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            三維點(diǎn)云在數(shù)字植物表型分析中的附加價值——以黃瓜節(jié)間長度測量為例

            時間:2024/8/7閱讀:1304
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            三維點(diǎn)云在數(shù)字植物表型分析中的附加價值——以黃瓜節(jié)間長度測量為例

            植物結(jié)構(gòu)如株高、葉片或分支角度、葉片大小以及節(jié)間長度等,影響著對光的截留,從而影響植物光合作用與生產(chǎn)力。植物結(jié)構(gòu)的變化可以反映植物面臨的脅迫情況,例如節(jié)間長度的變化與干旱、

            鹽脅迫有關(guān)。簡單的表型性狀可以從2D圖像中測量,但節(jié)間長度、分支角度等復(fù)雜性狀則需要使用3D數(shù)據(jù)。


            本研究以黃瓜為例(含彎曲株和直立株),基于激光三角測量,使用Phenospex PlantEye F500采集了10天的3D數(shù)據(jù),該多光譜3D掃描儀還為點(diǎn)云中的每個點(diǎn)提供了光譜信息。

            同時,每天多次采集2D圖像,獲得一個包含9990張圖像的數(shù)據(jù)集?;赮OLO-v3深度學(xué)習(xí)對象檢測算法在單個2D圖像中檢測節(jié)點(diǎn),使用親和力傳播聚類算法對同一節(jié)點(diǎn)的多次檢測進(jìn)行合并,

            獲得每個節(jié)點(diǎn)只出現(xiàn)一次的節(jié)點(diǎn)位置列表并按照在莖上的位置進(jìn)行排序以估計2D節(jié)間長度(節(jié)間長度為兩個連續(xù)節(jié)點(diǎn)之間的歐氏距離)。從3D點(diǎn)云估計節(jié)間長度的方法分為三個步驟:

            (1)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PointNet++將 3D 點(diǎn)云分割成植物部分;(2)從分割的點(diǎn)云中檢測節(jié)點(diǎn),使用HDBSCAN聚類算法對節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聚類;(3)節(jié)間長度估計。結(jié)果顯示,

            使用3D點(diǎn)云代替2D圖像,可以以與直立植株相同的精度來估計彎曲植株的節(jié)間長度;從3D點(diǎn)云估計的節(jié)間長度誤差小于從2D圖像估計的節(jié)間長度誤差,使用3D 點(diǎn)云估計節(jié)間長度的精度更高。

            但基于2D圖像的節(jié)點(diǎn)檢出率更高,因此建議綜合利用2D圖像和3D點(diǎn)云的優(yōu)勢??傊?,本研究證實(shí)了基于3D點(diǎn)云與計算機(jī)視覺技術(shù)結(jié)合進(jìn)行植物結(jié)構(gòu)尤其是節(jié)間長度測量的可行性。


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                                                                                                              圖1 黃瓜植株三個節(jié)點(diǎn)示意圖,含兩個節(jié)間。

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                                                                                                    圖2 實(shí)驗(yàn)裝置示意圖。植株生長在2個植物水槽( A、B)上,每個水槽含6株植物( 1 ~ 6株)。

                                                                                                    將彎曲植株A2、A3和B5分別稱為離群植株4、5和8。

                                                                                                    六個視點(diǎn)(Ⅰ-Ⅵ)在圖的右上角部分放大顯示。


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