文献类型： 中文期刊

作者： 吴升 ¹ ; 赵春江 ¹ ; 郭新宇 ² ; 温维亮 ² ; 肖伯祥 ² ; 王传宇 ² ;

作者机构： 1.北京林业大学信息学院

2.国家农业信息化工程技术研究中心

关键词： 激光仪;聚类算法;主成分分析法;点云;密度收缩;叶片;重建;果树

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2017 年 33 卷 S1 期

页码： 212-218

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 精确的果树三维冠层结构是农业科研人员进行功能结构模型研究的重要载体,该文提出一种快速、精确、自动的果树冠层叶片重建方法。首先根据带叶果树点云的局部和全局特征,建立椭球分层的点云密度收缩方法实现器官点云分离,然后利用邻近传播主成分分析算法实现叶片特征参数的求解,利用Laplacian收缩算法实现冠层骨架点的连通,从而实现冠层叶片的快速自动重建。最后利用C++及Point Cloud Library(PCL)点云库,开发果树叶片点云冠层自动重建系统,对苹果树、柑橘树等不同类型果树进行算法验证,结果表明该方法能够正确识别出的叶片数占冠层总叶片数的90%以上,叶面积指数的正确率大于95%,叶片倾角偏离5?以内的叶片数占总叶片数的90%以上。该方法得到了较好的可视化效果和叶冠三维重建精度,可为后期树体冠层内光合作用的研究、整形修剪、农业仿真试验等提供参考。