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题名结合激光雷达和三维性状分析的田间小麦产量分级研究
被引量:1
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作者
施凌天
丁国辉
夏云鹏
葛玉峰
周济
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机构
南京农业大学前沿交叉研究院/人工智能学院/作物表型组学交叉研究中心
美国内布拉斯加大学林肯分校工程学院/农业与自然资源研究所
英国国立农业植物研究所/剑桥作物研究中心
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出处
《南京农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1011-1021,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(32070400)
英中合作伙伴项目(BB/R021376/1)。
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文摘
[目的]田间产量分级研究对小麦(Triticum aestivum)育种、栽培和农业生产均具有重要意义。本研究旨在通过激光雷达对小麦冠层性状进行表型采集和动态监测,基于三维性状为田间产量分级提供分型依据。[方法]基于背包式激光雷达采集的三维点云开发了大田点云矫正、精准小区点云分割、修正和提取冠层区域点云等三维表型性状分析流程;在各关键生育时期对486个小区提取冠层性状,如作物高度、冠层覆盖度、三维冠层表面积和三维冠层指数(3DCI)。[结果]通过算法流程获取的冠层性状与人工统计数据进行线性回归分析,计算决定系数R^(2)(P<0.001,n=486小区),包括作物高度(R^(2)=0.866 0,RMSE=5.66 cm)、冠层覆盖度(R^(2)=0.899 3,RMSE=0.057 4)、三维冠层表面积(R^(2)=0.836 4,RMSE=0.170 3)、3DCI(R^(2)=0.769 5,RMSE=0.265 5)等,验证了算法的可靠性。再通过人工产量数据确定灌浆期为产量分级的关键时期,进而完成了基于性状的聚类分析、产量分级和品种分类。[结论]本研究提出的算法能有效提取小区尺度的冠层性状,以此对不同小麦品种的产量和高产表型分类,为育种栽培和农业生产中产量分级研究提供了可靠的表型依据和解析技术。
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关键词
背包式激光雷达
三维产量性状分析
产量分级
聚类分析
小麦
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Keywords
backpack LiDAR
3D yield-related traits analysis
yield classification
clustering analysis
wheat
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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