农田尺度下基于点云数据作物群体生长参数测量研究
发布时间：2021-11-15 15:33
中国农业科学研究越来越重视农业的数字化、智能化和仿真化,数字农业和智慧农业成为了未来发展趋势。实现数字农业和智慧农业的基础是获取作物生长相关参数信息,包括作物行信息、株高、植株密度和作物冠层幅度等。传统作物生长参数获取存在效率低、精度低等问题,难以满足现代农业科学研究需要。而三维激光点云技术能够克服作物参数传统测量的局限性,使实现无损、高效、高精度作物生长参数测量成为了可能,因此该技术成为了目前作物群体植株生长参数测量的研究热点。三维激光点云技术获取的农田尺度下作物群体点云数据信息,包含作物的表型结构和空间信息,但同时也包含其他非目标噪声,因此需要对作物群体点云数据进行处理。如何在保持点云数据的精度前提下实现作物三维点云数据的完整提取与分割是作物群体生长参数测量的关键。本文基于三维激光点云技术,对农田尺度下作物群体（油菜、玉米）三维点云数据的配准、目标提取、分割和作物群体植株密度计算、行检测和高度测量展开研究,论文开展的主要工作和成果包括以下内容:（1）作物群体点云数据采集:构建了基于三维激光扫描仪的农田作物群体点云数据采集系统,并设计了农田作物群体点云采集方法,实现对本文实验材料油菜...
【文章来源】：华中农业大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：92 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
华中农业大学2020届硕士研究生学位（毕业）论文12受到国内外应用领域的关注，这项技术也成为了学者研究各种场景三维建模的重要技术（徐源强等2010）。如邵磊等基于车载激光雷达技术提取了复杂城市场景中建筑物（邵磊等2018）。余飞等使用机载激光雷达技术实现高速公路改扩建定测与施工图设计方面实践，满足了施工要求（余飞等2016）。三维激光扫描仪根据应用场景的不同，分为固定式激光扫描仪和可灵活移动式激光扫描仪。固定式激光扫描仪主要是地面三维激光扫描仪（图2.2），移动式激光扫描仪主要是机载式三维激光扫描仪（图2.3）、车载式三维激光扫描仪（图2.4）、手持式三维激光扫描仪（图2.5）。图2.2地面三维激光扫描仪图2.3机载式三维激光扫描仪Fig.2.2Ground3DlaserscannerFig.2.3Airborne3Dlaserscanner图2.4车载式三维激光扫描仪图2.5手持式三维激光扫描仪Fig.2.4Vehicle-mounted3DlaserscannerFig.2.5Handheld3Dlaserscanner根据三维扫描仪不同的测量原理，相关公司研发的产品主要有美国Trimble公司基于三角测距原理生产的MENSISIO扫描仪系统、美国FARO公司基于相位测量的FAROFocusS系列、德国Leica公司基于脉冲测量原理的DS3000系统和日本Topcon公司的GLS-1500系统。目前地面三维激光扫描仪主要是相位干涉法测距原理生产的产品（刘华等2016）。
华中农业大学2020届硕士研究生学位（毕业）论文12受到国内外应用领域的关注，这项技术也成为了学者研究各种场景三维建模的重要技术（徐源强等2010）。如邵磊等基于车载激光雷达技术提取了复杂城市场景中建筑物（邵磊等2018）。余飞等使用机载激光雷达技术实现高速公路改扩建定测与施工图设计方面实践，满足了施工要求（余飞等2016）。三维激光扫描仪根据应用场景的不同，分为固定式激光扫描仪和可灵活移动式激光扫描仪。固定式激光扫描仪主要是地面三维激光扫描仪（图2.2），移动式激光扫描仪主要是机载式三维激光扫描仪（图2.3）、车载式三维激光扫描仪（图2.4）、手持式三维激光扫描仪（图2.5）。图2.2地面三维激光扫描仪图2.3机载式三维激光扫描仪Fig.2.2Ground3DlaserscannerFig.2.3Airborne3Dlaserscanner图2.4车载式三维激光扫描仪图2.5手持式三维激光扫描仪Fig.2.4Vehicle-mounted3DlaserscannerFig.2.5Handheld3Dlaserscanner根据三维扫描仪不同的测量原理，相关公司研发的产品主要有美国Trimble公司基于三角测距原理生产的MENSISIO扫描仪系统、美国FARO公司基于相位测量的FAROFocusS系列、德国Leica公司基于脉冲测量原理的DS3000系统和日本Topcon公司的GLS-1500系统。目前地面三维激光扫描仪主要是相位干涉法测距原理生产的产品（刘华等2016）。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于区域生长算法的复杂建筑物屋顶点云分割[J]. 朱军桃,王雷,赵传,郑旭东. 国土资源遥感. 2019(04)
[2]融合采样一致性和迭代最近点算法的点云配准方法[J]. 赵明富,黄铮,宋涛,曹利波,黄俊木,陈兵. 激光杂志. 2019(10)
[3]基于颜色取样的苹果树枝干点云数据提取方法[J]. 郭彩玲,刘刚. 农业机械学报. 2019(10)
[4]种植密度对不同株型玉米冠层光能截获和产量的影响[J]. 柏延文,杨永红,朱亚利,李红杰,薛吉全,张仁和. 作物学报. 2019(12)
[5]基于RGB-D相机的蔬菜苗群体株高测量方法[J]. 杨斯,高万林,米家奇,吴梦柳,王敏娟,郑立华. 农业机械学报. 2019(S1)
[6]地基激光雷达提取大田玉米植株表型信息[J]. 苏伟,蒋坤萍,郭浩,刘哲,朱德海,张晓东. 农业工程学报. 2019(10)
