基于三维数字化的小麦植株表型参数提取方法

• Published in: 智慧农业（中英文） Vol. 4; no. 2; pp. 150 - 162
• Main Authors: 郑晨曦, 温维亮, 卢宪菊, 郭新宇, 赵春江
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 中国农业科学院农业信息研究所 30.06.2022
• Subjects: 三维数字化; 可视化; 表型参数提取; 小麦
• ISSN: 2096-8094
• DOI: 10.12133/j.smartag.SA202203009

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。