基于随机森林回归算法的苹果树冠层光照分布模型

合理的果树冠层结构有利于光照的有效分布,对提升果实产量与品质有重要意义。为揭示果树冠层内部的光照分布情况,针对目前果树冠层内部光照强度获取难度大、预测精度低的问题,研究了冠层颜色特征与光照强度的对应关系,提出一种基于冠层剖面阴影特征和冠层点云颜色特征的随机森林预测模型。以纺锤形"陕富6号"苹果树为研究对象,首先使用Kinect 2. 0采集果树的双面点云数据,预处理后得到完整的点云数据;其次,基于改进的空间殖民算法和叶序添加规则重构果树的三维模型;最后,使用"切片法",在垂直方向上将冠层模型每0. 1 m分层划分,使用POV-Ray渲染器逐层渲染阴影,同时使用光照度计,自顶向下每0. 1 m实测光照强度数据,构建以每层阴影图灰度特征和每层点云HSI颜色特征为输入,以相对光照强度为输出的随机森林网络。试验结果表明,该方法能够较为准确地预测冠层内的光照分布情况,预测值与实际值的决定系数R~2为0. 864,平均绝对百分比误差MAPE为0. 236,RF回归模型可作为苹果树冠层内光照分布预测的有效方法,为果树的剪枝、整形等研究提供参考。     

基于三维点云的群体樱桃树冠层光照分布预测模型

合理的果树冠层结构和栽培密度可提高其冠层内光截获量,对提升果实产量和质量有重要影响。本文以细纺锤形樱桃树为研究对象,构建了基于三维点云的群体樱桃树冠层光照分布预测模型。使用Azure Kinect DK相机获取群体樱桃树三维点云数据,通过点云数据预处理得到完整的群体樱桃树三维点云数据。在冠层尺度内,对樱桃树冠层点云数据进行分层,提取不同区域的点云颜色特征。提出基于Delaunay三角化凹包算法的点云投影面积计算方法,通过凹包边界点提取和向量积叉乘,计算不同区域的点云投影面积。以点云颜色特征和相对投影面积特征为输入,以实测相对光照强度为输出,建立群体樱桃树冠层光照分布预测模型。试验结果表明,该模型能够较为准确地预测樱桃树冠层内的光照分布,预测值与实际值决定系数平均值为0.885,均方根误差为0.0716。研究结果可为樱桃树合理的种植密度管理及樱桃树休眠期自动化剪枝等提供技术支持。     

基于L-系统的3D虚拟植物冠层光合作用模拟模型

为定量分析植物冠层结构与光分布及光合作用之间的关系,模拟实际环境中植物冠层的实时光合速率,为诸如作物模型中产量估测提供一种植物冠层尺度光合生产力计算方法,本文构建了基于L-系统的3D虚拟植物冠层光合作用模拟模型。模型主要分为3部分:基于L-迭代文法系统与三维图形绘制技术构建3D虚拟植物冠层结构,利用正向光线跟踪及天空可见率算法模拟虚拟冠层内光辐射(Photosynthetically active radiation,PAR)传输,基于太阳几何参数、大气影响参数及地理位置等参数计算真实环境中虚拟冠层顶部实时PAR强度。利用此模型,直接输入或插值处理光合环境因子数值,采用单叶光合作用模型和相关呼吸作用模型,可计算冠层内净光合作用速率并进行周期内植物体生物量的积累估算。以实测的幼龄杉木为模拟对象,计算其冠层内净光合作用速率及周期内生物量积累,模拟结果表明,基于虚拟冠层的PAR分布模拟及其冠层光合作用速率计算,是一种对植株光合生产力估算的有效方法。     

基于三维点云的苹果树叶片三维重建研究

叶片是果树冠层的重要组成部分,对其进行三维重建研究不仅可以对叶片形态特征进行分析,还能为冠层光照分布计算以及果树整形修剪提供理论基础。三维激光扫描仪以非接触、高效、快速获取数据的优势被大量应用于三维空间信息采集工作中。本文提出一种基于三维点云的苹果树叶片结构形态三维重建方法。首先针对叶片的形态特点选择合适的三维激光扫描仪获取苹果叶片三维点云;基于包围盒法搜索K邻域,计算点云中点与其邻域点的平均距离,并设定距离阈值作为判定中心点是否为离散点的依据,进而确定离散点并去除;利用最小二乘原理实现点云局部曲面拟合以及法向量、曲率的计算,提取叶片边界点;对于非边界点部分,根据中心点法向量与其邻域法向量的关系,对点进行不同程度的精简;最后对处理后的叶片点云完成三维重建。结果表明,构建的叶片模型能够较好的保留叶片的三维形态特征,可以为果树冠层重建和光照分布计算提供基础。     

