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基于三维数字化的小麦植株表型参数提取方法
文献摘要：
针对小麦植株分蘖多、器官间交叉遮挡严重,难以用图像或点云准确提取植株和器官表型的问题,本研究提出了基于三维数字化的小麦植株表型参数提取方法.首先提出了小麦植株各器官数字化表达方法,制定了适用于小麦全生育期的三维数字化数据获取规范,并依据该规范进行数据获取.根据三维数字化数据的空间位置语义信息和表型参数的定义,提出了小麦植株表型参数计算方法,实现了小麦植株和器官长度、粗度和角度等3类共11个常规可测表型参数的计算.进一步提出了定量描述小麦株型和叶形的表型指标.其中,植株围度通过基于最小二乘法拟合三维离散坐标计算,用于定量化描述小麦植株松散/紧凑程度;小麦叶片卷曲和扭曲程度为定量化叶形的指标,根据叶面向量方向变化计算得到.利用丰抗13号、西农979号和济麦44号三个品种小麦起身期、拔节期、抽穗期三个时期的人工测量值和提取值进行验证.结果表明,在保持植株原始三维形态结构的前提下,提取的茎长、叶长、茎粗、茎叶夹角与实测数据精度相对较高,R2分别为0.93、0.98、0.93、0.85;叶宽和叶倾角与实测数据的R2分别为0.75、0.73.本方法能便捷、精确地提取小麦植株和器官形态结构表型参数,为小麦表型相关研究提供了有效技术支撑.
文献关键词：
小麦;三维数字化;可视化;表型参数提取
中图分类号：
作者姓名：
郑晨曦;温维亮;卢宪菊;郭新宇;赵春江
作者机构：
北京市农林科学院信息技术研究中心,北京100097;国家农业信息化工程技术研究中心数字植物北京市重点实验室,北京100097;西北农林科技大学信息工程学院,陕西杨凌712100
文献出处：
引用格式：
[1]郑晨曦;温维亮;卢宪菊;郭新宇;赵春江-.基于三维数字化的小麦植株表型参数提取方法)[J].智慧农业（中英文）,2022(02):150-162
A类：
B类：
三维数字化,小麦植株,植株表型,表型参数提取,参数提取方法,分蘖,遮挡,点云,各器官,数字化表达,表达方法,全生育期,数据获取,空间位置,位置语义,语义信息,参数计算方法,官长,粗度,可测,株型,叶形,围度,最小二乘法拟合,坐标计算,定量化,紧凑,小麦叶片,叶片卷曲,叶面,起身,拔节期,抽穗期,三个时期,人工测量,测量值,三维形态,形态结构,叶长,茎粗,茎叶,叶夹角,数据精度,叶宽,叶倾角,有效技术
AB值：
0.329646
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