基于点云的谷粒高通量表型信息自动提取技术

• 作者: 桂力 赵丽科 郑顺义 马浩 黄霞
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 谷粒 表型信息 点云 自动化 批处理
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 农业信息化工程
• 页码范围: 257-264,248
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.1|S818
• 字数: 5965字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2018.04.029

摘要

在进行水稻的数字化考种、表型与基因关联分析和数字农业仿真模拟时,需要大量的谷粒表型信息作数据支撑.本文提出了一种基于三维点云的谷粒高通量表型信息自动提取方法,能同时自动获取谷粒的三维模型和40个表型参数,实现谷粒形状的定量和定性描述.首先,通过对谷粒点云数据进行聚类分析,完成谷粒点云的分类;其次,实现谷粒的三维重建,对谷粒离散点云进行柱面构网,获取谷粒点云的三维模型数据;最后,根据不同表型参数的特点,实现了谷粒的三维表面积和体积、长、宽、高、3个主成分剖面的周长和面积等11个基本参数与长宽比、长高比和体积比等11个衍生参数以及18个形状因子的自动提取.利用Handyscan 700型手持式激光扫描仪获取的谷粒高精度点云数据进行实验,成功实现了谷粒表型参数的自动提取,测量结果可达毫米级.基于主成分方法分析了各表型参数的权重.以游标卡尺测量值和Geomagic Studio测量值作为真值,长、宽、高的平均相对误差为1.14％、1.15％和1.62％,体积和表面积的相对误差为零,3个主成分剖面面积的平均相对误差为1.82％、2.12％和2.43％.本文方法与人工测量方法及软件测量方法相比,精度相当,且具有批量、自动、人工干预少(仅数据采集阶段需要人工操作)以及效率高的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑顺义	武汉大学遥感信息工程学院	67	938	17.0	28.0
3	黄霞	武汉大学遥感信息工程学院	18	125	4.0	11.0
5	桂力	武汉大学遥感信息工程学院	7	29	4.0	5.0
11	赵丽科	武汉大学遥感信息工程学院	7	49	5.0	7.0
12	马浩	武汉大学遥感信息工程学院	4	12	2.0	3.0