基于骨架的玉米植株三维点云果穗分割与表型参数提取

作     者：朱超 苗腾 许童羽 李娜 邓寒冰 周云成 Zhu Chao;Miao Teng;Xu Tongyu;Li Na;Deng Hanbing;Zhou Yuncheng

作者机构：沈阳农业大学信息与电气工程学院沈阳110866 辽宁省农业信息化工程技术研究中心沈阳110866 

出 版 物：《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期：2021年第37卷第6期

页      面：295-301页

核心收录：

学科分类：0710[理学-生物学] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(31901399) 辽宁省重点研发计划项目(2019JH2/10200002) 中国博士后基金(2018M631821)。 

主　　题：植物 表型 机器视觉 玉米果穗 点云分割 骨架提取 

摘      要：当前三维点云处理技术难以在玉米植株点云上对果穗进行识别和表型参数提取。针对该问题,该研究采用基于骨架的玉米植株器官分割流程对植株三维点云的果穗器官进行分割和表型参数提取。首先,优化基于骨架的玉米植株茎叶分割方法,在成熟期植株点云上实现植株骨架的提取、器官子骨架的分解以及器官点云的分割;再根据器官高度、子骨架长度、圆柱特征和点云数量4个约束条件从器官点云中识别出果穗点云;最后提取果穗相关的表型参数。试验结果表明,该研究方法对玉米果穗的识别率为91.3%;果穗点云分割的平均F1分数、精确度、召回率分别为0.73、0.82和0.70;穗位高、穗长、穗粗、株高穗位高比4个表型参数的提取值与人工实测值线性关系显著,决定系数分别为0.97、0.78、0.85和0.96,均方根误差分别为3.23、4.98、0.73 cm和0.07。该研究方法具备提取果穗器官点云和表型参数的能力,可为玉米高通量表型检测、玉米三维重建等研究和应用提供技术支持。