基于三维点云颜色特征的苹果树冠层光照分布计算方法

合理的果树冠层结构有利于获取充足的光照,对提升果实产量及品质具有重要意义。为了揭示果树冠层光照分布规律,以自由纺锤形苹果树为研究对象,以目标图像的颜色变化与光照强弱存在相关性为理论依据,首先利用Trimble TX5型地面三维激光扫描仪以"顶视法"获取叶幕稳定期苹果树冠层三维点云,按照实际苹果树冠层划分方法,提取三维点云空间不同区域的颜色特征,针对自然环境下苹果树冠层颜色特征具有复杂性和模糊性,不能采用精确、定量的符号对其进行描述的不足,构建以颜色特征为输入、相对光照强度为输出的模糊神经网络,以此作为苹果树冠层光照分布预测模型。试验结果表明:提出的基于三维点云颜色特征的光照分布计算方法具有较好的可行性,预测精度为80.57%,能够为科学合理的苹果树修剪和整形提供技术支撑。     

基于动态K阈值的苹果叶片点云聚类与生长参数提取

根据冠层点云的分布特征,提出一种基于动态K阈值的叶片点云聚类及生长参数提取方法。首先,采用地面三维激光扫描仪获取多站点云数据并完成配准、去噪和抽稀等预处理;然后,随机截取整株点云中的一枝作为研究对象,融合局部凹凸性算法(LCCP)并改进K-means算法,提出基于动态K阈值的叶片点云聚类方法;最后,采用主成分分析方法(PCA)计算叶片点云法平面方向向量,并根据叶片边界点与中心点的位置关系,计算叶宽、叶长等生长参数。试验结果表明,与传统的点云聚类方法相比,本文方法能够在不损失枝干点云的前提下,精确地分割单叶片,保证了聚类结果的完整性和彻底性;与传统的降维方法相比,本文基于真实三维空间信息提取叶片生长参数能够较大程度提高提取准确性,为进一步评价果树冠层光照分布及果园智能化管理提供技术支持。     

基于三维点云的苹果树冠层点-叶模型重建方法

为了快速重建苹果树冠层结构三维模型,以纺锤体苹果树冠层为研究对象,利用地面三维激光扫描仪获取冠层三维点云,提出了苹果树冠层点-叶模型重建方法。首先,提出了苹果树冠层叶基自动提取方法,可获取苹果树冠层生长期和叶幕稳定期的叶基,与手工提取的叶基对比分析表明,两种方法重合度较高、误差较小,两种方法的平均欧氏距离为1.41mm;其次,提出了基于冠层体素化的叶基提取方法,构建了苹果树冠层点模型,并在叶基上拼接叶片模板,构建出苹果树冠层点-叶模型;最后,利用VegeSTAR光模型计算光截获进行验证分析,与常规数字化仪测得数据相比,本文方法提高了苹果树冠层三维结构重建效率。     

基于深度信息的草莓三维重建技术

以盆栽和高架两种栽培模式生长环境下的草莓植株为研究对象,提出了一种基于深度信息分割聚类的草莓冠层结构形态三维重建算法。首先,以深度信息的不连续性特征作为草莓植株逐层分割的重要依据,以深度二维图像作为全局参考指标,提出深度信息步进方法,自动提取冠层点云;其次,改进密度聚类算法,有效滤除随机、跳边和背景噪声;最后,改进基于Harris算子的多源图像融合算法,实现彩色图像与强度图像的配准及点云颜色的映射,三维重建出具有颜色信息的草莓冠层结构形态。为验证该算法的有效性,将三维重建后冠层的平均单叶长度及A-B线距离作为评价指标,试验结果表明,模型的平均单叶长度计算正确率为93%左右,A-B线距离计算正确率为97%左右,研究结果可为草莓采摘机器人果实识别过程中枝叶空间结构关系的构建提供技术支持。     

