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RGB-D相机的蔬菜苗群体株高测量方法

为实现工厂化育苗生产线上黄瓜苗群体株高的快速无损测量,提出一种基于RGB-D(RGB-Depth)相机的温室育苗盘中蔬菜苗株高参数原位测量方法。以黄瓜苗为观测对象,在苗的正上方0. 75 m处架设RGB-D相机,以获取黄瓜苗盘的俯视彩色图像、深度图像以及彩色三维点云数据。在采集的俯视彩色三维点云中分割出单株幼苗点云集、并实现单株幼苗的定位是蔬菜苗群体株高原位测量的关键。根据RGB-D相机的成像原理,将滤波与聚类分割算法相结合,实现一种基于俯视的彩色三维点云数据处理方法,用于从穴盘幼苗群体点云集中分割出单株幼苗点云集。对黄瓜苗彩色三维点云数据的实验处理结果表明,条件滤波、颜色聚类以及统计滤波相结合的滤波算法能够更好地滤除土壤背景的点云集,欧氏距离聚类分割算法可以从滤除土壤背景后的点云中有效地分割出单株蔬菜苗点云集。最后,根据基于俯视的彩色三维点云数据的幼苗株高计算方法得出单株幼苗的株高。实验结果表明,黄瓜苗株高的平均测量误差为2. 30 mm,平均测量相对误差为7. 69%,该结果可为苗期作物群体关键生长参数的提取提供有效的解决方案。     

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。     

无芒隐子草叶片卷曲度和厚度测量方法

针对叶片卷曲度和厚度交互式测量方式费时、费力、误差大,传统图像处理算法普适性不高等问题,以无芒隐子草叶片为研究对象,采用基于Graham 算法的最小外接矩形法实现叶片卷曲度的测量,采用矢量积法和角点检测相结合的凹凸点检测算法实现叶片厚度的测量。首先,通过石蜡制片获取无芒隐子草叶切片,利用显微镜连接计算机获取切片图像;然后,采用红色灰度化方法结合阈值分割将切片图像的目标和背景分离;最后,根据叶片卷曲度和厚度的实际测量方式,采用Graham算法通过求取目标区域的最小外接矩形实现叶片卷曲度的测量,将矢量积法和角点检测相结合检测目标区域的凹凸点,通过凹点与凹点、凸点与凸点匹配实现叶片厚度的测量。选取30幅无芒隐子草叶切片图像为样本进行了试验,结果显示,采用本文提出的红色灰度化方法和分量法、最大值法、平均法、加权平均法对图像进行灰度化处理后,图像信息熵分别为6.4280、6.3612、5.6679、5.9348、6.0526,图像平均梯度分别为0.0785、0.0242、0.0158、0.0093、0.0104,图像对比度分别为0.2641、0.1130、0.0574、0.0703、0.0784,说明本文方法能更好地保持图像的边缘、细节等信息,图像清晰度更高。进行自动阈值分割后,分割的平均误检率为0.75%,平均漏检率为3.49%,平均整体分割精度达到98.14%。在有效分割目标和背景的基础上,对叶片卷曲度和厚度进行测量,并与交互式测量结果进行相比,结果表明,采用本文方法对叶片卷曲度和厚度的测量值与交互式测量值的平均相对误差分别为0.96%和3.69%,测量速度分别提高了约10倍和37倍。     

基于运动恢复结构的无规则植物叶片面积三维测量方法

接触式测量植物叶片面积的方法会对叶片造成一定程度的伤害,为此本文提出一种仅利用智能手机的非接触式多类别无规则叶片面积三维测量方法.首先,采用运动恢复结构方法获取植株的三维重建点云,在HSV颜色特征空间去除叶片三维噪点;然后,利用模糊C均值聚类算法分割单个叶片,重建叶片表面三角网格;最后,通过网格法计算叶片面积.对5种不...     

