植物叶倾角测量方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种植物叶倾角测量方法及装置，植物叶倾角测量方法包括：获取目标植物的植株点云图像；对植株点云图像进行聚类分割，得到多个叶片点云图像；对任一叶片点云图像进行表面重建，确定任一叶片点云图像的实际面积，并对任一叶片点云图像进行平面投影，确定任一叶片点云图像的投影面积；基于实际面积和投影面积，确定任一叶片点云图像的倾角；基于多个叶片点云图像的倾角，确定目标植物的植株叶倾角。本发明专利技术提供的植物叶倾角测量方法，通过获取多个叶片点云图像，基于叶片点云图像的实际面积和投影面积，求得单个叶片的倾角，从而得到植株叶倾角，能够避免对植株造成伤害，且能够提高测量植株叶倾角的精度，提高测量植株叶倾角的效率。株叶倾角的效率。株叶倾角的效率。

【技术实现步骤摘要】
植物叶倾角测量方法及装置


[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，尤其涉及一种植物叶倾角测量方法及装置。

技术介绍

[0002]叶倾角是描述植被冠层结构的重要参数，决定了植被冠层对辐射的截获量，影响整个植物的光合作用速率。此外，叶倾角可以作为植物生长状态的指示器，如水分状况。因此，测量叶倾角这一表型参数对提高植物产量至关重要。
[0003]目前，在测量植物叶倾角相关技术中，主要通过倾斜仪、量角器和罗盘对植物叶倾角进行实地测量，这种实地测量可能对植株造成伤害，且依赖人的主观性，无法保证精度，这样比较费时费力，测算的效率较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种植物叶倾角测量方法及装置，用以解决现有技术中实地测量可能对植株造成伤害，且依赖人的主观性，无法保证精度，这样比较费时费力，测算的效率较低的缺陷，实现避免对植株造成伤害，且能够提高测量植株叶倾角的精度，提高测量植株叶倾角的效率。
[0005]本专利技术提供一种植物叶倾角测量方法，所述植物叶倾角测量方法包括：获取目标植物的植株点云图像；对所述植株点云图像进行聚类分割，得到多个叶片点云图像；对任一所述叶片点云图像进行表面重建，确定任一所述叶片点云图像的实际面积，并对任一所述叶片点云图像进行平面投影，确定任一所述叶片点云图像的投影面积；基于所述实际面积和所述投影面积，确定任一所述叶片点云图像的倾角；基于多个所述叶片点云图像的倾角，确定目标植物的植株叶倾角。
[0006]根据本专利技术提供的一种植物叶倾角测量方法，所述获取目标植物的植株点云图像，包括：获取目标植物的原始三维点云图像；对所述原始三维点云图像进行预处理，得到所述植株点云图像。
[0007]根据本专利技术提供的一种植物叶倾角测量方法，所述对所述原始三维点云图像进行预处理，得到所述植株点云图像，包括：基于所述原始三维点云图像，生成长方体模型，所述长方体模型包覆所述原始三维点云图像的三维边界点，且所述长方体模型的任一面与所述原始三维点云图像所处坐标系的至少一个坐标轴平行；基于预设的比例特征，将所述长方体模型划分为多个栅格；基于预设的范围阈值，删除距离所述栅格的中心超过所述范围阈值的点云数据，得到所述植株点云图像。
[0008]根据本专利技术提供的一种植物叶倾角测量方法，所述对所述原始三维点云图像进行预处理，得到所述植株点云图像，包括：基于所述原始三维点云图像的深度值和预设的深度阈值，删除噪声点云数据，得到所述植株点云图像。
[0009]根据本专利技术提供的一种植物叶倾角测量方法，所述对所述原始三维点云图像进行预处理，得到所述植株点云图像，包括：基于对所述原始三维点云图像的统计分析，选取标
记点；基于所述原始三维点云图像的点云数据与所述标记点的距离和预设距离阈值，删除噪声点云数据，得到所述植株点云图像。
[0010]根据本专利技术提供的一种植物叶倾角测量方法，所述对任一所述叶片点云图像进行表面重建，确定任一所述叶片点云图像的实际面积，包括：基于Delaunay三角剖分方法，对任一所述叶片点云图像进行表面重建，得到多个三角形单元；基于公式
[0011][0012][0013][0014]得到任一所述叶片点云图像的实际面积，其中，S
(TLA)
为任一所述叶片点云图像的实际面积，k为三角形单元的序号，n为三角形单元的个数，A为第k个三角形单元的面积，a、b、c为三角形单元的三个边长；所述对任一所述叶片点云图像进行平面投影，确定任一所述叶片点云图像的投影面积，包括：将所述任一所述叶片点云图像的坐标投影到栅格平面上，对所述任一所述叶片点云图像进行平面三角剖分，得到多个三角形单元；
[0015]基于公式
[0016][0017][0018][0019]其中，S
(PLA)
为任一所述叶片点云图像的投影面积，i为三角形单元的序号，m为三角形单元的个数，B为第i个三角形单元的面积，x、y、z为三角形单元的三个边长。
