行了数学描述,提取了模型控制参数;结合颜色渲染色和整个花的拓扑信息,实现了烟草花整个模型的建立。实验结果表明,该方法可以有效地对烟草花进行模拟,可控性强,建立的模型有较高真实感,为其他花冠或花萼联合的植物几何建模提供了方法。     

基于t分布函数的玉米群体三维模型构建方法

为利用少量实测数据快速构建能够反映因品种、环境条件、栽培管理措施等因素产生形态结构差异的玉米群体三维模型,提出基于t分布函数的玉米群体三维模型构建方法。通过实测数据构建主要株型参数的t分布函数,在其约束下生成群体内各植株主要株型参数,通过构造株型参数相似性度量函数调用玉米器官三维模板资源库中的器官几何模板,结合人工交互或图像提取的各植株生长位置与植株方位平面角2组群体结构信息生成玉米群体几何模型。利用三维数字化仪获取的玉米群体田间原位三维数字化数据所构建玉米群体计算得到的LAI与该方法构建玉米群体计算得到的LAI进行对比验证,结果表明:该方法所生成玉米群体叶面积指数与原位三维数字化数据所构建玉米群体计算得到的LAI相比,误差在±2%以内,可以满足面向可视化计算的玉米结构功能分析研究需求。方法可为玉米株型优化设计、耐密性鉴定、品种适应性评价等虚拟试验研究提供技术手段。     

田间光照条件下应用半球图像解析玉米冠层结构参数

半球图像法是一种重要的作物冠层结构参数间接获取方法,该文针对半球图像法易受田间变化光照影响,提出一种基于多曝光图像融合映射的变化光照去除方法。首先,在田间条件下获取一组不同曝光值的冠层半球图像序列,然后通过图像亮度和曝光时间的线性方程组计算冠层的光照辐射强度图,而后采用直方图均衡化思想将不同时刻光照辐射强度图向RGB空间映射,映射后半球图像亮度均衡分布,消除光线变化对图像亮度的影响。在冠层参数解析阶段,利用Beer-Lambert定律反演玉米半球图像冠层叶面积指数(leaf area index,LAI)和平均叶倾角(mean leaf angle,MLA)的计算方法。试验结果表明,变化光照条件下半球图像冠层参数解析方法与直接测量法具有较高的相关性,LAI测量相关系数为0.970。该方法扩展了半球图像法的适用范围,为田间环境下冠层参数的自动连续监测提供了解决方案。     

基于分形系统的烟草花序可视化仿真研究

为实现聚散或团状植物花序三维建模和可视化仿真,以烟草为例,提出了一种基于分形系统的植物花序可视化仿真方法。通过分析烟草花序的形态结构特征,构建初始分形单元,以仿射变换为基本框架,按照一定的迭代生成算法,分别建立了烟草花序结构与几何模型,并对烟草花序生长进行了模拟。建模过程中,烟草单花的器官几何模型分别用球B样条曲线和参数曲面表示,通过调节对应控制点与参数,重构了不同开花状态下的三维几何模型。实验结果表明,该方法得到的烟草花序模型能充分地表现烟草花序的形态特征,单花器官有较高的真实感,为其他聚散或团状花序的三维可视化提供了技术手段。     

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。     

基于三维数字化的小麦植株表型参数提取方法

针对小麦植株分蘖多、器官间交叉遮挡严重,难以用图像或点云准确提取植株和器官表型的问题,本研究提出了基于三维数字化的小麦植株表型参数提取方法。首先提出了小麦植株各器官数字化表达方法,制定了适用于小麦全生育期的三维数字化数据获取规范,并依据该规范进行数据获取。根据三维数字化数据的空间位置语义信息和表型参数的定义,提出了小麦植株表型参数计算方法,实现了小麦植株和器官长度、粗度和角度等3类共11个常规可测表型参数的计算。进一步提出了定量描述小麦株型和叶形的表型指标。其中,植株围度通过基于最小二乘法拟合三维离散坐标计算,用于定量化描述小麦植株松散/紧凑程度;小麦叶片卷曲和扭曲程度为定量化叶形的指标,根据叶面向量方向变化计算得到。利用丰抗13号、西农979号和济麦44号三个品种小麦起身期、拔节期、抽穗期三个时期的人工测量值和提取值进行验证。结果表明,在保持植株原始三维形态结构的前提下,提取的茎长、叶长、茎粗、茎叶夹角与实测数据精度相对较高,R² 分别为0.93、0.98、0.93、0.85;叶宽和叶倾角与实测数据的R² 分别为0.75、0.73。本方法能便捷、精确地提取小麦植株和器官形态结构表型参数,为小麦表型相关研究提供了有效技术支撑。     

