[發(fā)明專利]基于冠層光分布計算的品種分析方法

在審

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• 申請日: 2015-01-21
• 公開（公告）號: CN104615867A
• 公開（公告）日: 2015-05-13
• 發(fā)明（設計）人: 王浩宇;康孟珍;華凈;王秀娟;范興容;王飛躍
• 申請（專利權）人: 青島智能產業(yè)技術研究院
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 宋焰琴

技術領域

本發(fā)明屬于電子信息技術領域，更具體地涉及一種基于冠層光分布計算的品種分析方法。

背景技術

冠層結構涉及群體光能利用、光合產物分配和庫源關系等過程，與產量形成息息相關。比如以冬小麥為例，多年來對冠層上部，特別是旗葉節(jié)以上的綠色器官與產量性狀的關系，已經有不少研究，較多報道認為穗大小、旗葉鞘和旗葉片性狀(包括長、寬、面積、干重等)與穗部生產力有較密切的正相關。另外，光合產量也會因基因型、環(huán)境條件和栽培管理措施而異，在栽培措施中，種植密度和株行距的影響更為明顯，而種植密度、株行距可以改變群體作物的冠層結構。近年來對葉角、葉姿的效應也有一些研究。多數認為直葉型植株下部葉片光合作用比披葉型強，葉片衰老慢，這在葉面積指數值大時尤為明顯，所以高產品種的直立葉比重大。但是，達到光能的充分截獲更為重要，在葉面積較小時，只有適度傾斜的葉片才能達到最好的光能截獲。小麥在子粒灌漿期間完全暴露在強太陽輻射下，當葉片逐漸衰老和被穗子遮擋時，極端直立的葉片似乎沒有多大益處，這與玉米和水稻不同。對水稻來說，不僅上部直立葉的確提供了產量優(yōu)勢，而且某些同時有直立和卷曲葉子的品系也具有較高的輻射利用效率、較大的作物生長速率和較高的產量。因此改良冠層的光能截獲是增加產量的重要途徑。

但是對于不同作物之間、同一作物不同品種而言，能夠影響作物冠層結構的因素很多，比如果實個數、大小、分蘗數、穗粒數、節(jié)間長短、粗細、葉片大小、葉傾角等等，這造成了冠層的差異性。有些研究者認為，這些差異性的因素可以分為基本型和生態(tài)型兩個部分。所謂基本型，是所有理想株型所具有的共性性狀，比如水稻的理想株型是基部節(jié)間短而粗壯，上位葉直立等。所謂生態(tài)型，也可謂條件型，是指因氣候生態(tài)等環(huán)境條件和栽培因素的影響而與之相適應的株型性狀，如植株的高度，葉片長寬度等。此外，一些實驗證實，不同生長階段適宜株型的要求也有差別。以水稻為例，分蘗期葉片薄而披散，利于早期的葉面積擴展和快速生長；拔節(jié)后至成熟期葉片厚而挺直，群體光合生態(tài)生理較優(yōu)，益于中后期群體生長，最終生物產量和結實率高，易獲高產。因此，針對某一作物品種的某一特定時期的冠層結構或者株型，如何量化分析性狀因素與最終的光截獲或者光合產量之間的關系是個重要的問題，需要考慮的因素很多。但是傳統(tǒng)的育種的方法費時費力，且具有一定的盲目性，無法針對某一品種在某一特定的生長環(huán)境下做結構與產量之間的量化分析，故需要新的品種分析方法給人們以提供指導。

虛擬植物是近二十年來發(fā)展的較為迅速的研究熱點之一。植物建模和可視化技術相結合使得人們可以直觀的在計算機的數字世界中觀察、認識真實世界的植物。虛擬植物的生成有兩種方式，可以通過基于植物生長規(guī)律的能夠體現植物周期性動態(tài)生長的動態(tài)建模獲取，比較有代表性的有法國de?Reffye研究員提出的GreenLab模型、美國Lindenmayer提出的L系統(tǒng)；或者通過植物靜態(tài)模型獲得，常見的有三維數字掃描儀獲取點云數據重建樹木結構、基于圖像的樹木建模、基于手工交互的建模。這種虛擬植物技術已在農林業(yè)科研、計算機游戲設計、三維電影制作等領域有著成功的應用。因此，對于這種具有空間地域性、時間動態(tài)變化慢的復雜生命體而言，使用虛擬植物的手段可以在計算機上開展多次虛擬實驗，降低實驗成本。同時，借助于虛擬植物的手段，分析這些差異性因素與最終光截獲或者光合產量之間的關系，可以幫助人們理解品種的差異性，以便改良這些性狀因素從而獲得最優(yōu)品種或者理想株型。

發(fā)明內容

有鑒于此，本發(fā)明的主要目的之一在于，針對現實世界中品種分析的復雜性問題，提供一種基于冠層光分布計算的品種定量分析評估方法，即量化分析冠層的性狀因素與冠層截獲的光強之間的關系，從而體現品種結構的差異性，為改良冠層的性狀因素以獲得高產的品種提供指導。

為實現上述目的，本發(fā)明提供一種基于冠層光分布計算的品種分析方法，包括以下步驟：

步驟1：生成或者獲取具有三維形態(tài)結構的作物結構；

步驟2：模擬所述作物冠層的光環(huán)境；

步驟3：計算所述具有三維形態(tài)結構的作物對光的截獲，從而分析所述作物冠層內各個位置的光強分布；

步驟4：結合葉片層次的光合模型，將所述作物截獲的光強轉換為所述作物的光合產量，并基于得到的所述光合產量來分析所述作物是否屬于最優(yōu)或理想株型。

其中，步驟1中所述生成或者獲取具有三維形態(tài)結構的作物結構的步驟是通過三維數字化儀器或基于圖像方法進行靜態(tài)三維重建得到，或者通過植物模型動態(tài)生成得到。