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基于改進(jìn)拉普拉斯算法的蘋果樹分枝分割與表型提取

發(fā)布時(shí)間：

2025-05-05

來源：

作者：

植物表型反映了其生理特性，為預(yù)測植物生長提供了理論依據(jù)。結(jié)合三維點(diǎn)云和精準(zhǔn)分割技術(shù)能夠直接、準(zhǔn)確地對(duì)表型進(jìn)行提取和預(yù)評(píng)估。然而，點(diǎn)云固有的離散性質(zhì)使得準(zhǔn)確的器官分割成為該領(lǐng)域的持續(xù)性挑戰(zhàn)。

 

本文提出了一種基于點(diǎn)云配準(zhǔn)和主干分割的樹木表型獲取方法。關(guān)鍵步驟如下：①采用凸包索引的高斯混合模型(CH-GMM)對(duì)地面和空中點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)。②提出一種拉普拉斯-多尺度自適應(yīng)算法(LMSA)獲取樹木主干結(jié)構(gòu)，并在此基礎(chǔ)上提取果樹的4個(gè)表型參數(shù)，即株高、冠幅、分枝數(shù)和初始分枝高度。此外，作者還探討樹冠寬度和分枝數(shù)之間的關(guān)系。
 
結(jié)果表明，CH-GMM算法回轉(zhuǎn)誤差小于1.01°，平移誤差小于10mm，成功率大于95%。該方法能夠?qū)μO果枯葉期樹木進(jìn)行準(zhǔn)確的分枝分割，LMSA的平均準(zhǔn)確率、平均召回率、平均F1值和平均總體準(zhǔn)確率分別為93.7 %、96.2 %、92.6 %和95.3 %。此外，蘋果樹冠寬度范圍為1600-3800mm，一次分枝數(shù)范圍為3-8次，二次分枝數(shù)范圍為6-19次，三次分枝數(shù)范圍為21-84次。
 
本研究首次提出利用CH-GMM算法互補(bǔ)對(duì)齊UPS和BLS點(diǎn)云，以獲得高質(zhì)量的點(diǎn)云數(shù)據(jù)?；贚MSA提取果樹主干，完成果樹枝干分割，發(fā)現(xiàn)了果樹分枝數(shù)和樹冠大小之間的多項(xiàng)式和指數(shù)關(guān)系。研究結(jié)果可為果樹表型獲得和表型管理提供新思路。

 

 圖1. 基于凸包索引高斯混合模型的對(duì)齊過程

 

 圖2. 樹木主干示意圖

 

 圖3. 表型參數(shù)確定(高度限制對(duì)寬度限制)

 

圖4. 回轉(zhuǎn)誤差、平移誤差和成功率與樹冠大小的函數(shù)關(guān)系

 

 圖5. 分割結(jié)果評(píng)估指標(biāo)

 

 圖6. 主干分枝的分割結(jié)果

 

 圖7. 樹冠寬度與分枝數(shù)的關(guān)系

 

 圖8. 蘋果樹表型參數(shù)自動(dòng)提取值與人工測量值的比較

 

表1. 比較對(duì)齊點(diǎn)云分割精度

 
來 源

Li, L., Fu, W., Zhang, B., Yang, Y., Ge, Y., & Shen, C. (2025). Branch segmentation and phenotype extraction of apple trees based on improved Laplace algorithm. Computers and Electronics in Agriculture.

 

編輯

JAYz

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