作物类型是决定冠层截光量的关键因素，也是决定产量的决定性因素。因此，全面了解植物类型的异同对作物改良具有重要意义。本研究采用多视角立体技术结合运动结构(SfM-MVS)技术，对132个甜菜品种在两个生长阶段的多角度影像进行了采集，重建了所有甜菜个体的三维点云。基于点云提取了9个植物表型性状，并计算了它们的相关性和遗传力。利用无监督机器学习方法对所有品种进行基于植物类型的分类，并统计分析不同类型的特征。随后，模拟了各种不同的冠层，并使用光线追踪软件模拟了当天的光线拦截。结果表明，甜菜植株大致可分为5种不同的类型，结构差异显著。各品种表型参数变异系数7月为33.2%，8月降至26.7%。遗传力同样从0.82下降到0.50，表明随着生长季节的推进，环境影响加剧了甜菜植株的结构。截光结果表明，不同植物类型间作对截光的影响不同，7月份不同植物类型间作的截光量最高可达1000 W/h，但这种效果并不总是有利的，不同植物类型间作的截光总量也比单作有所减少。

图1  甜菜单株点云处理工作流程图。(a)株相机位置的示意图，(b)所获得的初始点云重建后，(c)独立地块没有预处理，(d)单甜菜的点云预处理后，(e)投影图的点云计算参数、ChA和冠心病xy轴，(f)体素化的单株植株用来计算V参数，(g)三维凸包计算ChV参数，(h)单根甜菜侧视图高度h和AHm参数示意图；(i)模拟冠层中布置的四行甜菜植株。第一和第三行为灰色标记的同一品种，第二和第四行为白色标记的同一品种。

图2  A.单个甜菜植株的俯视图和侧视图。B.甜菜植物和相邻行树冠类型的简单示意图。C.俯视图模拟甜菜冠层，包括浅色单株区域、深色重叠冠层区域和红框标记的光截获改善目标区。

图3  a. S1阶段参数间的相关关系。b. S2阶段参数间的相关关系。H:株高，ChD:凸壳直径，ChA:凸壳面积，A:凸壳面积，V:体素化体积，ChV:凸壳体积，Ac:凸壳紧密度，Vc:体积紧密度，AHm:最大冠宽平均高度，LW:叶重，RW:根重，SC:含糖量。

图4  A.使用Elbow法计算两个时期不同簇数时各自簇内的SSE；b和c分别是S1阶段和S2阶段的主成分结果。

图5  表型参数的箱形图，利用S1期的聚类数据将植物类型分为5类，a为株高，b为凸直径，c为凸面积，d为投影面积，e为凸体积，f为面积紧密度，g为体积紧密度，h为最大冠层株高，i为体素体积。

图6 根据S1期表型参数分类的5种植物类型示意图。A.不同类型甜菜的俯视图，b.不同类型甜菜的侧视图。

图7   A表示两个生长阶段冠层盖度与冠层所占空间体积的相关关系。B表示不同冠层间作时不同冠层类型的总截光量(w)。x轴表示植物类型间的5种间作模式。“-”前后的数字表示用于虚拟冠层构建的植物类型的类型号。利用不同品种构建不同数量的虚拟冠层。当数量相同时，只选择一个品种构建虚拟树冠。

图8  7月各类型的光截获(a)和日照叶面积(b)， 8月各类型的光截获(c)和日照叶面积(b)。x轴代表不同的植物类别类型。每个类别有五个方框，每个方框表示当该类型与不同类型相间时的计算值。