一种叶面积垂直分布信息提取方法
【专利摘要】本发明公开了一种玉米植株叶面积垂直分布信息提取方法，本发明的方法以激光雷达为数据源，利用基于法线差分的方法识别玉米叶片回波点云；将玉米植株回波点云体素化，利用冠层分析法提取叶面积垂直分布信息。利用本发明所提出的方法，可以快速、精确地提取玉米植株叶面积垂直分布信息，简化玉米植株结构参数提取过程，提高其自动化程度，同时不会对玉米叶片造成损伤。
【专利说明】
一种叶面积垂直分布信息提取方法
技术领域
[0001] 本发明涉及农业遥感技术领域，更具体涉及一种玉米叶面积垂直分布信息提取方 法。
【背景技术】
[0002] 农作物叶面积垂直分布情况，是农业遥感定理反演研究、农作物机理模型研究、农 作物遗传与育种领域的重要参数之一。叶片是植株进行光合作用等生理过程的重要承载 体，准确的定量描述叶片垂直分布情况对于农作物长势监测、潜在灾害胁迫监测、估产、遗 传效应分析等具有非常重要的意义。
[0003] 目前，农业应用中常用的农作物叶面积垂直分布信息提取方法大致可以分为两 类:直接测量法和间接测量法。其中，直接测量法虽然测量精度较高，但需要人工收获并测 量所有叶片的面积，所以只能在有限点上测量，费时、费力且对植株本身具有破坏性，这对 于长时间序列动态监测以及大区域的大尺度结构特性的测量是不现实的，因而常作为间接 测量法的校正和验证。间接测量方法包括利用光学仪器间接接触式测量和利用遥感技术的 非接触式测量，其中仪器接触式测量的方式仍为点上测量，基于遥感技术的非接触测量虽 是面上测量方式，但很难穿透农作物冠层，因此目前的反演模型是将农作物冠层看作一个 均质层、忽略冠层垂直方向上的差异，无法表达冠层内部及下部叶片分布情况。
【发明内容】
[0004] (一)要解决的技术问题
[0005] 以玉米植株为例，本发明要解决的技术问题是如何准确、大面积测量农作物叶面 积垂直分布信息，得到农作物叶面积指数，同时不对农作物叶片造成损伤。
[0006] (二)技术方案
[0007] 为了解决上述技术问题，本发明提供了一种叶面积垂直分布信息提取方法，包括 以下步骤：
[0008] S1、利用三维激光扫描仪获取玉米植株激光点云，并进行多站点云配准；
[0009] S2、计算玉米植株回波点云的法线，并利用法线差分方法，通过聚类操作识别出叶 片回波点云；
[0010] S3、将玉米叶片回波点云进行体素化，并根据激光的传输路径确定体素的属性；
[0011] S4、根据网格高度将植株分层，根据所述体素的属性计算每个分层上的激光截获 率、激光穿透率;根据站点位置和点云坐标计算激光入射角，建立表达叶片分布的G函数；
[0012] S5、基于激光入射角、激光截获率、激光穿透率、G函数、水平层高度，构建玉米叶面 积垂直分布模型，计算每个水平层上玉米叶面积大小，从而得到玉米叶面积垂直分布结果。
[0013] 优选地，所述步骤S1中进行多站点云配准之前首先去除多次散射点云和粗差点 云。
[0014] 去除多次散射点云和粗差点云前将全部植株所占立体空间外的点云去除，然后利 用点云强度信息去除土壤回波点云；点云配准是对两站扫描的点云坐标建立转换矩阵，进 行位置和距离上的变换。
[0015] 优选地，所述步骤S1中对所要扫描的植株等距离、等角度架设激光雷达，扫描视场 角为360° X317°，在所要扫描的植株周围放置6个标靶球；
[0016] 优选地，所述步骤S2具体包括以下步骤：
[0017] S21、计算预处理后的玉米植株回波点云的法线。搜索玉米叶片某一点p邻域范围r 内的所有回波点云，并利用最小二乘法平面拟合P点邻域范围r内所有点组成的曲面，计算 曲面的相切面法线；
[0018] S22、计算两个邻域范围内的法线差分。在两种尺度上计算点p的法线，设定搜索半 径rKrXn〈…<rn，则两种所述尺度下的法线差分为：
[0020] S23、法线二义性消除。选取邻域范围内z值最大的点作为起始点，以所述起始点的 法线方向作为标准法线方向，求算其余所述点云的法线方向若与所述标准法线方向的内积 ⑴山），若⑴山）~1，则不改变所述点云的法线方向，否则将所述点云的法线方向反向处 理；
