玉米形態(tài)參數(shù)中的株高（PH）、莖粗長軸（STLA）和莖粗短軸（STSA）可以有效地反映玉米植株的生長、抗倒伏和產(chǎn)量信息。陸地激光掃描（TLS）可以實現(xiàn)作物表型參數(shù)的快速測量。為了解決現(xiàn)有測量方法中自動化程度低和葉片干擾的問題，采用TLS作為測量傳感器，提出了一種基于點云圖像轉(zhuǎn)換的田間玉米PH、STLA和STSA形態(tài)測量方法。首先，在V3、V6、V9和V12階段，通過TLS獲得了兩個玉米品種（京農(nóng)科728和農(nóng)大84）的三維（3D）點云數(shù)據(jù)。其次，使用點云處理軟件對采集到的玉米點云數(shù)據(jù)進行匹配，獲得注冊的多站點云數(shù)據(jù)，去除背景點云數(shù)據(jù)，提取玉米行數(shù)據(jù)，并進行下采樣。編程實現(xiàn)了數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和單株分割。第三，采用平面分割、統(tǒng)計濾波、通濾波、最大和最小遍歷、歐氏聚類等方法去除地面點云，判斷是否有玉米植株，提取區(qū)域玉米點云。提出了一種點云圖像轉(zhuǎn)換方法來實現(xiàn)玉米莖葉的分割。最后，通過計算從植物最高點到其底部的垂直距離來測量植物的高度。識別特定位置的莖的點云，并使用橢圓擬合方法測量莖的長軸和短軸的厚度。通過與人工點云測量值的比較，利用自動程序測量了玉米4個生長階段的PH值、STLA和STSA。京農(nóng)科728的PH、STLA和STSA的均方根誤差（RMSE）分別為0.61cm、3.16mm和2.53mm，平均絕對百分比誤差（MAPE）分別為0.52%、7.90%和9.70%。農(nóng)大84的RMSE分別為0.66cm、2.63mm和2.42mm，MAPE分別為0.75%、7.07%和9.76%。結(jié)果表明，本文提出的點云圖像轉(zhuǎn)換法用于測量PH、STLA和STSA，適用于不同生育期和不同玉米品種的玉米。它與人工點云測量值高度一致，可以替代人工測量。它可以為育種人員提供快速、自動和準確的玉米PH值、STLA和STSA測量程序。


圖1 系統(tǒng)架構(gòu)


圖2 整體點云數(shù)據(jù)處理框圖


圖3 玉米點云數(shù)據(jù)預處理。


圖4 玉米點云分割


圖5 點云圖像轉(zhuǎn)換莖葉分割


圖6 玉米株高PH的測定


圖7 莖段測量點云提取。注:玉米的莖為黃色，底為藍色，葉為綠色


圖8 玉米的PH、STLA和STSA測定


來源
Yanlong Miao, Cheng Peng, Liuyang Wang, Ruicheng Qiu, Han Li, Man Zhang. Measurement method of maize morphological parameters based on point cloud image conversion. Computers and Electronics in Agriculture, 2022, 199, 107174. https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.107174.