数字植物研究进展:植物形态结构三维数字化

数字植物围绕农林植物生命、生产和生态系统的多维信息高效感知和认知的理论、技术和方法,通过多学科交叉合作,研究农林植物-环境3D数字化、高通量信息获取、情景感知、信息融合、结构和功能模拟、数字化设计和精准管理决策等数字农业的关键性、基础性以及共性理论和技术问题。植物形态结构的三维数字化是数字植物研究的重要组成部分,近年来很多学者从植物组织、器官、植株和群体等不同尺度,或者从植物根系和地上部等不同视角,围绕植物形态结构的参数测量、几何结构解析、三维模型构建、结构与功能建模,以及三维植物模型真实感展现等需要,开展了更深入的研究。在组织尺度方面,随着MRI、CT、显微成像等技术产品的不断成熟,使得利用这些先进测量仪器获取和测量植物组织内部结构数据成为可能,并被越来越多的研究者采用,成为进行植物内部形态结构测量和分析的有效手段。在植物根系的三维数字化方面,由于植物的根普遍生长在土壤里,观察和测量十分困难。虽然近年来XCT、MRI等穿透射线成像技术已越来越多地用于根系的形态结构探测,但这类技术往往仅能获取范围较小的根系局部数据,且价格昂贵。因此植物根系形态结构的准确、无损(原位)、快速测量仍然是一个挑战。在群体尺度方面,基于实测数据的三维重建逐渐成为植物群体三维重建的主要途径,研究者正试图从激光三维扫描仪获取的植物群体三维点云中提取群体的形态参数并实现群体的三维重构。而在三维植物模型的真实感绘制方面,如何准确地测量各种植物器官的光学特性并建立相应的数学模型是当前的研究重点,虽然已有不少研究者提出了相应的解决方案,但这些方法在便捷性和普适性方面仍然难以令人满意,有待更多深入研究。笔者最后结合相关领域的技术进展对数字植物的进一步研究进行了展望。     

东北地区春玉米临界氮浓度稀释曲线的建立和验证

过量施氮是目前玉米栽培中存在的普遍现象,基于临界氮浓度稀释曲线计算得出的氮营养指数是诊断氮营养丰缺的重要手段。基于东北地区4个生态点的试验数据,构建了东北地区春玉米临界氮稀释曲线,并在此基础上建立了氮营养指数模型和需氮量模型,结果表明,东北地区春玉米地上部临界氮浓度与生物量符合幂函数关系。利用独立试验资料对建立的临界氮浓度稀释曲线进行检验,发现基于临界氮浓度稀释模型计算的氮营养指数可以准确诊断玉米植株的氮营养状况,并计算出实时的氮素需求量。该研究建立的东北地区春玉米临界氮稀释模型可以为该地区春玉米的氮营养诊断和动态调控提供较好的理论和技术指导。     

基于三维点云的玉米果穗几何建模

果穗是玉米产量的构成器官,为构建高精度玉米果穗几何模型,提出了一种基于三维点云数据的玉米果穗几何建模方法。针对玉米果穗形态结构特征,选取Artec Spider三维扫描仪搭建玉米果穗点云数据快速获取系统并获取果穗点云,然后通过点云配准、重采样和孔洞修补操作得到高质量果穗三维点云,最后基于Voronoi图的网格重建方法重构果穗网格模型。结果表明,所重建的玉米果穗具有较高的真实感,且与基于计算机视觉算法相比精度大幅提高。基于三维点云的玉米果穗几何建模对于玉米果穗的种质资源保存、基于三维数据的果穗考种、玉米器官三维模板资源库构建等工作具有重要的推动作用。