[0021] S24、利用法线差分识别玉米叶片回波点云。判断两种尺度下的法线差分A n(p， ri，r2)是否在设定的阈值范围内，若在阈值范围内则属于相同属性的点云，否则属于不同属 性的点云，从而识别叶片回波点云和非光合作用组织回波点云。
[0022] 优选地，所述步骤S3具体为:将所述叶片回波点云进行体素化的公式为：
[0024]其中，（i，j，k)是点云体素坐标，int是取整函数，（x，y，z)是配准后的点云坐标， (Xmin，ymin，Zmin)是(x，y，z)坐标的最小值，（A i, A j, Ak)是体素的大小。
[0025] 优选地，所述步骤S4具体包括以下步骤：
[0026] S41、玉米植株回波点云进行水平分层。设定水平层高度A H，根据玉米植株高度H， 将整株分为H/A H层；
[0027] S42、计算每个水平层上的激光截获率。根据激光在植株体素中的传输路线，分层 判断植株体素的属性，并计算每层植株中激光拦截的体素数量m(k)、激光通过的体素数量 nP(k)，并且利用下式计算激光截获率：
[0028] ni(k)/(m(k)+np(k))
[0029] 其中，K为层数。
[0030] S43、建立表达叶片分布的G函数。G(0)是在垂直于激光束方向（0角度)上单位叶面 积的平均投影面积。
[0031]优选地，所述步骤S5中构建玉米叶面积垂直分布信息提取模型为：
[0033]其中，9是激光入射角；A H是水平层尚度;mh和mh+AH为体素在垂直方向上的坐标， 等于直角坐标系中的h和h+ A H(h= A kXmh) ;ni(k)和np(k)分别是在第k层上激光拦截和激 光通过的体素数量;G(0)是在垂直于激光束方向（0角度)上单位叶面积的平均投影面积。 [0034]优选地，本发明的方法还包括步骤S7,利用叶面积垂直分布信息提取模型计算植 株每个水平层上的叶面积，并以野外实地测量的实测叶面积之间的平均绝对百分比误差进 行植株叶面积垂直分布信息提取精度评价。
[0035](三)有益效果
[0036] 本发明提供了一种叶面积垂直分布信息提取方法，本发明的方法以地基激光雷达 为数据源，利用基于法线差分的方法识别玉米叶片回波点云，然后将所有玉米叶片回波点 云体素化，建立叶面积垂直分布信息提取模型，提取叶面积垂直分布信息，可以快速、高精 度提取玉米植株叶面积垂直分布信息，简化了植株结构参数提取过程，提高了自动化程度， 同时不会对玉米叶片造成损伤。
【附图说明】
[0037] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实 施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图 获得其他的附图。
[0038] 图1为本发明的一种叶面积垂直分布信息提取方法的流程图；
[0039]图2a为本发明地基激光雷达站点设置示意图；
[0040]图2b为本发明的步骤S1中扫描视场角示意图；
[0041]图3为本发明中玉米叶片回波点云体素化及叶面积垂直分布参数计算示意图； [0042]图4为利用本发明的叶面积垂直分布信息提取方法，提取玉米植株叶面积体垂直 分布信息的结果示意图。
【具体实施方式】
[0043] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发 明，但不能用来限制本发明的范围。
[0044] 图1为本发明所提出的提取玉米叶面积垂直分布信息的流程图，所述内容包括以 下步骤：
[0045] S1、根据激光雷达，获取玉米植株三维点云，进行多站点云配准；
[0046] S2、计算玉米植株回波点云的法线，计算法线差分方法，利用聚类操作得到玉米叶 片回波点云；
[0047] S3、将所述玉米叶片回波点云进行体素化，并根据体素中激光的传输路径确定体 素的属性；
[0048] S4、根据网格高度将玉米植株分层，根据所述体素的属性计算每个分层上的激光 截获率、激光穿透率;计算激光入射角，建立表达叶片分布的G函数(表达叶片分布）；
