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基于激光雷達點云與多視角重建的植株三維表型提取方法

更新時間:2026-05-07      點擊次數(shù):161

如何實現(xiàn)高效、精準的植株三維表型提取,是當前農(nóng)業(yè)科研與育種實踐中的一個關(guān)注點。一種結(jié)合了激光雷達與多視角三維重建的技術(shù)路徑,為此提供了新的思路。它通過激光雷達獲取的精確結(jié)構(gòu)點云,與多視角圖像提供的豐富紋理細節(jié)相互融合,能夠非破壞性地、自動化地生成細節(jié)更完整的植株三維模型,從而支撐株高、冠層體積、葉面積等關(guān)鍵性狀的精準計算。


 一、技術(shù)方法

要實現(xiàn)精準的植物三維表型提取,單一技術(shù)往往存在局限。我們采用的是一種傳感器融合的技術(shù)思路,核心在于讓激光雷達與多視角視覺系統(tǒng)各展所長、互為補充。

激光雷達:如同給植物進行了一次“CT掃描"。它通過發(fā)射激光束并測量返回時間,能直接、快速地獲取植株表面數(shù)百萬個點的三維坐標。其優(yōu)勢在于絕對高精度、受光照影響小,能穩(wěn)定獲取植株的主干、枝莖等主要結(jié)構(gòu),為整個重建提供精確的空間框架和尺度基準。

多視角三維重建:這個過程類似于用人眼從多個角度觀察物體來推斷其立體形狀。通過環(huán)繞植株拍攝一系列有重疊區(qū)域的二維照片,利用計算機視覺算法計算出相機的位姿并生成稠密的三維網(wǎng)格模型。它的優(yōu)勢在于成本相對較低、能保留豐富的植物顏色和紋理信息,對于捕捉復(fù)雜的葉片褶皺、邊緣、花果等精細結(jié)構(gòu)尤為有效。


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二、技術(shù)路徑

將上述方法落地,通常遵循一條標準化的技術(shù)路徑,以確保數(shù)據(jù)的可靠性與結(jié)果的可重復(fù)性。

1. 一體化數(shù)據(jù)采集:在田間或?qū)嶒炇覂?nèi),使用集成平臺同步地采集激光雷達點云與多視角圖像序列。確保兩者在時間和空間上的一致性,是后期順利融合的基礎(chǔ)。

2. 自動化三維重建與融合:采集的原始數(shù)據(jù)上傳至處理軟件。流程通常是并行的:進行去噪、分類(分離植株與背景);圖像序列重建生成初始網(wǎng)格。隨后,通過特征匹配或標定板信息,執(zhí)行自動化網(wǎng)格配準與融合,輸出優(yōu)化后的單一高保真三維模型。

3. 智能化表型參數(shù)解析:基于融合后的精準三維模型,算法可以自動解析和計算一系列關(guān)鍵表型參數(shù):

結(jié)構(gòu)參數(shù):株高、冠層高度、冠幅直徑、投影葉面積、植株體積。

形態(tài)參數(shù):葉傾角分布、枝干夾角、株型緊湊度、葉面積指數(shù)(LAI)的三維估算。

動態(tài)變化:通過不同時間點的模型對比,定量化分析生長速率、葉片擴張動態(tài)等。

 

三、實際應(yīng)用

這一融合技術(shù)路徑正迅速從前沿方法轉(zhuǎn)化為可部署的產(chǎn)品與解決方案,深度融入從基礎(chǔ)研究到育種實踐的各個環(huán)節(jié)。

作為 AI + 農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的,托普云農(nóng)的高通量植物表型采集分析平臺與盆栽植物三維數(shù)字表型采集分析系統(tǒng),均可高效適配植株三維表型鑒定需求,為作物立體性狀的精準解析提供全流程技術(shù)支撐。

高通量植物表型采集分析平臺:該平臺集植物表型圖像采集與參數(shù)分析于一體,可對盆栽作物進行高通量、高精度、無損化的數(shù)據(jù)采集和多維度表型數(shù)據(jù)分析。適用于溫室控制環(huán)境下的植株長勢監(jiān)測、逆境響應(yīng)研究、病害等級分析等多種實驗場景。


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托普—高通量植物表型采集分析平臺

 

盆栽植物三維數(shù)字表型采集分析系統(tǒng):該系統(tǒng)在頂部和側(cè)面分別設(shè)置可見光成像單元,結(jié)合旋轉(zhuǎn)臺裝置,獲取植物的表型信息。該產(chǎn)品可對盆栽植株進行表型采集與解析,并通過人工智能算法實現(xiàn)對植物高精度三維立體模型構(gòu)建,可對突變體進行篩選與鑒定,對植物生長狀態(tài)進行記錄,同時也可以對高溫、高鹽等逆境條件下植物的形態(tài)、顏色與紋理變化進行研究。


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托普—盆栽植物三維數(shù)字表型采集分析系統(tǒng)

 

隨著技術(shù)流程的不斷標準化與實用化,這套方法正從探索性的前沿技術(shù),穩(wěn)步融入許多育種與生理生態(tài)研究的日常工作中。對于科研人員而言,這意味著能夠更高效地獲取過去難以捕捉的深層性狀,從而為基因功能解析、優(yōu)異種質(zhì)篩選以及栽培管理研究,提供更為堅實和精細的數(shù)據(jù)支撐。


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