摘要
小麦植株表型信息是小麦品种特性和生长发育规律的外在展示,对小麦的栽培调控具有重要的指导意义.常规的作物表型信息获取以人工测量为主,存在数据偏差大、投入时间多、获取效率低等问题.本研究利用超高精度的三维(3D)激光扫描仪,在实验室内获取小麦个体和群体植株3D点云数据,并进行点云数据预处理,构建小麦植株3D结构模型.在此基础上提取叶片三角网点云并换算成叶面积,提取叶片骨架点云换算成叶片长度和叶片最大宽度,提取小麦植株顶点到基部点云换算成植株高度.通过实地手工测量值的验证,小麦3D模型提取的叶面积、叶片长度、叶片最大宽度、植株高度与实测值的r2分别为0.91、0.95、0.82、0.95,相关性均达到极显著水平,RMSE较小,分别为0.54 cm2、0.73 cm、0.05 cm和1.18 cm.上述研究结果表明,基于3D点云数据提取的小麦表型参数与实测值较为接近,结果可靠,为小麦生长监测和表型数据获取等提供了一种新的方法.
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