利用多时序激光点云数据提取棉花表型参数方法

当前,能够实现作物表型参数高效、准确的测量和作物生育期表型参数的动态量化研究是表型研究和育种中亟待解决的问题之一。本研究以棉花为研究对象,采用三维激光扫描LiDAR技术获取棉花植株的多时序点云数据,针对棉花植株主干的几何特性,利用随机抽样一致算法（RANSAC）结合直线模型完成主干提取,并对剩余的点云进行区域增长聚类,实现各叶片的分割;在此基础上,完成植株体积、株高、叶长、叶宽等性状参数的估计。针对多时序棉花激光点云数据,采用匈牙利算法完成相邻时序作物点云数据的对齐、叶片器官对应关系的建立。同时,对各植株表型参数动态变化过程进行了量化。本研究针对3株棉花的4个生长点的点云数据,分别完成了主干提取、叶片分割,以及表型参数测量和动态量化。试验结果表明,本研究所采用的主干提取及叶片分割方法能够实现棉花的枝干和叶片分割。提取的株高、叶长、叶宽等表型参数与人工测量值的决定系数均趋近于1.0;同时,本研究实现了棉花表型参数的动态量化过程,为三维表型技术的实现提供了一种有效的方法。     

基于高斯HI颜色算法的大田油菜图像分割

针对自然条件下光照条件变化给大田油菜图像分割带来的问题,该文研究了油菜图像的高斯HI颜色分割算法,为作物生长发育周期的自动识别提供前期准备。已有统计结果表明,在仅保留绿色作物的图像中,不同色调值的像素数量服从高斯分布。该文将去掉背景信息的样本数据从RGB颜色模型转换至HSI颜色模型后,统计各个光强的所有像素对应的色调值,并计算其期望值和方差,依次得出所有强度所对应色调值的期望值和方差,建立出油菜作物色调强度查找表(hue intensity-look up table)。在此基础上,计算每个像素的色调值和期望值之间的差值,若差值小于阈值,则像素被分割为作物,否则为背景。为了在高斯HI颜色分割算法中确定合适的阈值,该研究选取了45幅不同天气状况(晴天、阴天和雨天)不同发育阶段(苗期、三叶期和四叶期)的油菜图像作为样本,探讨阈值的选取与分割结果的关系。结果表明阈值在[2.4,2.6]内分割效果最佳,油菜目标的形状特征完整度最好。为了对图像分割结果进行评价,分别利用高斯HI颜色模型、CIVE(color index of vegetation extraction)、EXG-EXR(excess green-excess red)、EXG(excess green)和VEG(vegetation)算法对15幅不同天气状况的图像进行分割。从视觉效果上来看,高斯HI算法仅需少量样本,即可达到满意分割效果。与其他方法相比,高斯HI颜色分割算法的误分割率(misclassification error,ME)仅为1.8%,相对目标面积误差(relative object area error,RAE)仅为3.6%,均优于其他4种算法的试验结果。在分割结果稳定性上,高斯HI颜色算法表现最好,其ME和RAE值的标准差最低,分别为0.7%和4.5%。试验结果表明,高斯HI颜色算法能取得较好的分割效果,而且对光照条件变化并不敏感,同时,能够充分保留油菜形状特征的完整性,为后期油菜生长发育周期的自动识别提供可靠数据。