基于点云数据的树木三维重建方法改进

激光点云数据以其详尽、高精度的三维信息,在森林参数估算、精确重建植物形态结构三维模型方面具有特殊优势。为进一步提高三维模型精度,综合集成多种算法,在改进现有PC2Tree软件基础上,基于点云数据进行树木三维重建。首先根据树木局部点云的主方向相似度和局部点云轴向分布密度分离枝干与树叶;其次采取水平集和最小二乘法提取枝干部分的骨架点,通过下采样方法提取冠层部分的特征点;最后根据骨架点和特征点拓扑结构重构树木三维模型。以樟树为例,分析枝叶分割精度,自动分割与手动分割结果相近;以无叶的鸡蛋花树为例,分析重建模型精度,模型主枝长度相对误差范围集中在0~8.0%,半径相对误差范围集中在0~10%;枝条重建过程避免了噪声点的干扰,对噪声点具有一定的不敏感性;重建三维模型与原始点云吻合度高,基本解决了冠层内部枝干遮挡严重带来的三维建模困难的问题;依据模型提取树高、冠幅、胸径、体积等参数,增加了重建模型的应用范围。     

基于优化PROSAIL叶倾角分布函数的玉米LAI反演方法

叶面积指数(LAI)是描述玉米冠层结构的重要参数之一,PROSAIL模型是常用于反演LAI的机理模型,能较为真实地反演植被冠层真实情况,但PROSAIL模型中使用的叶倾角分布函数假定区域内所有作物叶倾角分布是相同的,不能反映玉米植株真实的叶倾角分布情况。本研究以高分一号遥感影像和地基激光雷达点云数据作为数据源,充分利用地基激光雷达(TLS)在获取植被结构参数上的优势,通过体素化的方法对玉米叶片回波点云进行分割,获取每个拟合叶片单元的叶倾角,进而得到玉米植株真实的叶倾角分布,结合椭球分布函数得到玉米精确的叶倾角分布函数,实现对PROSAIL模型中叶倾角分布函数的优化。研究过程中分别基于未改进的PROSAIL模型和经过TLS优化后的PROSAIL模型反演黑龙江825农场主要玉米种植区的LAI。LAI反演结果表明:2种反演方法得到的LAI与实测LAI都具有较好的相关性,决定系数R2分别为0.557 6和0.858 3,模型可信度较高;但基于PROSAIL模型反演所得LAI结果偏低,在利用TLS数据提取叶倾角对模型进行优化后,反演LAI的估算精度由26.53%提高到96.23%。由此可知,通过引入TLS点云数据改进农作物叶倾角分布函数能大幅度提高LAI反演的准确性。     

基于三维点云的叶面积估算方法

为实现低成本无损精确测定叶片面积,基于运动恢复结构算法获取点云,提出了一种融合叶片点云分割、表面重建及叶片面积无损估测等过程的植物叶片面积提取方法。首先,基于运动结构恢复算法,以智能手机获取的可见光图像重建植物的三维点云;其次,为了还原叶片表面形状,基于HSV颜色空间,使用阈值分割法去除叶片点云的噪点;使用K-means聚类算法对点云的三维坐标矩阵进行分类,实现单片叶片点云的分割;基于滚球算法重建叶片的表面网格模型;最后,通过计算网格面积求得叶片面积。与常规叶面积测定方法进行了对比,本文方法的计算结果与扫描叶片法测定值相比平均误差为1.21cm2,误差占叶片面积的平均百分比为4.67%;与叶形纸称量法测定值相比平均误差为1.41cm2,误差占叶片面积的平均百分比为6.05%。结果表明,本文方法成本低、精确度高,可满足植物叶片面积无损精确测定的需求。     

基于三维点云的群体樱桃树冠层去噪和配准方法

樱桃树的栽培密度影响其冠层的光照分布,通过研究群体樱桃树的三维结构,可分析不同栽植密度下温室甜樱桃树冠层光照分布规律,指导樱桃树的科学种植,进而提高甜樱桃产量和品质。高质量的点云数据是构建群体樱桃树三维结构的基础,而点云去噪和点云配准是点云数据预处理的关键环节。本文提出一种基于三维点云的群体樱桃树去噪和配准方法,搭建群体樱桃树三维信息采集平台,使用2台固定的DK深度相机获取群体樱桃树彩色点云数据;提出基于颜色区域生长的二分类方法,设置颜色阈值分割点云并进行二分类处理,可有效去除彩色点云数据中的异常无效点,并设置点云离散度和RGB值,作为点云去噪评价标准;结合人工标记法和双相机位姿矩阵,提出基于颜色特征改进的ICP方法,解决传统ICP配准算法多依赖初始位姿且配准速度较慢的问题。该方法通过对点云粗配准,得到较好的初始位姿,使用SIFT算法提取颜色特征点,将颜色特征与ICP算法结合进行点云精配准,然后使用PCL中随机采样一致性算法,去除错误匹配点,有效减少配准时间,提高配准精度。以夏季和冬季的群体樱桃树20组点云数据为实验对象,对比分析ICP算法、NDT算法、SAC-IA算法和本文配准方法的配准精度和配准时间,结果表明,本文配准方法平均耗时分别为5.01、4.30s,均方根误差分别为2.316、2.100cm,有效减少了配准时间和配准误差,验证了本文算法的有效性和普适性。     