基于多源数据的马铃薯植株表型参数提取

作物具有结构多样、生长环境复杂等特征。RGB图像数据能真实地反映植株的纹理特征与颜色特征,三维点云数据包含了作物的体量信息。将RGB图像和三维点云数据结合,实现作物的二维和三维表型参数提取,对表型组学的方法研究具有重要意义。本研究以马铃薯为研究对象,使用RGB相机和激光扫描仪分别采集了50个马铃薯的RGB图像与三维激光点云数据。对比了OCRNet,UpNet,PaNet和DeepLab v3+四种深度学习语义分割方法的分割精度,并选择精度较高的OCRNet网络实现马铃薯顶视图像的语义分割。优化了Mean shift聚类算法流程,完成了马铃薯植株激光点云的单株分割,并结合欧式聚类和K-Means聚类算法对单株马铃薯植株点云的茎和叶进行准确地分割。同时,提出一种利用编号建立马铃薯单株RGB图像和激光点云间一一对应关系的策略,并以此为基础分别从RGB图像与激光点云中提取同一马铃薯植株包括最大宽度、周长、面积、株高、体积、叶长与叶宽在内的8个二维表型参数与10个三维表型参数。最后,选择了比较具有代表性、易测量的叶片数、株高、最大宽度三个表型参数进行精度评估,平均绝对百分比误差（Mean Abs...     

基于气流脉冲和结构光成像的牛肉嫩度检测方法

针对传统牛肉嫩度检测速度慢、精度低的问题,提出了基于气流脉冲结合结构光3D成像的牛肉嫩度快速无损检测方法。首先,利用脉冲气流对牛肉表面进行冲击,同时通过结构光3D成像获取待测牛肉表面凹陷区域的三维点云信息;然后,采用去噪、点云分割、贪婪投影三角化、Delaunay三角化、曲面拟合等算法进行点云处理,获得牛肉表面凹陷区域的深度、映射面积、表面积和体积等信息;基于此,分别建立基于最小二乘支持向量机回归（LS-SVR）、BP神经网络和广义回归神经网络（GRNN）的生鲜牛肉剪切力预测模型;结果表明,GRNN模型预测表现最佳,预测集相关系数为0.975,均方根误差为5.307N。采用基于K-fold交叉验证的GRNN神经网络对牛肉嫩度等级进行预测,结果显示该方法对较嫩牛肉分级效果较好,为100%,对较老牛肉分级效果稍差,为91.3%。研究表明,基于气流脉冲结合结构光3D成像进行牛肉剪切力以及嫩度快速、无损检测是可行的。     

基于SegNet与三维点云聚类的大田杨树苗叶片分割方法

准确分割单个杨树叶是无接触提取杨树苗叶表型参数的前提,针对大田杨树苗的复杂种植环境,本文提出一种基于SegNet与三维点云聚类的大田杨树苗叶片分割方法。首先对Kinect V2相机进行标定,对齐RGB与深度数据,滤除背景,获得RGB与深度数据融合数据;然后针对RGB与深度融合数据采用语义分割算法SegNet对杨树苗叶与杨树干进行分割;为了更好地分割出单个杨树叶,对分割的杨树叶区域重构出三维点云,采用基于几何距离的kd-tree对单个树叶进行分类。对采集的单株树苗与多株树苗数据进行了实验分析,采用SegNet与FCN分别对杨树苗叶区域与茎区域进行分割,结果表明,SegNet对叶、茎检测准确率分别为94.4%、97.5%,交并比分别为75.9%、67.9%,优于FCN;对叶区域采用不同距离阈值的kd-tree算法进行单叶分割分析,确定了适合杨树叶的分割阈值。实验结果表明,本文提出的分割算法不仅能分割出单株杨树苗的叶片,也能分割出多株杨树苗的单个叶片。     

基于SegNet与三维点云聚类的大田杨树苗叶片分割方法

准确分割单个杨树叶是无接触提取杨树苗叶表型参数的前提,针对大田杨树苗的复杂种植环境,本文提出一种基于SegNet与三维点云聚类的大田杨树苗叶片分割方法。首先对Kinect V2相机进行标定,对齐RGB与深度数据,滤除背景,获得RGB与深度数据融合数据;然后针对RGB与深度融合数据采用语义分割算法SegNet对杨树苗叶与杨树干进行分割;为了更好地分割出单个杨树叶,对分割的杨树叶区域重构出三维点云,采用基于几何距离的kd-tree对单个树叶进行分类。对采集的单株树苗与多株树苗数据进行了实验分析,采用SegNet与FCN分别对杨树苗叶区域与茎区域进行分割,结果表明,SegNet对叶、茎检测准确率分别为94.4%、97.5%,交并比分别为75.9%、67.9%,优于FCN;对叶区域采用不同距离阈值的kd-tree算法进行单叶分割分析,确定了适合杨树叶的分割阈值。实验结果表明,本文提出的分割算法不仅能分割出单株杨树苗的叶片,也能分割出多株杨树苗的单个叶片。     