[0020]根据本专利技术提供的一种植物叶倾角测量方法，所述基于所述实际面积和所述投影面积，确定任一所述叶片点云图像的倾角，包括：将所述实际面积与所述投影面积的比值，作为任一所述叶片点云图像的倾角。
[0021]本专利技术还提供一种植物叶倾角测量装置，所述植物叶倾角测量装置包括：获取单元，用于获取目标植物的植株点云图像；分割单元，用于对所述植株点云图像进行聚类分割，得到多个叶片点云图像；第一确定单元，用于对任一所述叶片点云图像进行表面重建，确定任一所述叶片点云图像的实际面积，并对任一所述叶片点云图像进行平面投影，确定任一所述叶片点云图像的投影面积；第二确定单元，用于基于所述实际面积和所述投影面积，确定任一所述叶片点云图像的倾角；第三确定单元，用于基于多个所述叶片点云图像的倾角，确定目标植物的植株叶倾角。
[0022]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述植物叶倾角测量方法的步骤。
[0023]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述植物叶倾角测量方法的步骤。
[0024]本专利技术提供的植物叶倾角测量方法，通过获取三维状态的植株点云图像，利用聚
类分割的方法得到多个叶片点云图像，基于叶片点云图像的实际面积和投影面积，求得植株单个叶片的倾角，从而得到植株叶倾角，能够避免对植株造成伤害，且能够提高测量植株叶倾角的精度，提高测量植株叶倾角的效率。
附图说明
[0025]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0026]图1是本专利技术提供的植物叶倾角测量方法的流程示意图之一；
[0027]图2是本专利技术提供的植物叶倾角测量方法的采集位置示意图；
[0028]图3是本专利技术提供的植物叶倾角测量方法的聚类分割示意图；
[0029]图4是本专利技术提供的植物叶倾角测量方法的获取实际面积和投影面积的示意图；
[0030]图5是本专利技术提供的植物叶倾角测量方法的确定叶片点云图像的倾角的示意图；
[0031]图6是本专利技术提供的植物叶倾角测量方法的流程示意图之二；
[0032]图7是本专利技术提供的植物叶倾角测量方法的预处理过程的示意图之一；
[0033]图8是本专利技术提供的植物叶倾角测量方法的预处理过程的示意图之二；
[0034]图9是本专利技术提供的植物叶倾角测量方法的预处理过程的示意图之三；
[0035]图10是本专利技术提供的植物叶倾角测量方法的预处理过程的示意图之四；
[0036]图11是本专利技术提供的植物叶倾角测量方法的预处理过程的示意图之五；<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种植物叶倾角测量方法，其特征在于，包括：获取目标植物的植株点云图像；对所述植株点云图像进行聚类分割，得到多个叶片点云图像；对任一所述叶片点云图像进行表面重建，确定任一所述叶片点云图像的实际面积，并对任一所述叶片点云图像进行平面投影，确定任一所述叶片点云图像的投影面积；基于所述实际面积和所述投影面积，确定任一所述叶片点云图像的倾角；基于多个所述叶片点云图像的倾角，确定目标植物的植株叶倾角。2.根据权利要求1所述的植物叶倾角测量方法，其特征在于，所述获取目标植物的植株点云图像，包括：获取目标植物的原始三维点云图像；对所述原始三维点云图像进行预处理，得到所述植株点云图像。3.根据权利要求2所述的植物叶倾角测量方法，其特征在于，所述对所述原始三维点云图像进行预处理，得到所述植株点云图像，包括：基于所述原始三维点云图像，生成长方体模型，所述长方体模型包覆所述原始三维点云图像的三维边界点，且所述长方体模型的任一面与所述原始三维点云图像所处坐标系的至少一个坐标轴平行；基于预设的比例特征，将所述长方体模型划分为多个栅格；基于预设的范围阈值，删除距离所述栅格的中心超过所述范围阈值的点云数据，得到所述植株点云图像。4.根据权利要求2所述的植物叶倾角测量方法，其特征在于，所述对所述原始三维点云图像进行预处理，得到所述植株点云图像，包括：基于所述原始三维点云图像的深度值和预设的深度阈值，删除噪声点云数据，得到所述植株点云图像。5.根据权利要求2所述的植物叶倾角测量方法，其特征在于，所述对所述原始三维点云图像进行预处理，得到所述植株点云图像，包括：基于对所述原始三维点云图像的统计分析，选取标记点；基于所述原始三维点云图像的点云数据与所述标记点的距离和预设距离阈值，删除噪声点云数据，得到所述植株点云图像。6.根据权利要求1-5任一项所述的植物叶倾角测量方法，其特征在于，所述对任一所述叶片点云图像进行表面重建，确定任一所述叶片点云图像的实际面积，包括：基于Delaunay三角剖分方法，对任一所述叶片点云图像进行表面重建...

【专利技术属性】
技术研发人员：马晓丹，关海鸥，张志超，
申请(专利权)人：黑龙江八一农垦大学，
类型：发明
国别省市：