基于多视图几何的植株表型动态监测——从温室到大田

发布时间：2024-01-30 22:53

　　未来几十年中,人类将面临巨大的粮食挑战。为了提高粮食产量,需要育种计划来培育更加优良的作物。高效的改良育种需要将基因型与表型相结合,根据表型来选择理想的植物遗传性状。然而,传统的植物表型测量技术通常是人工进行的,存在着许多的缺点,比如费时,费力且非常昂贵。基于多视图几何算法构建植株三维模型的方法已在温室中得到广泛应用,并能够动态监测植株生长过程,但目前该方法在复杂的大田环境中应用较少。本研究分别以温室的辣椒盆栽与大田的甜菜为研究对象,基于多视图几何的方法重建辣椒盆栽与大田甜菜在多个时期的三维模型。获取高精度的植株三维模型后,开发了一个自动化的程序来处理植株的三维点云,包括点云预处理、点云坐标矫正、点云滤波、点云分割以及植株性状参数提取(如株高,叶长、叶面积、凸包体积等等),以此来监测温室辣椒与大田甜菜的生长动态并探究多视图几何方法在温室与大田两种环境下的适应性与差异。在植株点云处理与表型性状估计中,我们提出了三种新的算法:在点云分割中,提出了改进区域生长算法,首先采用区域生长算法来进行初始分割,然后使用欧氏聚类来提高原始分割后叶片点云的质量;在叶长估计中,提出了快速提取叶脉算法来提取比...

【文章页数】：52 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 表型组学发展
        1.2.2 温室表型测量技术的发展
        1.2.3 大田表型测量技术的发展
    1.3 研究内容
        1.3.1 研究目标
        1.3.2 研究内容
        1.3.3 研究方案
        1.3.4 技术路线
第二章 基于多视图几何的温室辣椒植株表型动态监测
    2.1 温室实验设计与数据采集
    2.2 辣椒植株点云重建与预处理
    2.3 辣椒植株点云去噪
    2.4 基于改进区域生长算法的辣椒冠层分割
    2.5 辣椒植株性状估计
        2.5.1 整体性状估计
        2.5.2 叶面积估计
        2.5.3 基于快速提取叶脉算法的叶长估计
    2.6 精度验证
    2.7 结果
        2.7.1 辣椒植株三维重建结果
        2.7.2 基于改进区域生长算法的辣椒冠层分割
        2.7.3 温室辣椒试验精度评估
        2.7.4 辣椒植株性状动态监测
第三章 基于多视图几何的大田甜菜植株表型动态监测
    3.1 大田实验设计与数据采集
    3.2 甜菜植株点云重建与预处理
    3.3 甜菜植株点云坐标校正
    3.4 甜菜植株点云去噪
    3.5 基于改进区域生长算法的甜菜冠层分割
    3.6 甜菜植株性状提取
        3.6.1 基于通用叶脉提取算法的甜菜叶长估计
    3.7 精度验证
    3.8 结果
        3.8.1 甜菜植株三维重建结果
        3.8.2 甜菜点云滤波
        3.8.3 基于改进区域生长算法的甜菜冠层分割
        3.8.4 大田甜菜试验精度验证
        3.8.5 甜菜植株性状动态监测与生物量估计
第四章 讨论
    4.1 植株点云处理
    4.2 植株性状提取
    4.3 植株生物量估计
    4.4 多视图几何方法在温室与大田下的通用性与差异
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 不足
    5.3 展望
参考文献
致谢
作者简历



本文编号：3890505