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地基激光雷达提取大田玉米植株表型信息 总被引:1,自引:2,他引:1
玉米个体表型信息对于玉米的高产高效发育规律研究、玉米遗传育种中基因型的确定具有重要意义,该文针对传统的玉米表型信息提取方法费时、费力、效率低下、主观性强等问题,提出一种基于TLS(terrestriallaserscanning,地面激光扫描)技术的大田玉米个体表型信息提取方法。利用地基激光雷达获取毫米级精度的玉米个体植株三维点云数据并进行海量点云数据预处理,构建玉米叶片三角网模型和叶片骨架点云;基于叶片三角网提取绿叶叶面积,基于叶片骨架点云提取叶长和叶倾角,基于未去穗的玉米植株点云提取株高。试验结果与实地手动测量值相比,真实叶面积、叶长、株高、叶倾角的均方根误差(RMSE)分别为12.69 cm~2、1.31 cm、1.30 cm和5.12°,平均绝对百分比误差(MAPE)分别为2.38%、1.32%、0.61%和8.96%。试验结果表明本文提出的基于TLS提取玉米个体表型参数的方法精度较高,具有可行性,为辅助玉米育种、生长监测等提供了一种有效手段。 相似文献
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为验证Xtion在奶牛体尺测量上应用的可行性,该文以提高现有体尺指标测量技术的精度、效率及自动化程度为目标,选用Xtion作为采集设备,石膏奶牛模型和真实奶牛作为试验对象,在实验室环境下,采用高精度三维扫描仪扫描奶牛模型作为对比点云数据,以不同距离下Xtion采集的数据作为测试点云数据,通过统计误差定量分析数据精度和密度随采集距离变化的规律,以确定合适的采集距离。养殖场环境下,在小于1.2 m采集距离条件下利用Xtion获取奶牛点云数据,采用Meshlab对点云数据进行可视化和交互测量,定性分析阳光、体表材质等因素对获取点云数据质量的影响,并将交互测量与人工测量结果进行对比分析。结果表明,在遮挡太阳光和采集距离大于0.6小于1.2 m条件下,平均误差小于±5 mm,相对误差小于10%,Xtion作为点云采集设备用于奶牛体尺测量是可行的。 相似文献
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利用美国籽粒苋青饲料饲喂仔猪,试验结果表明,试验组比对照组将增重可提高3.3%;试验组料肉比为3.7:1,而对照组料肉比为4.2:1。 相似文献