[0049] S5、基于激光入射角、激光截获率、激光穿透率、G函数、水平层高度，构建玉米叶面 积垂直分布模型，计算每个水平层上玉米叶面积大小，从而得到玉米叶面积垂直分布结果。
[0050] 通过本发明的方法可以快速、高精度提取玉米植株叶面积垂直分布信息，简化了 植株结构参数提取过程，提高了自动化程度，同时不会对玉米叶片造成损伤。
[0051 ]本发明以RIEGL VZ-1000激光扫描仪作为激光雷达，扫描获取玉米温室的单株玉 米，玉米生长期为抽雄期，构建叶面积垂直分布信息提取模型，利用上述方法测量叶面积垂 直分布信息。
[0052]优选地，所述步骤S1中对所要扫描的植株等距离、等角度架设激光雷达，扫描视场 角为360° X317°，如图2a、2b所示；为保证不同站点间点云数据拼接精度，在所要扫描的植 株周围放置6个标靶球;进行多站点云配准之前首先去除多次散射点云和粗差点云。去除所 述多次散射点云和粗差点云时，首先将玉米植株所在立体空间外的点云去除，然后利用点 云强度信息去除土壤表面回波点云;所述点云配准是对两个站点的点云坐标进行旋转和刚 体变换，即建立转换矩阵进行位置和距离上的变换。
[0053]利用RiScan软件进行多站点数据配准、拼接，并通过编写C++程序去除多次散射点 云和粗差点云。
[0054]所述步骤S2具体包括以下步骤：
[0055] S21、计算预处理后的玉米植株回波点云的法线。点云法线的解决方案即是分析一 个协方差矩阵的特征矢量和特征值(或PCA主成分分析），其协方差矩阵从查询点的临近点 云中创建，利用主成分分析法来求解单位法向量，主成分分析法将上述问题的求解转换为 求解一个半正定协方差矩阵的特征值与特征向量;所述点云表达物体三维结构的坐标分别 为x、y、z，根据主成分分析法计算3 X 3协方差矩阵M的特征值和特征向量，其中最小特征值 对应的特征向量为所述点云的法线所在方向；
[0057]其中，Pi为所要分析的点，为点Pi的邻域点云质心，(巧-p)为列向量，-J?)7'为 所述列向量的转置。
[0058] S22、引入尺度空间的概念，计算两个邻域范围内的法线差分。在两种尺度上计算 点P的法线，设定搜索半径。〈^^〈…〈^则两种所述尺度下的法线差分为：
[0060] 其中，a n(p，ri，r2)表示两种尺度下法线方向的差值，该差值是一个三维向量，包 括点云的x、y、z坐标、点云法线的x、y、z坐标以及法线曲率。
[0061] S23、法线二义性消除。对于点云中某一点的切平面，其所对应的法线指向可能随 机的表示为夹角为180°的两个方向，即存在点云法线向量的方向二义性。所以，需要统一所 有点的法向，使其指向同一方向。由于地形表面相对光滑，所以相邻两个点云间的法线方向 应近似于平行，基于此理论，选取邻域范围内z值(高程值，就是前面的（x，y，z)中的z值)最 大的点Pi作为起始点，对于点Pi和其临近点云Pj，两点对应的法线分别为li，lj，取内积（li， 1丄若(h山）~1则认为两者的法线方向指向同一方向，否则认为两者法向方向相反，需要 对其中一个法线取反。
[0062] S24、利用法线差分识别玉米叶片回波点云。判断两种尺度下的法线差分A n(p， ri，r2)是否在设定的阈值范围内，若在阈值范围内则属于相同属性的点云，否则属于不同属 性的点云，从而识别叶片回波点云和非光合作用组织回波点云。
[0063]如图3所示，所述步骤S3具体为:将所述叶片回波点云进行体素化的公式为
[0065]其中，（i，j，k)是点云体素坐标，int是取整函数，（x，y，z)是点云数据配准后的坐 标，（Xmin，ymin，Zmin)疋(X，y，Z )坐标的取小值，（Ai，Aj，Ak)疋体素的大小。
[0066] 如图3所示，优选地，所述步骤S4具体包括以下步骤：
[0067] S41、玉米植株回波点云进行水平分层。设定水平层高度A H，根据玉米植株高度H， 将整株分为H/A H层；
