基于RGB-D与Cropobserver的黄瓜冠层叶绿素荧光测量研究
发布时间:2021-08-04 20:24
叶绿素荧光测量是作物光合作用强度无损测量的重要手段,可以实现光合参数的实时快速测量。目前,叶绿素荧光监测在单个叶片二维荧光图像层面研究趋于成熟,但整株和冠层的叶绿素荧光三维探测研究仍处于探索阶段。针对上述问题,本文选择RGB-D(RGB-Depth)传感器Kinect和Cropobserver冠层叶绿素荧光探测装置,研究基于RGB-D与Cropobserver的冠层叶绿素荧光的三维分布监测,为作物冠层叶绿素荧光分布3D全面可视化分布信息获取与研究提供重要技术支撑。论文的主要研究内容和结果如下:(1)基于Kinect的RGB-D数据采集实验平台搭建为实现RGB-D图像信息和冠层叶绿素荧光的同步获取,通过PC工作站在Cropobserver采集作物冠层叶绿素荧光信息时,同步采集作物冠层的颜色信息流和深度信息流,通过深度图的像素坐标向彩色图映射和相机内参模型,实现了深度图和彩色图之间的匹配。为叶绿素荧光信息在植株冠层的三维分布表征提供条件。(2)Kinect与Cropobserver之间的位置匹配为实现Kinect与Cropobserver之间的空间位置匹配,通过Kinect捕获Cropob...
【文章来源】:江苏大学江苏省
【文章页数】:70 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
点云数据3D重建分析流程
江苏大学硕士学位论文61.2.3叶绿素荧光高通量分析技术近年来,在叶绿素荧光监测中,也遵循着高通量分析的趋势,从单点、叶片到冠层群体进行叶绿素荧光监测,光合作用的测量进入“群体(冠层)连续测量”的时代。2010年后,叶绿素荧光成像技术逐渐发展为快速发展的高通量植物表型平台的核心技术。在叶绿素荧光的单点测量方面,2004年,德国WALZ公司生产处世界上第一台可长时间连续监测的调制荧光仪MONITORING-PAM。主机同时可以控制1到7个探头,对室内外环境的植物的多个叶片上的单点进行长时间连续测量[52,53]。图1.2MONITORING-PAM多点连续测量Fig1.2Multi-pointcontinuousmeasurementofMONITORING-PAM在叶片的叶绿素荧光测量方面,第一台多功能调制荧光成像系统IMAGE-PAM来自WALZ公司[54]。采用超强发光LED光源,CCD检测器检测叶片每个像素的光合作用。如图1.3所示,IMAGE-PAM在2005年升级为M系列,含有Microscopy、Micro、Mini、Maxi四种探头选择,成像面积分别为130×150、3.5×4.5、24×32、10×13,实现了从单细胞到全叶片的测量[53]。图1.3IMAGE-PAMM系列Fig1.3IMAGE-PAMMseries在冠层高通量测量方面,2005年Kolber提出叶绿素荧光“遥测”技术设备
IMAGE-PAMM系列Fig1.3IMAGE-PAMMseries
【参考文献】:
期刊论文
[1]植株点云超体聚类分割方法[J]. 刘慧,刘加林,沈跃,潘成凯. 农业机械学报. 2018(12)
[2]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)
[3]散乱点云的自适应α-shape曲面重建[J]. 何华,李宗春,李国俊,阮焕立,隆昌宇. 计算机应用. 2016(12)
[4]基于多视角立体视觉的植株三维重建与精度评估[J]. 胡鹏程,郭焱,李保国,朱晋宇,马韫韬. 农业工程学报. 2015(11)
[5]基于机器视觉的植物群体生长参数反演方法[J]. 孙国祥,汪小旵,闫婷婷,李雪,陈满,施印炎,陈景波. 农业工程学报. 2014(20)
[6]基于实测数据的作物三维信息获取与重建方法研究进展[J]. 张建,李宗南,张楠,谢静,贺立源. 华中农业大学学报. 2013(04)
[7]黄瓜穴盘苗生长过程及壮苗指数模型[J]. 王纪章,赵青松,李萍萍. 江苏农业科学. 2012(09)
[8]基于颜色特征的棉田中铁苋菜识别技术[J]. 陈树人,沈宝国,毛罕平,尹建军,杨运克,肖伟中. 农业机械学报. 2009(05)
