基于三维点云获取和分析茉莉花植株表型

发布时间：

2025-10-12

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评价茉莉花的生长状况并获得精确的表型参数对于提高茉莉茶的经济效益至关重要。然而，茉莉花植株茎细、叶小的特征为3D表型数据收集和分析带来了挑战。本研究利用Kinect v2相机开发了一种点云采集系统，旨在满足田间3D表型数据采集的低成本要求。
 
针对茉莉花的点云配准问题，本研究提出了一种增强的随机抽样一致性粗配准算法（RANSAC）和一种基于目标对称的ICP精配准算法，从而有效地减少了潜在的错误姿态假设。作者提取了六个表型参数：株高、茎直径、叶面积、叶周长、茎角和叶数。
 
结果表明，在受控环境下改进的RANSAC算法在茉莉花所有发育阶段的配准率均得到了增强：开花期和结果期的配准率提高了11.985%，幼苗期和生长期的配准率分别提高了7.19%和8.51%。改进后的ICP算法性能明显优于传统算法，平均执行时间减少0.287秒，平均重建误差减少1.39厘米，处理速度与基线方法相比提高了9.8%。株高、茎粗、叶面积、叶周长、茎角和叶数的决定系数分别为0.986、0.984、0.985、0.96、0.973和0.948。以上发现证实了基于目标对称的ICP算法对茉莉花植株的3D重建实现了高准确性和快重建速度，为表型检测研究和类似植物物种的应用提供了宝贵的参考。
 
本研究框架为茉莉花植株3D重建和精确表型分析提供了宝贵的技术参考，并有望通过后续优化获得更广泛的应用。

 

 图1. 茉莉植株点云图。a.原始点云；B.预处理后的点云

 

 图2. RANSAC处理后的匹配点对。RANSAC算法处理（A、C和E）；由改进的RANSAC算法处理（B、D和F）

 

 图3. 粗略匹配结果RANSAC算法处理。（A、C和E）；由改进的RANSAC算法处理（B、D和F）

 

 图4. 茉莉花植株点云的叶片分割

 

 图5. 测量结果表。A.株高；B.叶数；C.茎直径；D.叶面积；E.叶周长；F.茎角

 

 图6.表型测量值的线性匹配。A.株高；B.叶数；C.茎直径；D.叶面积；E.叶周长；F.茎角

 
来 源

X. Wei, J. Chen, Y. Cai, Q. Song, X. Li, X. Deng, Acquisition and analysis of jasmine

plant phenotype based on 3D point clouds, Measurement (2025), doi: https://doi.org/10.1016/j.measurement.2025.118465

 

编辑

JAYz

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