[0068] S42、激光截获率是根据激光在植株体素中的传输路径确定的，确定过程中植株内 的所有体素都参与计算;激光扫描仪平行对应的一层，定义为k = 0层;激光束向上发射的部 分，即k = 0+的部分;激光束向下发射的部分，即k = 0_的部分;根据激光在植株体素中的传 输路线，分层判断玉米叶片激光点云体素的属性，所述体素的属性包括激光束拦截、激光束 通过、激光束到达，并标注每个体素的属性，1为激光拦截，2为激光通过，3为没有激光到达 该体素;计算每层植株中激光拦截的体素数量m(k)、激光通过的体素数量n P(k)，并且利用 下式计算每个叶片水平层的激光截获率：
[0069] ni(k)/(m(k)+np(k))
[0070] 其中，k为层数;m(k)是第k层中激光拦截的体素数量的总和，即属性设置为1的体 素的总和;nP(k)是第k层中激光通过的体素数量的总和，所有的激光从激光扫描仪站发射， 考虑k=m b层所有已经标记为属性1的体素之外的所有的体素，如果某个体素中至少有一条 激光束到达，那么这个体素的属性标记为2,即激光束通过;如果某个体素中没有任何的激 光束到达，那么这个体素的属性标记为3,表示没有激光束到达该体素;k=m b层中所有的体 素都被赋以1、2、3的属性，由于属性1表示激光束被拦截，所有经过属性为1的体素的激光束 便不再向下一层传输，传输路径中止;接着判断k = mb+l层的体素属性，对于激光没有被上 一层拦截的激光，根据其穿过k = mb+l层体素的情况判断属性为2、3的体素，以后的每层判 断都以此类推，直到遍历完所有的体素；
[0071] S43、计算表达叶片分布的G函数。G(0)是在垂直于激光束方向（0角度)上单位叶面 积的平均投影面积。
[0072]优选地，所述步骤S5中玉米叶面积垂直分布信息提取模型为：
[0074]其中，9是激光入射角；A H是水平层尚度;mh和mh+AH为体素在垂直方向上的坐标， 等于直角坐标系中的h和h+ A H(h= A kXmh) ;ni(k)和np(k)分别是在第k层上激光拦截和激 光通过的体素数量;G(0)是在垂直于激光束方向（0角度)上单位叶面积的平均投影面积。
[0075] 优选的，本发明的方法还可包括以下步骤：
[0076] S6、通过利用上述模型计算植株每个水平层上的叶面积，与以野外实地测量的实 测叶面积之间的平均绝对百分比误差进行植株叶面积垂直分布信息提取精度评价，结果如 图4所示。
[0077] 激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)是一种主动遥感技术，通过由 激光器发出的激光脉冲测定传感器与目标物之间的距离，可用于获取高精度农作物三维结 构信息。激光雷达具有毫米级的测量精度，提供了一种非破坏性的农作物冠层高精度三维 测量手段，使得深入了解大面积叶面积垂直结构成为可能。
[0078] 本发明以激光雷达为数据源，可以快速、高精度提取个体植株的叶面积垂直分布 信息。本发明利用基于法线差分的点云识别方法，精确识别具有卷曲、叶片不平整、叶片中 脉向叶正面凹陷等特征的叶片;基于植株体素，提取叶面积垂直分布信息，从而提高了叶面 积垂直分布参数测量的精度与速度，简化了植株结构参数提取过程，并提高了自动化程度。
[0079] 以上实施方式仅用于说明本发明，而非对本发明的限制。尽管参照实施例对本发 明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行各种组合、 修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要 求范围当中。
【主权项】
