香蕉植株数量与香蕉产量密切相关。假茎的直径和高度是香蕉植株的重要形态参数，可以反映其生长状况和活力。为解决传统测量方法中劳动强度大、主观性强的问题，本研究提出了一种基于地面激光扫描(TLS)的香蕉株数、假茎直径和高度的快速测量方法。

　　使用美国Trimble公司的Trimble tx8 TLS扫描了两块香蕉园(试验田1和试验田2)营养生长期间的三维点云数据。试验前，目标球被放置在采集点云数据区。要求每个点云数据和其他点云数据至少包括三个共同的目标球，而且目标球不相邻。扫描位置按照扫描区域均匀分布，在每个区域获得六个位置的点云数据。每个试验田的总扫描时间为18分钟，加上移动TLS的时间，每个场获取点云的总时间约为30分钟。

　　图1 扫描点在试验场的具体位置分布图

　　对点云数据进行了预处理。并进一步实现香蕉植株冠层封闭点云的单株分离。香蕉点云分割包括五个步骤：香蕉植株和地面点云数据的分割，去除异常值，提取固定高度的点云，伪茎分割，以及单株分割。基于分割后的固定高度的假茎和单株点云，采用欧氏聚类、随机抽样一致性圆柱体分割、最大遍历和叶假茎交界处识别等方法自动测量田间的香蕉株数、假茎直径和假茎高度。本研究提出了一种滑动窗口识别方法来确定叶片和假茎的交界位置，并测量了假茎的高度。与人工点云的测量值相比，在计算香蕉株数时，试验田1的精度、召回率和百分比误差分别为93.51%、94.02%和0.54%;试验田2的精度、召回率和百分比误差分别为96.34%、92.00%和4. 5%;在香蕉假茎直径和高度的测量中，试验田1的香蕉假茎直径和高度的均方根误差(RMSE)分别为0.38 cm和0.2014 m，平均绝对百分比误差(MAPE)分别为1.30%和5.11%;试验田2的香蕉假茎直径和高度的RMSE分别为0.39 cm和0.2788 m，MAPE分别为1.04%和9.40%。结果表明，本文提出的方法适用于香蕉数量、假茎直径和高度的现场测量，可以为香蕉种植管理提供一种快速的现场测量方法。

　　图2 整体研究框架

　　图3 香蕉点云分割。a 原始点云;b 平面分割后的点云;c 去除噪音点后的点云;d 固定高度的点云;e 分类后的点云;f K-均值聚类;g 单一香蕉。

　　图4香蕉的假茎高度测量

　　来源：Miao, Y., Wang, L., Peng, C., Li, H., Li, X., & Zhang, M. (2022). Banana plant counting and morphological parameters measurement based on terrestrial laser scanning. Plant Methods, 18(1), 1-16.

　　编辑：婷婷