基于点云的谷粒高通量表型信息自动提取技术

在进行水稻的数字化考种、表型与基因关联分析和数字农业仿真模拟时,需要大量的谷粒表型信息作数据支撑。本文提出了一种基于三维点云的谷粒高通量表型信息自动提取方法,能同时自动获取谷粒的三维模型和40个表型参数,实现谷粒形状的定量和定性描述。首先,通过对谷粒点云数据进行聚类分析,完成谷粒点云的分类;其次,实现谷粒的三维重建,对谷粒离散点云进行柱面构网,获取谷粒点云的三维模型数据;最后,根据不同表型参数的特点,实现了谷粒的三维表面积和体积、长、宽、高、3个主成分剖面的周长和面积等11个基本参数与长宽比、长高比和体积比等11个衍生参数以及18个形状因子的自动提取。利用Handyscan 700型手持式激光扫描仪获取的谷粒高精度点云数据进行实验,成功实现了谷粒表型参数的自动提取,测量结果可达毫米级。基于主成分方法分析了各表型参数的权重。以游标卡尺测量值和Geomagic Studio测量值作为真值,长、宽、高的平均相对误差为1.14%、1.15%和1.62%,体积和表面积的相对误差为零,3个主成分剖面面积的平均相对误差为1.82%、2.12%和2.43%。本文方法与人工测量方法及软件测量方法相比,精度相当,且具有批量、自动、人工干预少(仅数据采集阶段需要人工操作)以及效率高的特点。     

含刚性沉水植物明渠水流结构的试验研究

【目的】得到含刚性沉水植物明渠的水流结构。【方法】采用粒子图像测速仪(PIV),用有机玻璃棒模拟刚性植物,在不同来水流量、植物密度条件下对明渠水流结构进行了试验研究。【结果】无植物时平均流速沿垂向呈对数分布规律,有植物时则呈现明显的分区分布特性。无植物时紊动强度值沿垂向变化不大,有植物时在植物顶端位置处紊动最剧烈。流量或植物密度越大,植物顶端位置的流速梯度就越大,植物层上方的流速最大值也越大。植物密度越大,植物顶端位置的紊动强度越大,植物密度对水流紊动强度由最大值减小到最小值的区域影响很大。【结论】刚性沉水植物的存在会改变水流结构,增强紊动掺混,增强流体质点交换和能量传递,且上述影响会随着流量或植物密度的增大而增强。     

基于Scan Context与NDT-ICP相融合的果园建图方法研究

由于果园环境复杂、树冠特征单一,且叶片会引起光线漫反射等因素,导致果园环境的地图构建过程中出现误匹配,增大建图的累计误差。针对以上问题提出一种基于Scan Context与NDT-ICP相融合的果园环境导航地图构建方法。该方法首先对Ring key进行快速地上层搜索,得到候选帧,并对候选帧与当前帧进行相似度评分,通过两阶段搜索算法来有效地检测回环以减少果园环境地图中的误匹配。同时使用基于正态分布变换粗配准与迭代最近点精确配准融合的点云配准方法降低果园环境地图的累计误差。试验结果表明,在KITTI数据集中使用半径搜索回环检测的回环数为42,使用Scan Context回环检测的回环数为51,回环数提高21.4%。NDT-ICP匹配算法的均方根误差为12.86 m,ICP匹配算法的均方根误差为15.11 m。在真实果园环境中使用半径搜索回环检测的回环数为196,使用Scan Context回环检测的回环数为261,回环数提高33.2%。该研究算法有效地降低果园环境地图构建过程中的误匹配、累计误差大的影响,满足果园环境下的高精度环境建图需求,为推进果园环境的无人化作业提供技术支撑。