1. 一种玉米植株叶面积垂直分布信息提取方法，其特征在于，包括W下步骤： 51、 根据激光雷达，获取玉米植株=维点云，进行多站点云配准； 52、 计算玉米植株=维点云的法线，计算法线差分方法，利用聚类操作得到玉米叶片回 波点云； 53、 将所述玉米叶片回波点云进行体素化，并根据体素中激光的传输路径确定体素的 属性； 54、 根据网格高度将玉米植株分层，形成若干个水平层，根据所述体素的属性计算每个 分层上的激光截获率、激光穿透率;计算激光入射角，建立表达叶片分布的G函数； 55、 基于激光入射角、激光截获率、激光穿透率、G函数、水平层高度，构建玉米叶面积垂 直分布模型，计算每个水平层上玉米叶面积大小，从而得到玉米叶面积垂直分布结果。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤Sl中对所要扫描的植株等距离、 等角度架设激光雷达，扫描视场角为360° X317°，在所要扫描的植株周围放置6个标祀球； 进行多站点云配准之前，需要去除多次散射点云和粗差点云。3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括W下步骤： 521、 计算玉米植株回波点云的法线:捜索玉米叶片某一点P邻域范围r内的所有回波点 云，并利用最小二乘法平面拟合邻域范围内所有点组成的曲面，计算曲面的相切面法线； 522、 计算两个邻域范围内的法线差分:在两种尺度上计算点P的法线，设定捜索半径ri< ，则两种所述尺度下的法线差A责.n523、 法线二义性消除:选取邻域范围内Z值最大的点作为起始点，W所述起始点的法线 方向作为标准法线方向，求算其余所述点云的法线方向若与所述标准法线方向的内积Qi, Ij)，若(11山）>1，则不改变所述点云的法线方向，否则将所述点云的法线方向反向处理； 524、 利用法线差分识别玉米叶片回波点云：判断两种尺度下的法线差分An(p，ri，r2) 是否在设定的阔值范围内，若在阔值范围内则属于相同属性的点云，否则属于不同属性的 点云，从而识别叶片回波点云和非光合作用组织回波点云。4. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3具体为:将所述叶片回波点云 进行体素化的公式为 中,(i , J , 1、/ AC A'.' ? rr W ~r.'KJ' ,丄 11。_l±^ W , 、& , J ,。/ AC A'.、? J/口口。'主 白勺申不, (Xmin，ymin，Zmin)是(X,y ,Z)坐标的最小值，（A i , A j , A k)是体素的大小。5. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括W下步骤： 541、 玉米植株回波点云进行水平分层:设定水平层高度A H，根据玉米植株高度H，将整 株分为H/A H层； 542、 计算每个水平层上的激光截获率:根据激光在植株体素中的传输路线，分层判断 植株体素的属性，并计算每层植株中激光拦截的体素数量ni(k)、激光通过的体素数量np 化），并且利用下式计算激光截获率： ni(k)/(ni 化)+np化）） 其中，k为层数； S43、计算表达叶片分布的G函数:G(0)是在垂直于激光束方向上单位叶面积的平均投 影面积，0是激光入射角。6. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S5中玉米叶面积垂直分布模型 为： 其中，目是激光八奶用；A H足承干后同设;皿卿皿+AH刃悴奈化亜且方向上的坐标，等于直 角坐标系中的h和h+AH化=AkXmh) ;ni化)和np化)分别是在第k层上激光拦截和激光通过 的体素数量;G( 0)是在垂直于激光束方向上单位叶面积的平均投影面积。7. 根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，还包括精度评价步骤： 利用叶面积垂直分布信息模型，计算玉米植株每个水平层上的叶面积，与W野外实地 测量的实测叶面积之间的平均绝对百分比误差，进行玉米植株叶面积垂直分布信息提取精 度评价。
【文档编号】G01B11/28GK105910556SQ201610228298
【公开日】2016年8月31日
【申请日】2016年4月13日
【发明人】苏伟, 朱德海, 张晓东, 黄健熙, 刘哲, 郭皓, 张明政
【申请人】中国农业大学