基于RGB-D相机的果树三维重构与果实识别定位

为实现对果园果实机器人采摘提供科学可靠的技术指导,提出了一种基于RGB-D相机的苹果果树三维重构以及进行果实立体识别与定位的方法。使用RGB-D相机快速获取自然光照条件下果树的彩色图像和深度图像,通过融合果树图像彩色信息和深度信息实现了果树的三维重构;对果树的三维点云进行 R-G 的色差阈值分割和滤波去噪处理,获得果实区域的点云信息;基于随机采样一致性的点云分割方法对果实点云进行三维球体形状提取,得到每个果实质心的三维空间位置信息和果实半径。实验结果表明,提出的果树三维重构和果实立体识别与定位方法具有较强的实时性和鲁棒性,在0.8~2.0 m测量范围内,顺光和逆光环境中果实正确识别率分别达95.5%和88.5%;在果实拍摄面的点云区域被遮挡面积超过50%的情况下正确识别率达87.4%;果实平均深度定位偏差为8.1 mm;果实平均半径偏差为4.5 mm。     

不同生育期水分胁迫对玉米农艺性状的影响

为了研究不同生育期玉米水分胁迫对玉米农艺性状的影响,为干旱、半干旱地区玉米抗旱提供理论依据。以玉米在苗期、拔节期、抽雄-吐丝、灌浆-成熟期进行水分胁迫,测量玉米株高、穗位高、叶面积、穗部性状,对比充分灌水与非充分灌溉下玉米农艺性状差异。利用Jensen模型求解出玉米各生育期水分敏感系数,验证水分胁迫对玉米产量的影响。结果表明在拔节期进行干旱处理的株高、穗位高、叶面积受影响较大,有明显的抑制作用。抽雄—吐丝期干旱胁迫对穗部性状的形成较为明显,并且对产量影响较大。     

水稻穗部性状与产量及品质的相关性研究

以特优质早熟杂交粳稻——辽优0201的衍生系为试材,设计田间试验,考察水稻穗部性状与水稻产量及品质之间的相关性。研究结果表明：穗部性状对产量的影响明显大于其对品质性状的作用;穗部性状主要是通过对粒型的作用来影响稻米品质的。     

Water use efficiency and associated traits in winter wheat cultivars in the North China Plain

Selecting more water efficient cultivars is an important way to reduce water use in a water-scarce region. The objectives of this study were to measure the grain yield and water use efficiency (WUE) of winter wheat (Triticum aestivum L.) cultivars to understand the genetic gains in yield and WUE and their associated physiological and agronomic traits in Hebei province, North China Plain (NCP). Two groups of winter wheat cultivars were tested. Group 1 included 16 winter wheat cultivars that were released between 1998 and 2002 and were tested during the 2002/2003 and 2003/2004 seasons under two water regimes. Group 2 included 10 cultivars released between 1970 and 2000, and were tested during the 2005/2006 and 2006/2007 seasons under three water regimes. Results showed that WUE increased substantially from 1.0-1.2 kg m⁻³ for cultivars from the early 1970s to 1.4-1.5 kg m⁻³ for recently released cultivars. There was also a variation in yield and WUE of about 20% among Group 1 cultivars. Most of the cultivars in both groups had similar responses to water supply. WUE was greater for less irrigated treatments and maximum grain production was achieved with moderate water deficit. The genetic gains in grain yield were associated with increasing in biomass, harvest index and kernel numbers per spike for cultivars released in different years. Among the Group 1 cultivars, the ones with higher yield generally had higher WUE. No significant correlations were found between WUE and physiological traits such as ash content, chlorophyll content, or relative water content among the cultivars released recently. However, a significant relationship was found between stomatal conductance or ash contents and WUE or grain yield among the Group 2 cultivars. Relationships were apparent between WUE and date of anthesis and harvest index (P < 0.05) in Group 1. Earlier flowering cultivars tended to have higher grain yield. In Group 2, flowering date was advancing by about 4 days over the 30 years of crop breeding. The positive relationship between grain yield and WUE for all the cultivars indicated that using a higher yielding cultivar has the potential to improve WUE and thereby to save water.     

