一种基于多光谱点云融合的高通量温室植物表型测量系统

文档序号:37023184发布日期:2024-02-09 13:17阅读:113来源:国知局
一种基于多光谱点云融合的高通量温室植物表型测量系统

本发明涉及温室植物表型测量,具体为一种基于多光谱点云融合的高通量温室植物表型测量系统。


背景技术:

1、植物表型是受基因和环境因素决定或影响的,反映植物结构与组成、植物生长发育过程及结果的全部物理、生理、生化特征和性状。随着近年来功能基因组、转录组、蛋白质组学理论和技术的快速发展,尤其是测序技术的飞速发展,部分植物的基因以及全基因组序列已经被注释,但由于传统植物表型测量技术效率低(基本上手工操作)、分析规模小(涉及的样本和性状类别少)、误差大(难以排除人为和环境因素干扰)、适用性弱(难以跨物种参考分析方法和数据),导致植物表型数据已无法满足对基因型、环境和表型之间关系的解析。植物表型测量技术的严重滞后,已成为制约作物分子育种和植物功能基因组学研究领域发展的新瓶颈。温室环境具有可控性,高通量温室植物表型测量系统是解析基因-环境-表型三者关系的关键装备,是加速作物分子育种和植物功能基因组学发展的重要利器。

2、现有技术中的,公开号为cn108981569a提供的一种基于多光谱点云融合的高通量温室植物表型测量系统,该系统采集多个视角下三维点云和多光谱图像,对多光谱图像与三维点云图像进行配准,并进行多视角坐标统一变换,实现多视角多光谱三维点云融合,基于多光谱三维点云模型实现高通量温室植物表型测量,实现植物外在表型(三维形态信息)和内在表型(生理信息)的测量,并且具有精度高、速度快、适用性强的特点。

3、但是还存在如下不足,由上述的陈述可知,采集多个视角下三维点云和多光谱图像,对多光谱图像与三维点云图像进行配准,并进行多视角坐标统一变换,实现多视角多光谱三维点云融合,为确保测量的准确性和一致性,系统还需要频繁的标定和校准,由此增加了系统的成本和维护难度以及复杂度,且缺少对植物的表型特征的判断标准,以及针对不符合预期标准的植物表型的处理方法。

4、在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解,因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。


技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于多光谱点云融合的高通量温室植物表型测量系统,以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:

3、一种基于多光谱点云融合的高通量温室植物表型测量系统,其特征在于,包括:

4、数据采集模块,包括激光扫描仪和多光谱传感器,所述激光扫描仪用于采集同一时刻的植物表面的三维点云数据,所述三维点云数据用于创建植物的三维模型,所述多光谱传感器用于接收并处理所述三维模型中的点云数据,获取植物的形态特征参数和生长特征参数,所述形态特征参数包括植物的叶片的宽度和叶片的表面积,所述生长特征参数包括植物的高度和生长速率;

5、数据处理模块,用于将所述植物的叶片的宽度和叶片的表面积进行无量纲化处理,并进行相关性分析,生成植物的形态特征系数,将所述植物的高度和生长速率进行无量纲化处理,并进行相关性分析,生成植物的生长特征系数;

6、数据分析模块,用于将所述形态特征系数和生长特征系数进行无量纲化处理,并进行相关性分析,生成用于表征温室植物表型特征的综合指数,并将所述综合指数和预设的植物表型特征阈值相比较,判断温室植物的表型特征是否符合预期;

7、执行模块,用于根据所述不同的结果,执行不同的策略。

8、进一步地,所述数据处理模块将所述叶片的宽度和叶片的表面积进行无量纲化处理,并进行相关性分析,生成植物的形态特征系数,依据的计算公式如下:

9、;

10、其中,参数意义为:为叶片的宽度,为叶片的表面积 ,为叶片的宽度的因子系数,为叶片的表面积的因子系数,0.2≤≤0.4,0.2≤≤0.4,c1为常数修正系数。

11、进一步地,所述数据处理模块将所述植物的高度和生长速率进行无量纲化处理,并进行相关性分析,生成植物的生长特征系数,依据的计算公式如下:

12、;

13、其中,参数意义为:为植物的高度,为植物的生长速率 ,为植物的高度的因子系数,为植物的生长速率的因子系数,0.2≤≤0.4,0.2≤≤0.4,c2为常数修正系数。

