作者单位
摘要
北京大学地球与空间科学学院, 遥感与地理信息系统研究所, 北京 100871
表型分析对于理解植物基因型与环境之间的关系非常重要, 开发高效且成本低的相关技术是精准农业等领域的一项典型需求。 其中, 代表性的RGB-D设备Kinect已用于植物表型分析, 但其应用潜力尚未被充分挖掘。 本文首先梳理比较了Kinect表征三维结构的三种原理方式, 即点云基于深度图像(DI)生成, 通过运动恢复结构(SfM)从彩色图像获得, 以及合并DI和SfM点云生成融合数据(MD), 并以FARO X330激光扫描仪获取的基准数据评估三种方式的性能。 以植物玉簪为例的分析结果表明, 对叶面积的估算DI点云的准确度最高, 对叶片圆形度和偏心率的反演MD点云表现最佳, 对叶倾角的反演SfM点云的性能最好。 三种方式的结果差异源于它们表征不同结构的表现不同, 对于叶面积的反演, SfM表征叶片相对不完整, 而MD重建叶片的边缘存在不平滑的现象, 导致两者精度不足; 对于表征叶片的几何特征, 通过合并DI和SfM数据生成的MD点云实现了信息增强的效果, 使得其表现优于DI和SfM点云; 叶倾角对深度测量的准确性更敏感, 由于Kinect测量深度过程中通常存在误差, 导致DI和MD点云反演精度偏低, 而SfM点云仅通过彩色图像生成, 因此其表现出反演叶倾角的最佳性能。 性能比较与原因分析表明, 三种方式对不同的结构特征有不同的适用空间, 它们的集成有助于提升Kinect用于植物表型分析的整体性能, 由此形成一种基于Kinect的移动表型高效分析技术; 此外, 提出的叶片几何描绘(LGD)模型可较好拟合叶片轮廓, 有助于恢复部分被遮挡叶片的几何形态。 提出了一种基于Kinect的低成本但高效的移动型三维植物结构表型分析技术, 这对于促进作物监控、农业增产等有基础技术意义。
植物表型分析 点云 结构参数提取 plant phenotyping Point cloud Structural parameter extraction Kinect Kinect LiDAR LiDAR 
光谱学与光谱分析
2020, 40(8): 2352
作者单位
摘要
1 中国科学院 上海光学精密机械研究所,上海 201800
2 上海大恒光学精密机械有限公司,上海 201800
基于双轴双折射薄膜模型,利用在不同入射角度下薄膜对两种偏振态光波透射光谱,同时获得“雕塑”薄膜主轴折射率N1,N2,N3和薄膜厚度d及柱状角β等参数。基于倾斜沉积技术,利用电子束反应蒸发方法制备了氧化钽“雕塑”薄膜。借助于模拟退火算法,对入射角度为0,20°,30°,45°和60°时两种偏振态光波的透射光谱进行拟合,确定了氧化钽“雕塑”薄膜的结构参数,并与场发射扫描电镜测量的薄膜结构进行了比较。结果表明,利用透射光谱曲线可以较为准确地获得“雕塑”薄膜的结构参数。
薄膜 结构参数提取 倾斜沉积技术 模拟退火算法 “雕塑”薄膜 
光学学报
2010, 30(1): 287

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!