室内植物表型平台及性状鉴定研究进展和展望

植物表型组学研究正逐渐向综合化、规模化、多尺度和高通量的方向快速发展。本文首先介绍了植物表型研究的最新动向。然后针对室内表型监测平台的特点和各类室内表型针对的表型性状进行了系统介绍，包括产量、品质、胁迫抗性（包括干旱、抗冷热、盐胁迫、重金属和病虫害）等。在此基础上，本文还根据通量、传感器集成度和平台大小等把一些国内外流行的室内植物表型平台进行了分类，并介绍了这些室内表型平台在植物研究中的应用情况。同时，本文还介绍了室内表型数据的管理和解析方法。最后，本文着重讨论了室内表型平台的发展方向，并结合中国植物研究的实际情况对表型组学在中国的发展提出了展望，以期为中国植物表型研究提供指导和建议。     

阿特拉津胁迫下水湿柳叶菜生理性状的研究

阿特拉津是全球使用最广用量最大的农药之一,在其残留物给环境带来的第二次污染后果极其严重,为此模拟水生植物水湿柳叶菜在不同浓度阿特拉津处理下的性状和部分生理指标进行研究,结果表明:低浓度促进水湿柳叶菜根系的生长,高浓度抑制根系的生长。随着浓度增加和时间的延长,水湿柳叶菜逐渐死亡;浓度与生物量的相关性看,第1周呈正相关,第2周呈负相关;对叶绿素a低浓度短时间出现增加,低浓度长时间和高浓度胁迫下降;对叶绿素b均下降;淀粉含量的变化第1周出现了中浓度刺激淀粉积累现象,第2周10 mg/L阿特拉津浓度处理明显低于5 mg/L处理和15 mg/L处理,10 mg/L成为致死浓度;蛋白质上表现在随着浓度的增高而降低,随着时间的增加而降低。10 mg/L的浓度是一个致死浓度;细胞膜透性与时间呈正相关,与浓度呈正相关说明随着浓度和时间的增加膜透性都增加。     

不同灌水量对加工型马铃薯产量及生态生理指标的影响

在西北绿洲生态条件下,研究了不同灌水处理对马铃薯产量及生态生理指标的影响。结果表明:处理间单位面积块茎产量、单株结薯数、株高、水分利用效率、叶面积指数、干物质积累量、光合速率、蒸腾速率均存在着显著或极显著的差异。块茎产量和水分利用效率均以灌水定额为1650 m3/hm2(处理5)最高。在马铃薯水分临界期,不同灌水处理的马铃薯单叶光合速率和蒸腾速率的日变化曲线均呈双峰曲线,峰值分别出现在10:00~12:00和14:00~16:00。产量最高的处理5在12:00前基本具有最高的光合速率,而蒸腾速率在各时间段都没有体现出明显的优势。     

不同灌溉方式下冬小麦穗部性状与产量关系的试验研究

采用田间试验,以豫麦69为试验材料,研究了不同水分处理下常规灌溉和一体化垄作沟灌的冬小麦产量与穗部性状的相互关系。结果表明,同常规灌溉方式相比,一体化垄作沟灌方式下,冬小麦的穗粒数、籽粒质量及产量分别增加了5.5356%、7.5489%、7.7454%,但穗数减少了0.4302%。常规灌溉和一体化垄作沟灌方式下,产量与穗数、穗粒数以及籽粒质量均正相关,但一体化垄作沟灌方式下的相关系数较常规灌溉方式大。一体化垄作灌溉有利于改善农田小气候、发挥作物的边行优势和提高小麦产量。     

不同灌溉上限对芥蓝生长及农艺性状的影响

用相同灌溉频率、不同灌溉上限研究土壤含水量对芥蓝生长及农艺性状的影响。结果表明:增加土壤水分显著提早芥蓝生育期,水分亏缺使生长受到抑制,同时引起不同器官的生长速度及其性状差异;土壤水分亏缺显著影响芥蓝的叶长、叶宽、叶面积,以第8叶位左右叶片影响较大;根和茎的性状总体上随着土壤水分的增加而逐步增加,基茎长与土壤含水量之间呈极显著线性相关;生物产量、菜薹产量和薹叶比总体上随着土壤水分增加逐步提高,土壤水分较多使经济系数下降,菜薹产量、薹叶比和薹粗均有所下降。通过调节土壤水分能控制芥蓝生长和农艺性状,提高菜薹产量和品质。     

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。     

强硕68的特征特性与高产栽培技术

强硕68是具有抗多种病害、抗倒伏、优质、稳产等特点的极晚熟高秆大穗型玉米品种。从生态特征、农艺性状、抗性及产量表现等方面介绍强硕68的特征特性。在多年试验和应用的实践基础上,总结出一整套适合大石桥市种植该品种的配套栽培技术,为强硕68在当地的推广提供技术指导。