基于激光扫描技术的小麦植株三维重建与表型参数提取  

Three-dimensional reconstruction and phenotypic parameters extraction of wheat plants based on laser scanning technology

作　　者：崔腾予 朱少龙 韩东伟 刘涛 孙成明 Cui Tengyu

机构地区：[1]江苏省作物遗传生理国家重点实验室培育建设点/扬州大学,江苏扬州225009 [2]江苏省粮食作物现代产业技术协同创新中心/扬州大学,江苏扬州225009

出　　处：《江苏农业科学》2024年第20期56-61,共6页Jiangsu Agricultural Sciences

基　　金：江苏省重点研发计划(现代农业)项目(编号:BE2022335、BE2022338);江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)。

摘　　要：小麦植株表型信息是小麦品种特性和生长发育规律的外在展示,对小麦的栽培调控具有重要的指导意义。常规的作物表型信息获取以人工测量为主,存在数据偏差大、投入时间多、获取效率低等问题。本研究利用超高精度的三维(3D)激光扫描仪,在实验室内获取小麦个体和群体植株3D点云数据,并进行点云数据预处理,构建小麦植株3D结构模型。在此基础上提取叶片三角网点云并换算成叶面积,提取叶片骨架点云换算成叶片长度和叶片最大宽度,提取小麦植株顶点到基部点云换算成植株高度。通过实地手工测量值的验证,小麦3D模型提取的叶面积、叶片长度、叶片最大宽度、植株高度与实测值的r 2分别为0.91、0.95、0.82、0.95,相关性均达到极显著水平,RMSE较小,分别为0.54 cm 2、0.73 cm、0.05 cm和1.18 cm。上述研究结果表明,基于3D点云数据提取的小麦表型参数与实测值较为接近,结果可靠,为小麦生长监测和表型数据获取等提供了一种新的方法。

关 键 词：小麦植株 3D激光扫描 点云 3D激光重建 表型参数 

分 类 号：S126[农业科学—农业基础科学] TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]