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基于三维点云的玉米幼苗茎叶分割和表型性状提取

基于三维点云的玉米幼苗茎叶分割和表型性状提取

  • 分类：植物表型资讯
  • 作者：PhenoTrait
  • 来源：植物表型资讯
  • 发布时间：2020-10-20 06:10
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【概要描述】

基于三维点云的玉米幼苗茎叶分割和表型性状提取

【概要描述】

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目前，获取玉米植株三维点云的方法很多。然而，从三维点云中自动分割玉米幼苗茎-叶仍然具有挑战，特别是幼苗期包裹紧密的新生叶片。针对这一问题，本文提出了一种自动分割方法，包括三个主要步骤：骨架提取、基于骨架的粗分割和基于茎叶分类的细分割。

 

本文提出的自动茎叶分割方法的工作流程

 

在30个玉米幼苗上测试了该分割方法，并将其与手动获得的地面实况进行比较。结果显示，该分割算法的平均精度、平均召回率、平均微F1评分和平均超准确率分别为0.964、0.966、0.963和0.969。基于该分割结果，本文还开发了表型性状提取和骨架优化两种应用。能准确、自动地测定6个表型参数，包括株高、冠径、茎高和茎粗、叶宽和叶长。而且六个表型性状的R2值均高于0.94。实验结果表明，该算法不仅能够自动准确地分割出完全展开的叶片，而且能够自动准确地分割出包裹在一起的新叶片。

 

基于植物骨架的粗分割流程

基于茎叶分类的细分细分流程

 

综上所述，该方法对玉米基因型-表型研究、几何重建和动态生长等进一步研究和应用中发挥重要作用。

 

30种玉米样品分割结果的准确性评估

 

来源：

Zhu C, Miao T, Xu T, et al. Stem-leaf segmentation and phenotypic trait extraction of maize shoots from three-dimensional point cloud. arXiv:2009.03108.

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