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作者：任添翼;彭勃;袁帅;范晓飞;
单位：河北农业大学机电工程学院;河北农业大学园艺学院;
摘要：植物表型研究在农业科学和植物育种领域具有重要意义，传统的人工测量效率低、精度低、重复性差且具有局限性。为了实现对白菜表型数据的高效、准确和大规模获取，提出了一种基于无人机(UAV)RGB图像的单株白菜株长、株宽和株高的高通量自动获取方法。利用无人机拍摄的田间白菜RGB图像，并通过运动恢复结构算法(SfM)对白菜生长场景进行三维点云的重构；通过训练点云语义分割网络，能够将白菜冠层区域从田间地块背景中分割出来；采用K-Means聚类算法提取出单株白菜点云模型，并利用轴对齐包围盒方法计算出白菜的株长、株宽和株高。将得到的白菜株长、株宽和株高与人工测量值进行比较，结果显示：所提出方法的决定系数R~2分别为0.943 37、0.905 54和0.924 61,获得了令人满意的数据，为大白菜数字化育种的研究提供了科学、可靠的表型分析工具。这种自动化的高通量方法有利于农业科学和植物育种领域的研究和实践，为提高作物品质和增加产量提供支持。
关键词：白菜表型;;无人机RGB图像;;三维点云;;点云语义分割;;K-Means聚类;;轴对齐包围盒
基金资助：国家自然科学基金面上项目(32072572)
