PlantMove:从点云时间序列量化植物运动场的工具


发布时间:

2022-05-31

来源:

本站

作者:

PhenoTrait

  器官运动所涉及的机制对于我们理解植物是如何发育和响应环境刺激(如光质量、重力和水的可利用性)的至关重要。最近的研究表明,植物的昼夜节律和生长模式等运动可以通过地面激光扫描(terrestrial laser scans,TLS)的时间序列进行记录和量化。然而,大多数研究监测某些功能特征的变化,如身高和体积,以检测和分析结构动力学。检索植物结构运动的精细尺度三维(3D)运动场的通用方法仍然缺失。我们介绍了PlantMove(流程图如图6,界面如图11),这是一种新的全自动工具,可以使用在不同时间段获取的TLS点云来量化不同量级的植物结构运动的三维运动场,如图1。该方法将时空点云配准嵌入到一个渐进的、从粗到精的框架中,能够高效地处理具有复杂结构的大型数据集。PlantMove首次在合成植物数据集上演示,显示了检索到的运动场的毫米到厘米级精度(图2-3)。此外,PlantMove还被用于评估白桦树的昼夜节律(图7-9),这些数据来自于一个晚上大约一小时的时间间隔内获得的TLS数据(图4),以及英国橡树(图5)的生长模式(图10-11),这些数据来自于四年的TLS调查。PlantMove有助于更好地监测植物表型可塑性的细节水平,并有助于提高我们对不同时空尺度上植物动态的理解。

 

  图1 PlantMove的目标。从左到右:来自t1的TLS点云;t2的TLS点云;恢复t1到t2之间的逐点3D运动场。放大视图对应于黑色矩形区域。

 

  图2 从左到右:虚拟花朵模型。红线表示模拟的运动场(显示了500个用于可视化的示例);模拟原始模型和变形模型的TLS点云;参考位移场;检索到的位移场。

 

  图3 从左到右:虚拟树模型。红线表示模拟的运动场(显示了500个用于可视化的示例);模拟原始模型和变形模型的TLS点云;参考位移场;检索到的位移场。

 

  图4 日落前和日出后银桦树TLS点云的侧视图和顶视图。

 

  图5 橡树TLS点云的侧视图和俯视图。黑色矩形突出显示了三个典型的区域,分别是树枝生长和木材腐烂的区域。区域c被进一步放大,以突出木材腐烂。

 

  图6 PlantMove的工作流程

 

  图7 从具有不同原点的坐标系估计两点云之间结构运动的示例。a) 检索到的运动场包括全局坐标偏移(显示1000行以供可视化)。b) 消除坐标偏移后的实际位移。

 

  图8 检索白桦树昼夜节律的结果。位移表示运动场的大小。

 

  图9 提取了银桦树的垂直运动模式。色标表示07:01(即日出后)的运动,19:40的数据作为参考。方框图显示了三个不同高度的垂直位移示例。每个框表示中值、第25百分位、第75百分位、最小值和最大值。

 

  图10 恢复橡木生长模式的结果。运动场的位置对应于图5所示的点云。位移表示运动场的大小。

 

  图11 2014年(绿色)、2016年(蓝色)和2018年(黑色)活动中,从(a)TLS数据和(b)PlantMove方法记录的橡木茎直径在胸径标记处的变化:红色箭头描绘了2014年和2018年之间感应到的运动示例。

 

  图12 PlantMove工具的界面

 

  来源:Wang D, Puttonen E, Casella E: PlantMove: A tool for quantifying motion fields of plant movements from point cloud time series. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 2022, 110:102781.

  

  编辑:王春颖

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