基于点云语义分割的猕猴桃冠层叶密度测量方法

提出了一种基于LiDAR的猕猴桃果园叶密度测量方法,旨在为猕猴桃果园冠层喷药提供更精确的指导。首先,使用激光雷达扫描10个密度不同的猕猴桃冠层建立点云数据集,利用RandLA-Net神经网络模型并通过6折交叉验证的方法对猕猴桃冠层的树叶、树枝和T型架点云进行语义分割;然后,计算仅包含树叶信息的冠层点云表面积,通过与人工落叶后的实测冠层叶属性(叶面积、叶片数)进行回归分析比较,得到冠层叶点云表面积与真实冠层叶属性的关系;最后,将3 m×3 m的猕猴桃冠层区域划分为400个225 cm^(2)的小网格区域,用以生成冠层叶密度图。结果表明:RandLA-Net网络模型能够有效地对猕猴桃冠层的树枝、树叶与T型架点云进行分割,模型平均总体精度OA达到92%以上,平均交并比mIoU为81.4%,冠层实测叶面积与冠层叶点云表面积的回归分析中获得了较高的相关性R=0.78,回归方程为y=1.491x+8315。对于每个猕猴桃冠层点云数据,通过Alpha-shape算法计算网格区域的冠层体积和预测网格真实叶面积的方法生成冠层叶密度图。所开发的基于点云语义分割的猕猴桃冠层叶密度测量方法,各项指标均符合预期要求,可以为果园冠层喷药提供更精准的指导。

柑橘树冠层叶密度高光谱信息反演试验分析

以地物谱仪作为核心的数据采集平台采集光谱数据后通过计算机进行处理拟合,利用光谱分析软件ViewSpecPro,辅助以Excel、SPSS等数据统计软件进行光谱数据反演,探究柑橘树冠层光谱的4种形式与叶面积指数(leaf area index,LAI)的相关性,从而利用相关性最高的光谱参数对LAI进行定量化模拟估算和实时采集。结果表明,LAI与光谱信息系数NDVI、ρ550的反射能量、ρ850的反射能量、一阶导数、红边幅值、红边面积等的拟合方程相关系数(R)分别为0.886、0.906、0.871、0.912、0.798、0.870,相应方程的显著水平P<0.05。NDVI、红边幅值和红边面积与LAI都达到较高的相关水平,可以对柑橘树冠层LAI进行模拟估算。