[7]不同种植密度对尚单2012玉米品种生长发育及其产量的影响[J]. 孟静娇,杨建国,杨吴周. 农业科技通讯. 2019(04)
[8]基于水平截面法的树木点云精细分割研究[J]. 翟啸剑,龚祖官,罗少欢,王鉴钦. 北京测绘. 2019(03)
[9]车载激光扫描数据中建筑物立面快速提取[J]. 邵磊,董广军,于英,姚强强,张阿龙. 地球信息科学学报. 2018(04)
[10]基于机器视觉的大田植株生长动态三维定量化研究[J]. 朱冰琳,刘扶桑,朱晋宇,郭焱,马韫韬. 农业机械学报. 2018(05)
本文编号：3497050
【文章来源】：华中农业大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：92 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
华中农业大学2020届硕士研究生学位（毕业）论文12受到国内外应用领域的关注，这项技术也成为了学者研究各种场景三维建模的重要技术（徐源强等2010）。如邵磊等基于车载激光雷达技术提取了复杂城市场景中建筑物（邵磊等2018）。余飞等使用机载激光雷达技术实现高速公路改扩建定测与施工图设计方面实践，满足了施工要求（余飞等2016）。三维激光扫描仪根据应用场景的不同，分为固定式激光扫描仪和可灵活移动式激光扫描仪。固定式激光扫描仪主要是地面三维激光扫描仪（图2.2），移动式激光扫描仪主要是机载式三维激光扫描仪（图2.3）、车载式三维激光扫描仪（图2.4）、手持式三维激光扫描仪（图2.5）。图2.2地面三维激光扫描仪图2.3机载式三维激光扫描仪Fig.2.2Ground3DlaserscannerFig.2.3Airborne3Dlaserscanner图2.4车载式三维激光扫描仪图2.5手持式三维激光扫描仪Fig.2.4Vehicle-mounted3DlaserscannerFig.2.5Handheld3Dlaserscanner根据三维扫描仪不同的测量原理，相关公司研发的产品主要有美国Trimble公司基于三角测距原理生产的MENSISIO扫描仪系统、美国FARO公司基于相位测量的FAROFocusS系列、德国Leica公司基于脉冲测量原理的DS3000系统和日本Topcon公司的GLS-1500系统。目前地面三维激光扫描仪主要是相位干涉法测距原理生产的产品（刘华等2016）。
华中农业大学2020届硕士研究生学位（毕业）论文12受到国内外应用领域的关注，这项技术也成为了学者研究各种场景三维建模的重要技术（徐源强等2010）。如邵磊等基于车载激光雷达技术提取了复杂城市场景中建筑物（邵磊等2018）。余飞等使用机载激光雷达技术实现高速公路改扩建定测与施工图设计方面实践，满足了施工要求（余飞等2016）。三维激光扫描仪根据应用场景的不同，分为固定式激光扫描仪和可灵活移动式激光扫描仪。固定式激光扫描仪主要是地面三维激光扫描仪（图2.2），移动式激光扫描仪主要是机载式三维激光扫描仪（图2.3）、车载式三维激光扫描仪（图2.4）、手持式三维激光扫描仪（图2.5）。图2.2地面三维激光扫描仪图2.3机载式三维激光扫描仪Fig.2.2Ground3DlaserscannerFig.2.3Airborne3Dlaserscanner图2.4车载式三维激光扫描仪图2.5手持式三维激光扫描仪Fig.2.4Vehicle-mounted3DlaserscannerFig.2.5Handheld3Dlaserscanner根据三维扫描仪不同的测量原理，相关公司研发的产品主要有美国Trimble公司基于三角测距原理生产的MENSISIO扫描仪系统、美国FARO公司基于相位测量的FAROFocusS系列、德国Leica公司基于脉冲测量原理的DS3000系统和日本Topcon公司的GLS-1500系统。目前地面三维激光扫描仪主要是相位干涉法测距原理生产的产品（刘华等2016）。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于区域生长算法的复杂建筑物屋顶点云分割[J]. 朱军桃,王雷,赵传,郑旭东. 国土资源遥感. 2019(04)
[2]融合采样一致性和迭代最近点算法的点云配准方法[J]. 赵明富,黄铮,宋涛,曹利波,黄俊木,陈兵. 激光杂志. 2019(10)
[3]基于颜色取样的苹果树枝干点云数据提取方法[J]. 郭彩玲,刘刚. 农业机械学报. 2019(10)
[4]种植密度对不同株型玉米冠层光能截获和产量的影响[J]. 柏延文,杨永红,朱亚利,李红杰,薛吉全,张仁和. 作物学报. 2019(12)
[5]基于RGB-D相机的蔬菜苗群体株高测量方法[J]. 杨斯,高万林,米家奇,吴梦柳,王敏娟,郑立华. 农业机械学报. 2019(S1)
[6]地基激光雷达提取大田玉米植株表型信息[J]. 苏伟,蒋坤萍,郭浩,刘哲,朱德海,张晓东. 农业工程学报. 2019(10)
[7]不同种植密度对尚单2012玉米品种生长发育及其产量的影响[J]. 孟静娇,杨建国,杨吴周. 农业科技通讯. 2019(04)
[8]基于水平截面法的树木点云精细分割研究[J]. 翟啸剑,龚祖官,罗少欢,王鉴钦. 北京测绘. 2019(03)
[9]车载激光扫描数据中建筑物立面快速提取[J]. 邵磊,董广军,于英,姚强强,张阿龙. 地球信息科学学报. 2018(04)
[10]基于机器视觉的大田植株生长动态三维定量化研究[J]. 朱冰琳,刘扶桑,朱晋宇,郭焱,马韫韬. 农业机械学报. 2018(05)
本文编号：3497050
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/nykj/3497050.html