14、进一步地,所述数据分析模块将所述形态特征系数和生长特征系数进行无量纲化处理,并进行相关性分析,生成用于表征温室植物表型特征的综合指数,依据的计算公式如下:

15、;

16、其中,参数意义为:为形态特征系数的因子系数,为生长特征系数的因子系数,0.2≤≤0.4,0.2≤≤0.4,c3为常数修正系数。

17、进一步地,将所述综合指数和预设的综合指数阈值相比较,判断温室植物的表型特征是否符合预期的过程如下:

18、当,温室植物的表型特征符合预期;

19、当,温室植物的表型特征不符合预期。

20、进一步地,根据不同的结果,执行不同的策略的过程如下:

21、当温室植物的表型特征符合预期,维持当前的生长环境和管理措施;

22、当温室植物的表型特征不符合预期,采取及时有效的措施,以纠正表型特征偏离预期的情况。

23、与现有技术相比,本发明的有益效果是:

24、本发明通过采集形态特征参数(叶片的宽度和叶片的表面积)和生长特征参数(植物的高度和生长速率),将植物的叶片的宽度和叶片的表面积进行处理,并进行相关性分析,生成植物的形态特征系数,将植物的高度和生长速率进行处理,并进行相关性分析,生成植物的生长特征系数,将形态特征系数和生长特征系数进行处理,并进行相关性分析,生成综合指数,因此,利用激光扫描仪直接采集植物表面的三维点云数据,创建植物的三维模型,多光谱传感器接收并处理三维模型中的点云数据,直接采集三维点云数据并创建植物的三维模型,能够减少对多光谱图像与三维点云配准、融合等复杂数据处理步骤的依赖,可以简化数据采集和处理流程,降低系统的成本和维护难度以及复杂度,提高系统的效率和实用性;

25、通过分析形态特征系数和生长特征系数的相关性得出综合指数,将综合指数和预设的植物表型特征阈值相比较,以此定量地判断植物表型特征是否符合预期,并针对不符合预期的植物,采取及时有效的措施,纠正表型特征偏离预期的植物。



技术特征:

1.一种基于多光谱点云融合的高通量温室植物表型测量系统,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的一种基于多光谱点云融合的高通量温室植物表型测量系统,其特征在于,所述数据处理模块将所述叶片的宽度和叶片的表面积进行无量纲化处理,并进行相关性分析,生成植物的形态特征系数,依据的计算公式如下:

3.根据权利要求2所述的一种基于多光谱点云融合的高通量温室植物表型测量系统,其特征在于,所述数据处理模块将所述植物的高度和生长速率进行无量纲化处理,并进行相关性分析,生成植物的生长特征系数,依据的计算公式如下:

4.根据权利要求3所述的一种基于多光谱点云融合的高通量温室植物表型测量系统,其特征在于,所述数据分析模块将所述形态特征系数和生长特征系数进行无量纲化处理,并进行相关性分析,生成用于表征温室植物表型特征的综合指数,依据的计算公式如下:

5.根据权利要求4所述的一种基于多光谱点云融合的高通量温室植物表型测量系统,其特征在于,将所述综合指数和预设的综合指数阈值相比较,判断温室植物的表型特征是否符合预期的过程如下:

6.根据权利要求5所述的一种基于多光谱点云融合的高通量温室植物表型测量系统,其特征在于,根据所述不同的结果,执行不同的策略的过程如下:


技术总结
本发明提供一种基于多光谱点云融合的高通量温室植物表型测量系统,涉及温室植物表型测量技术领域,包括:数据采集模块,包括激光扫描仪和多光谱传感器,激光扫描仪用于采集同一时刻的植物表面的三维点云数据,三维点云数据用于创建植物的三维模型,多光谱传感器用于接收并处理所述三维模型中的点云数据,获取植物的形态特征参数和生长特征参数。本发明能够减少对多光谱图像与三维点云配准、融合等复杂数据处理步骤的依赖,可以简化数据采集和处理流程,降低系统的成本和维护难度以及复杂度,提高系统的效率和实用性,并可以定量地判断植物表型特征是否符合预期,针对不符合预期的植物,采取及时有效的措施,纠正表型特征偏离预期的植物。

技术研发人员:刘爽,乔建磊,陈姗姗,费友,孔丽娟,李忠阳,张伊,李金英,吴春燕,陈昊,吕海艳,于占东
受保护的技术使用者:吉林农业大学
技术研发日:
技术公布日:2024/2/8
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