1 黑龙江八一农垦大学电气与信息学院, 黑龙江 大庆 163319
2 黑龙江八一农垦大学农学院, 黑龙江 大庆 163319
为高通量地计算农作物株高,克服传统测量方法低效、耗时耗力等不足, 以抗线9号、13号和富豆6号寒地大豆为研究对象,构建了基于Kinect 2.0的大豆冠层图像同步采集平台,并在三维重建大豆冠层结构形态的基础上,提出了基于深度信息的个体和群体大豆株高计算方法。实验结果表明,与实测值相比,计算得到的个体和群体大豆株高的平均误差分别为0.14 cm和0.54 cm,抗线9号、13号和富豆6号株高计算值与实测值之间的决定系数依次为0.9717,0.9730,0.9697。所提方法能够较为精确地计算大豆植株的株高特征。
机器视觉 大豆冠层 深度信息 Kinect 2.0 三维重建 表型参数 株高
