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基于机器视觉的大田植株生长动态三维定量化研究
被引量：
20
1
作者
朱冰琳
刘扶桑
+2 位作者
朱晋宇
郭焱
马韫韬
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期256-262,共7页
高通量植物三维表型的研究对判定植株表型特征至关重要。基于机器视觉的植株三维表型获取方法在温室中已广泛应用,能够动态监测植株生长过程,但在大田复杂环境中应用较少。以大田生长的玉米、大豆植株为研究对象,基于机器视觉分析方法...
高通量植物三维表型的研究对判定植株表型特征至关重要。基于机器视觉的植株三维表型获取方法在温室中已广泛应用,能够动态监测植株生长过程,但在大田复杂环境中应用较少。以大田生长的玉米、大豆植株为研究对象,基于机器视觉分析方法对不同生长时期玉米、大豆植株进行个体和群体的三维重建,并基于手动测量值对叶长、叶最大宽进行精度评估。研究结果表明,叶长、叶最大宽的计算值与手动测量值的R2均大于0.97,精度较高,表明大田环境下此方法可以满足作物表型三维构建参数提取的精度要求,但是当冠层遮挡较严重时,三维重建精度将明显下降。进一步自动提取了株高、冠幅和器官生长动态,结果可为与基因型相关的表型高通量分析提供方法,并可进行株型与冠层辐射的精确评价。
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关键词
机器视觉
玉米植株
大豆植株
多视角图像
表型
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职称材料
基于无人机航拍图像的大田玉米冠层结构建模
被引量：
4
2
作者
朱冰琳
李敏
+3 位作者
刘扶桑
贾奥博
毛秀
郭焱
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期170-177,共8页
针对目前采用三维数字化等方法获取大田作物冠层结构信息时需要手动干预、费时费力的问题,利用超微小型无人机分别获取了苗期大田玉米群体的航拍图像、去掉周边植株后成熟期单株及多株的玉米小群体航拍图像。基于伪极点Crust方法构建了...
针对目前采用三维数字化等方法获取大田作物冠层结构信息时需要手动干预、费时费力的问题,利用超微小型无人机分别获取了苗期大田玉米群体的航拍图像、去掉周边植株后成熟期单株及多株的玉米小群体航拍图像。基于伪极点Crust方法构建了玉米苗期和成熟期的冠层结构模型,并基于大田原位手动测量的株高、叶长、最大叶宽、叶面积等参数对所构建的冠层结构模型进行了精度评估。结果表明,苗期、成熟期玉米株高、叶长、最大叶宽的R^2均不小于0.91,RMSE、rRMSE、ME均较小;苗期叶面积的R^2为0.96,RMSE、rRMSE、ME均较小;成熟期叶面积的R^2为0.76,RMSE、rRMSE、ME稍大。本研究可为大田冠层结构、表型信息的高通量获取提供新的途径。
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关键词
大田作物
无人机
航拍图像
冠层结构模型
表型
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职称材料
题名
基于机器视觉的大田植株生长动态三维定量化研究
被引量：
20
1
作者
朱冰琳
刘扶桑
朱晋宇
郭焱
马韫韬
机构
中国农业大学资源与环境学院
中国农业科学院蔬菜花卉研究所
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期256-262,共7页
基金
国家自然科学基金项目(31000671)
国家重点研发计划项目(2016YFD0300202)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2017TC037)
文摘
高通量植物三维表型的研究对判定植株表型特征至关重要。基于机器视觉的植株三维表型获取方法在温室中已广泛应用,能够动态监测植株生长过程,但在大田复杂环境中应用较少。以大田生长的玉米、大豆植株为研究对象,基于机器视觉分析方法对不同生长时期玉米、大豆植株进行个体和群体的三维重建,并基于手动测量值对叶长、叶最大宽进行精度评估。研究结果表明,叶长、叶最大宽的计算值与手动测量值的R2均大于0.97,精度较高,表明大田环境下此方法可以满足作物表型三维构建参数提取的精度要求,但是当冠层遮挡较严重时,三维重建精度将明显下降。进一步自动提取了株高、冠幅和器官生长动态,结果可为与基因型相关的表型高通量分析提供方法,并可进行株型与冠层辐射的精确评价。
关键词
机器视觉
玉米植株
大豆植株
多视角图像
表型
Keywords
machine vision
maize plants
soybean plants
multi-view images
phenotype
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于无人机航拍图像的大田玉米冠层结构建模
被引量：
4
2
作者
朱冰琳
李敏
刘扶桑
贾奥博
毛秀
郭焱
机构
中国农业大学土地科学与技术学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期170-177,共8页
基金
国家自然科学基金项目(31771678)。
文摘
针对目前采用三维数字化等方法获取大田作物冠层结构信息时需要手动干预、费时费力的问题,利用超微小型无人机分别获取了苗期大田玉米群体的航拍图像、去掉周边植株后成熟期单株及多株的玉米小群体航拍图像。基于伪极点Crust方法构建了玉米苗期和成熟期的冠层结构模型,并基于大田原位手动测量的株高、叶长、最大叶宽、叶面积等参数对所构建的冠层结构模型进行了精度评估。结果表明,苗期、成熟期玉米株高、叶长、最大叶宽的R^2均不小于0.91,RMSE、rRMSE、ME均较小;苗期叶面积的R^2为0.96,RMSE、rRMSE、ME均较小;成熟期叶面积的R^2为0.76,RMSE、rRMSE、ME稍大。本研究可为大田冠层结构、表型信息的高通量获取提供新的途径。
关键词
大田作物
无人机
航拍图像
冠层结构模型
表型
Keywords
field-grown crop
UAV
aerial images
canopy structure model
phenotyping
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器视觉的大田植株生长动态三维定量化研究
朱冰琳
刘扶桑
朱晋宇
郭焱
马韫韬
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
20
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于无人机航拍图像的大田玉米冠层结构建模
朱冰琳
李敏
刘扶桑
贾奥博
毛秀
郭焱
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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