植物形态伴随着植物生长过程而发生变化,植物的三维重建对研究植物形态对植物生物量估测、植物病害虫害、基因型表达等有着很重要的意义。目前三维重建方法重建出的三维点云多包含植物的形态、颜色等特征,无法反应植物营养状况(如叶绿...植物形态伴随着植物生长过程而发生变化,植物的三维重建对研究植物形态对植物生物量估测、植物病害虫害、基因型表达等有着很重要的意义。目前三维重建方法重建出的三维点云多包含植物的形态、颜色等特征,无法反应植物营养状况(如叶绿素含量)、病虫害胁迫等原因造成有机质空间三维分布改变,同时以往手段都需要专门仪器,携带和作业都受到很大限制。多光谱图像能够反应有机质含量等化学值的分布,在近地面遥感、农产品质量无损检测等发面取得了广泛的应用。该文通过采集31张4叶龄油菜的多光谱图像,使用运动恢复结构算法(structure from motion)方法对其进行空间三维重建,得到油菜的三维点云,并对点云中噪声点进行滤除。以控制点和控制长度对所得模型进行评价,得到长度最大偏差在0.1023 cm,RMSE=0.052599,证明该方法重建所得模型具有较好的空间均匀性与准确性,最后计算NDVI指数空间分布。证明所得模型对将来研究植物营养与病虫害胁迫空间分布有着重要意义。展开更多
为满足高通量作物表型分析需求,提升三维点云重建效率和精度,该研究针对不同作物、不同生育时期、不同植株部位(地上部和根系),基于研发的多视角自动成像系统和SFM(structure from motion)-MVS(multi-view stereo)算法,采用不同视角和...为满足高通量作物表型分析需求,提升三维点云重建效率和精度,该研究针对不同作物、不同生育时期、不同植株部位(地上部和根系),基于研发的多视角自动成像系统和SFM(structure from motion)-MVS(multi-view stereo)算法,采用不同视角和不同相机数获取的图像重建作物三维点云,通过重建效率和精度(Hausdorff距离)评估,以及基于点云提取表型参数(株高、幅宽、凸包体积和总表面积)的可靠性评价,优化作物三维点云重建策略。结果显示,对于结构相对稀松、遮挡较少的盆栽植株(苗期、蕾薹期、盛花期、成熟期油菜)、结构相对紧凑、遮挡较多的植株地上部(花铃期棉花、抽穗期水稻、拔节期和灌浆期小麦)以及器官密集、遮挡严重且有较多细长结构的地上部和根系(分蘖期小麦和成熟期水稻地上部、成熟期玉米和油菜根系),分别采用3~4、6和10个相机为其最优重建策略(Hausdorff距离小于或接近0.20 cm,且重建时长和Hausdorff距离归一化值之和最小)。采用不少于4个相机获取的图像重建作物三维点云,可提取较为可靠的表型参数(决定系数R2>0.90,相对均方根误差RRMSE≤9%)。该研究提出的最优重建策略平衡了自动成像系统构建成本、三维重建效率和精度以及适用植株复杂程度,为实现多种作物高效、低成本、高精度三维重建和表型参数提取提供了重要依据。展开更多
文摘植物形态伴随着植物生长过程而发生变化,植物的三维重建对研究植物形态对植物生物量估测、植物病害虫害、基因型表达等有着很重要的意义。目前三维重建方法重建出的三维点云多包含植物的形态、颜色等特征,无法反应植物营养状况(如叶绿素含量)、病虫害胁迫等原因造成有机质空间三维分布改变,同时以往手段都需要专门仪器,携带和作业都受到很大限制。多光谱图像能够反应有机质含量等化学值的分布,在近地面遥感、农产品质量无损检测等发面取得了广泛的应用。该文通过采集31张4叶龄油菜的多光谱图像,使用运动恢复结构算法(structure from motion)方法对其进行空间三维重建,得到油菜的三维点云,并对点云中噪声点进行滤除。以控制点和控制长度对所得模型进行评价,得到长度最大偏差在0.1023 cm,RMSE=0.052599,证明该方法重建所得模型具有较好的空间均匀性与准确性,最后计算NDVI指数空间分布。证明所得模型对将来研究植物营养与病虫害胁迫空间分布有着重要意义。
文摘为满足高通量作物表型分析需求,提升三维点云重建效率和精度,该研究针对不同作物、不同生育时期、不同植株部位(地上部和根系),基于研发的多视角自动成像系统和SFM(structure from motion)-MVS(multi-view stereo)算法,采用不同视角和不同相机数获取的图像重建作物三维点云,通过重建效率和精度(Hausdorff距离)评估,以及基于点云提取表型参数(株高、幅宽、凸包体积和总表面积)的可靠性评价,优化作物三维点云重建策略。结果显示,对于结构相对稀松、遮挡较少的盆栽植株(苗期、蕾薹期、盛花期、成熟期油菜)、结构相对紧凑、遮挡较多的植株地上部(花铃期棉花、抽穗期水稻、拔节期和灌浆期小麦)以及器官密集、遮挡严重且有较多细长结构的地上部和根系(分蘖期小麦和成熟期水稻地上部、成熟期玉米和油菜根系),分别采用3~4、6和10个相机为其最优重建策略(Hausdorff距离小于或接近0.20 cm,且重建时长和Hausdorff距离归一化值之和最小)。采用不少于4个相机获取的图像重建作物三维点云,可提取较为可靠的表型参数(决定系数R2>0.90,相对均方根误差RRMSE≤9%)。该研究提出的最优重建策略平衡了自动成像系统构建成本、三维重建效率和精度以及适用植株复杂程度,为实现多种作物高效、低成本、高精度三维重建和表型参数提取提供了重要依据。