[9]立体视觉研究的现状与进展[J]. 游素亚. 中国图象图形学报. 1997(01)
博士论文
[1]基于深度相机的叶菜类作物三维重建与生长测量方法研究[D]. 胡杨.浙江大学 2018
硕士论文
[1]基于RGB-D温室苗期作物生长参数提取方法的研究[D]. 杨斯.西北农林科技大学 2018
[2]三维植物网格并行生成及渲染算法研究[D]. 朴海音.大连理工大学 2009
本文编号:3322348
【文章来源】:江苏大学江苏省
【文章页数】:70 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
点云数据3D重建分析流程
江苏大学硕士学位论文61.2.3叶绿素荧光高通量分析技术近年来,在叶绿素荧光监测中,也遵循着高通量分析的趋势,从单点、叶片到冠层群体进行叶绿素荧光监测,光合作用的测量进入“群体(冠层)连续测量”的时代。2010年后,叶绿素荧光成像技术逐渐发展为快速发展的高通量植物表型平台的核心技术。在叶绿素荧光的单点测量方面,2004年,德国WALZ公司生产处世界上第一台可长时间连续监测的调制荧光仪MONITORING-PAM。主机同时可以控制1到7个探头,对室内外环境的植物的多个叶片上的单点进行长时间连续测量[52,53]。图1.2MONITORING-PAM多点连续测量Fig1.2Multi-pointcontinuousmeasurementofMONITORING-PAM在叶片的叶绿素荧光测量方面,第一台多功能调制荧光成像系统IMAGE-PAM来自WALZ公司[54]。采用超强发光LED光源,CCD检测器检测叶片每个像素的光合作用。如图1.3所示,IMAGE-PAM在2005年升级为M系列,含有Microscopy、Micro、Mini、Maxi四种探头选择,成像面积分别为130×150、3.5×4.5、24×32、10×13,实现了从单细胞到全叶片的测量[53]。图1.3IMAGE-PAMM系列Fig1.3IMAGE-PAMMseries在冠层高通量测量方面,2005年Kolber提出叶绿素荧光“遥测”技术设备
IMAGE-PAMM系列Fig1.3IMAGE-PAMMseries
【参考文献】:
期刊论文
[1]植株点云超体聚类分割方法[J]. 刘慧,刘加林,沈跃,潘成凯. 农业机械学报. 2018(12)
[2]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)
[3]散乱点云的自适应α-shape曲面重建[J]. 何华,李宗春,李国俊,阮焕立,隆昌宇. 计算机应用. 2016(12)
[4]基于多视角立体视觉的植株三维重建与精度评估[J]. 胡鹏程,郭焱,李保国,朱晋宇,马韫韬. 农业工程学报. 2015(11)
[5]基于机器视觉的植物群体生长参数反演方法[J]. 孙国祥,汪小旵,闫婷婷,李雪,陈满,施印炎,陈景波. 农业工程学报. 2014(20)
[6]基于实测数据的作物三维信息获取与重建方法研究进展[J]. 张建,李宗南,张楠,谢静,贺立源. 华中农业大学学报. 2013(04)
[7]黄瓜穴盘苗生长过程及壮苗指数模型[J]. 王纪章,赵青松,李萍萍. 江苏农业科学. 2012(09)
[8]基于颜色特征的棉田中铁苋菜识别技术[J]. 陈树人,沈宝国,毛罕平,尹建军,杨运克,肖伟中. 农业机械学报. 2009(05)
[9]立体视觉研究的现状与进展[J]. 游素亚. 中国图象图形学报. 1997(01)
博士论文
[1]基于深度相机的叶菜类作物三维重建与生长测量方法研究[D]. 胡杨.浙江大学 2018
硕士论文
[1]基于RGB-D温室苗期作物生长参数提取方法的研究[D]. 杨斯.西北农林科技大学 2018
[2]三维植物网格并行生成及渲染算法研究[D]. 朴海音.大连理工大学 2009
本文编号:3322348
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3322348.html
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