[發明專利]一種作物群體最適研究尺度檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 201710264957.0
• 申請日: 2017-04-21
• 公開（公告）號: CN107194913B
• 公開（公告）日: 2020-02-14
• 發明（設計）人: 溫維亮;郭新宇;盧憲菊;樊江川;于澤濤
• 申請（專利權）人: 北京農業信息技術研究中心;農芯科技(北京)有限責任公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/00
• 代理公司: 11002 北京路浩知識產權代理有限公司
• 代理人: 王慶龍

本發明提供了一種作物群體最適研究尺度檢測方法及裝置，方法包括：獲取目標作物群體的三維點云數據C；對獲取的三維點云數據C進行均勻重采樣，得到采樣后的三維點云數據統計采樣后的三維點云數據在各個預設體素內的數據點數量，并根據采樣后的三維點云數據在各個預設體素內的數據點數量確定最適行數和每行的最適植株數，并由最適行數和每行的最適植株數確定目標作物群體的最適研究尺度范圍。本發明通過三維數據獲取裝置獲得的具有遮擋關系的作物群體三維點云，能夠獲取作物群體的最適研究尺度范圍，進而對于提高作物群體試驗小區的使用效率、在保證計算精度的前提下提高作物群體光分布模擬的計算效率等具有重要作用。

技術領域

本發明涉及農業技術領域，具體涉及一種作物群體最適研究尺度檢測方法及裝置。

背景技術

作物群體作為履行光合作用和物質生產職能的組織體系，其形態結構對光截獲能力、冠層光合效率以及作物產量均具有重要影響。同時，群體結構也體現了作物品種的遺傳特性及其對環境的適應程度，在遺傳和環境因素的影響下，作物群體形態結構具有時空變異性，到目前為止，作物群體形態特征一直是人類認識、分析和評價作物的最基本方式。

在作物栽培與育種研究中，種植多大范圍的作物群體能反映作物的群體特征是一個重要的問題，也就是保證作物中心區域部分具有典型的群體特征，避免邊際效應。例如在某新品種不同密度的玉米群體光截獲能力研究中，擬測量群體中心區域不同高度的光合有效輻射分布情況來表征該品種的光截獲能力，群體種植范圍太小會減少周邊植株對光的遮擋使得測量結果不具有代表性；群體種植范圍太大會顯著增加投入和實驗工作量。這種情況在虛擬的作物群體光截獲實驗中同樣存在，虛擬作物群體構建范圍太小無法表征周邊群體對中間植株光的遮擋、虛擬作物群體構建范圍太大會大幅增加幾何模型面元數量而降低作物冠層光分布計算的效率。

實際研究中有兩種解決方案，一種是通過盡可能的擴大種植范圍來保證中心部分作物植株的群體特征；另外一種是有限種植范圍使得中心區域植株的邊際效應盡可能小，降低投入和實驗工作量。這兩種方案的實際問題是無法找到最適合尺度的作物群體種植密度，在保證種植區域最小的前提下保證種植區域中心植株具有典型群體特征。

發明內容

針對現有技術中的缺陷，本發明提供了一種作物群體最適研究尺度檢測方法及裝置，本發明能夠獲取作物群體的最適研究尺度范圍。

具體地，本發明提供了以下技術方案：

第一方面，本發明提供了一種作物群體最適研究尺度檢測方法，包括：

在目標作物群體中的預設指定位置獲取目標作物群體的三維點云數據C；所述三維點云數據C所處的三維坐標系的中心為所述預設指定位置，所述三維點云數據C所處的三維坐標系的Z軸表示作物高度方向、X軸表示作物行向方向、Y軸表示垂直于作物行向方向的株向方向；

對獲取的三維點云數據C進行均勻重采樣，得到采樣后的三維點云數據

統計采樣后的三維點云數據在各個預設體素內的數據點數量，并根據采樣后的三維點云數據在各個預設體素內的數據點數量確定最適行數和每行的最適植株數，并由最適行數和每行的最適植株數確定目標作物群體的最適研究尺度范圍；

其中，所述各個預設體素為將采樣后的三維點云數據所處的三維坐標系進行空間劃分后得到的多個相互獨立的長方體空間。

進一步地，所述對獲取的三維點云數據C進行均勻重采樣，得到采樣后的三維點云數據具體包括：

設置重采樣距離參數L和閾值個數參數Q；

將點云空間剖分成長寬高都為L的立方體，若三維點云數據C落入某個立方體的點的個數大于或等于Q，則將該立方體的中心點作為該立方體空間內的重采樣點，對三維點云數據C經過這樣的均勻重采樣后，得到采樣后的三維點云數據