数字表型学，特别是植物三维模型的应用，是一种很有前途的高通量植物评价方法。尽管近年来已经有许多相关研究发表，但还需要进一步研究以将其应用于育种研究和其他相关领域。在本研究中，我们利用自行开发的三维模型表型系统，对包括三个品种和它们的杂交品种在内的20个结缕草（Zoysia spp.）种质进行了为期1年的重建和分析。采用具有三个隐藏层的人工神经网络有效去除非植物部分，同时保留使用裁剪方法错误删除的植物部分，为三维模型的后处理提供了一种强大而灵活的方法。该系统还展示了使用基于红绿蓝（RGB）的植被指数准确评估高度、面积和颜色等多个性状的能力。结果显示，从体素三维模型得到的估计体积与干重之间存在很高的相关性，使其成为一种非破坏性测量植物体积的方法。此外，我们发现在控制照明条件下，基于RGB的绿红归一化差异指数与常用的归一化差异植被指数类似。这些结果表明，三维模型表型学有助于促进植物育种，特别是在草坪和饲料作物领域。

图1 数字表型图像采集系统：(A)采集箱；(B)进出传送带；(C)带有PN532 RFID阅读器的Arduino，用于花盆识别；(D)自动机械臂；(E)带有摄像头、旋转台和标记杆的采集箱内视图。

 图2 三维模型的后处理方法的比较。(A）重建的三维模型；（B-D）裁剪方法；（E-G）分割方法。(B,E) (D, G)显示保留的植物部分；(C, F)显示去除的部分。(B)中的红色虚线表示裁剪的区域。

图3 数字估计性状与人工测量的比较：（A）高度，（B）面积，（C）颜色，和（D）体积干重（仅第52周）。绿色方块代表Z. japonica，蓝色三角形代表Z. matrella，红色星星代表Z. pacifica，黄色圆圈代表杂交品种组。黑线代表最佳拟合的线性线。

 图4. 使用三维（3D）估计性状的生长分析与传统方法相比。(A)根据三维模型估计的高度。(B) 手工测量的高度。(C) 从三维模型估计的面积。(D) 从俯视二维（2D）图像分析得到的面积。(E) 根据三维模型计算的绿-红归一化差异指数（GRNDI）。(F) 手工测量的归一化差异植被指数（NDVI）。(G) 根据三维模型估计的植物体积。绿色虚线代表Z.japonica "Mayer"，蓝色虚线代表Z.matrella "TM9"，红色虚线代表Z.pacifica "MZC46024"，黄色虚线代表杂交组的 "Emerald"。