| 地基激光雷达提取大田玉米植株表型信息 |
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| 引用本文： | 苏伟,蒋坤萍,郭浩,刘哲,朱德海,张晓东. 地基激光雷达提取大田玉米植株表型信息[J]. 农业工程学报, 2019, 35(10): 125-130 |
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| 作者姓名： | 苏伟 蒋坤萍 郭浩 刘哲 朱德海 张晓东 |
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| 作者单位： | 1. 中国农业大学土地科学与技术学院，北京 100083；2. 农业部农业灾害遥感重点实验室，北京 100083,1. 中国农业大学土地科学与技术学院，北京 100083；2. 农业部农业灾害遥感重点实验室，北京 100083,1. 中国农业大学土地科学与技术学院，北京 100083；2. 农业部农业灾害遥感重点实验室，北京 100083,1. 中国农业大学土地科学与技术学院，北京 100083；2. 农业部农业灾害遥感重点实验室，北京 100083,1. 中国农业大学土地科学与技术学院，北京 100083；2. 农业部农业灾害遥感重点实验室，北京 100083,1. 中国农业大学土地科学与技术学院，北京 100083；2. 农业部农业灾害遥感重点实验室，北京 100083 |
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| 基金项目： | 国家十三五重点研发计划项目（2017YFD0300903）；国家自然科学基金项目（41671433） |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 作物；参数；提取；地面激光扫描；骨架提取；最小二乘法 |
| 收稿时间： | 2018-08-22 |
| 修稿时间： | 2019-03-07 |
Extraction of phenotypic information of maize plants in field by terrestrial laser scanning |
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| Su Wei,Jiang Kunping,Guo Hao,Liu Zhe,Zhu Dehai and Zhang Xiaodong. Extraction of phenotypic information of maize plants in field by terrestrial laser scanning[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2019, 35(10): 125-130 |
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| Authors: | Su Wei Jiang Kunping Guo Hao Liu Zhe Zhu Dehai Zhang Xiaodong |
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| Affiliation: | 1. College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100083, China; 2. Key Laboratory of Remote Sensing for Agri-Hazards, Ministry of Agriculture, Beijing 100083, China,1. College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100083, China; 2. Key Laboratory of Remote Sensing for Agri-Hazards, Ministry of Agriculture, Beijing 100083, China,1. College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100083, China; 2. Key Laboratory of Remote Sensing for Agri-Hazards, Ministry of Agriculture, Beijing 100083, China,1. College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100083, China; 2. Key Laboratory of Remote Sensing for Agri-Hazards, Ministry of Agriculture, Beijing 100083, China,1. College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100083, China; 2. Key Laboratory of Remote Sensing for Agri-Hazards, Ministry of Agriculture, Beijing 100083, China and 1. College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100083, China; 2. Key Laboratory of Remote Sensing for Agri-Hazards, Ministry of Agriculture, Beijing 100083, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | crops parameters extraction terrestrial laser scanning skeleton extraction least square method |
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