针对树木三维重构过程中面临的处理速度慢、重构精度低等问题,提出一种采用激光点云数据的单木骨架三维重构方法。首先,根据点云数据类型确定组合滤波方式,以去除离群点和地面点;其次,采用一种基于内部形态描述子(ISS)和相干点漂移算法(...针对树木三维重构过程中面临的处理速度慢、重构精度低等问题,提出一种采用激光点云数据的单木骨架三维重构方法。首先,根据点云数据类型确定组合滤波方式,以去除离群点和地面点;其次,采用一种基于内部形态描述子(ISS)和相干点漂移算法(CPD)的混合配准算法(Intrinsic Shape-Coherent Point Drift,IS-CPD),以获取单棵树木的完整点云数据;最后,采用Laplace收缩点集和拓扑细化相结合的方法提取骨架,并通过柱体构建枝干模型,实现骨架三维重构。试验结果表明,相比传统CPD算法,研究设计的配准方案精度和执行速度分别提高50%和95.8%,最终重构误差不超过2.48%。研究结果证明可有效地重构单棵树木的三维骨架,效果接近树木原型,为构建林木数字孪生环境和林业资源管理提供参考。展开更多
叶绿素含量是植物生长状况的重要指标。传统的测量叶绿素的方法费时费力,会对植物造成损伤。近年来,数字图像处理技术在估测植物叶绿素含量方向上取得了较好的进展,但针对银杏等经济林木的研究依旧偏少。以不同水氮互作条件下的2年生银...叶绿素含量是植物生长状况的重要指标。传统的测量叶绿素的方法费时费力,会对植物造成损伤。近年来,数字图像处理技术在估测植物叶绿素含量方向上取得了较好的进展,但针对银杏等经济林木的研究依旧偏少。以不同水氮互作条件下的2年生银杏幼苗为研究对象,使用数字扫描仪采集银杏幼苗叶片图像,利用数字图像技术构建颜色特征参数,结合相关性分析初筛出对叶绿素显著相关的颜色特征参数,并进一步基于高斯过程回归(gaussian process regression, GPR)和偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)优选建模中最为重要的颜色特征参数,建立基于银杏叶片颜色特征参数的叶绿素含量估测模型。结果表明,叶绿素含量随着施氮水平和水分处理水平的上升总体上呈现逐渐提高而后缓慢下降的趋势。基于单一颜色参数建立的单变量回归模型(R^(2)=0.01~0.72)预测精度总体上低于使用高斯过程回归(R^(2)=0.79~0.81)和偏最小二乘法(R^(2)=0.75~0.77)的模型。其中,GPR-BAT模型和PLSR-VIP模型都筛选出了对叶绿素敏感的R、G颜色特征参数;GPR模型的表现总体上优于PLSR模型,特别是在使用GPR-BAT优选颜色参数建模时表现最佳(R^(2)=0.81)。基于GPR-BAT优选颜色参数构建的GPR模型效果最佳,可准确估测银杏叶片叶绿素含量,为银杏生产的精确管理和监测银杏生长状况提供技术支撑。展开更多
文摘针对树木三维重构过程中面临的处理速度慢、重构精度低等问题,提出一种采用激光点云数据的单木骨架三维重构方法。首先,根据点云数据类型确定组合滤波方式,以去除离群点和地面点;其次,采用一种基于内部形态描述子(ISS)和相干点漂移算法(CPD)的混合配准算法(Intrinsic Shape-Coherent Point Drift,IS-CPD),以获取单棵树木的完整点云数据;最后,采用Laplace收缩点集和拓扑细化相结合的方法提取骨架,并通过柱体构建枝干模型,实现骨架三维重构。试验结果表明,相比传统CPD算法,研究设计的配准方案精度和执行速度分别提高50%和95.8%,最终重构误差不超过2.48%。研究结果证明可有效地重构单棵树木的三维骨架,效果接近树木原型,为构建林木数字孪生环境和林业资源管理提供参考。
文摘叶绿素含量是植物生长状况的重要指标。传统的测量叶绿素的方法费时费力,会对植物造成损伤。近年来,数字图像处理技术在估测植物叶绿素含量方向上取得了较好的进展,但针对银杏等经济林木的研究依旧偏少。以不同水氮互作条件下的2年生银杏幼苗为研究对象,使用数字扫描仪采集银杏幼苗叶片图像,利用数字图像技术构建颜色特征参数,结合相关性分析初筛出对叶绿素显著相关的颜色特征参数,并进一步基于高斯过程回归(gaussian process regression, GPR)和偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)优选建模中最为重要的颜色特征参数,建立基于银杏叶片颜色特征参数的叶绿素含量估测模型。结果表明,叶绿素含量随着施氮水平和水分处理水平的上升总体上呈现逐渐提高而后缓慢下降的趋势。基于单一颜色参数建立的单变量回归模型(R^(2)=0.01~0.72)预测精度总体上低于使用高斯过程回归(R^(2)=0.79~0.81)和偏最小二乘法(R^(2)=0.75~0.77)的模型。其中,GPR-BAT模型和PLSR-VIP模型都筛选出了对叶绿素敏感的R、G颜色特征参数;GPR模型的表现总体上优于PLSR模型,特别是在使用GPR-BAT优选颜色参数建模时表现最佳(R^(2)=0.81)。基于GPR-BAT优选颜色参数构建的GPR模型效果最佳,可准确估测银杏叶片叶绿素含量,为银杏生产的精确管理和监测银杏生长状况提供技术支撑。