【论文精选】田间作物群体三维点云柱体空间分割方法
《农业工程学报》2021年第37卷第7期刊载了华中农业大学林承达、韩晶、谢良毅与胡方正的论文——“田间作物群体三维点云柱体空间分割方法”。该研究由国家自然科学基金项目（项目号：41301522）等资助。
引文信息：林承达,韩晶,谢良毅,胡方正.田间作物群体三维点云柱体空间分割方法[J].农业工程学报,2021,37(7):175-182.
研究目的：
农田作物群体表型信息对于研究作物内部基因改变和培育优良品种具有重要意义。为实现田间作物群体点云数据中单个植株对象的完整提取与分割，以便于更高效地完成作物个体表型参数的自动测量，该研究提出一种田间作物柱体空间聚类分割方法。
方法：
利用三维激光扫描仪获取田间油菜、玉米和棉花的三维点云数据，基于HSI（Hue-Saturation-Intensity，色调、饱和度、亮度）颜色模型进行作物群体目标提取，采用直通滤波方法获取作物茎秆点云，基于茎秆点云数据使用欧氏距离聚类分割算法提取每个植株的聚类中心点，并以聚类中心点建立柱体空间模型，使用该模型分割得到田间作物每个单体植株的点云数据。
结果与结论：
试验结果表明，该研究的方法对油菜、玉米和棉花3种作物的分割准确率分别为90.12%、96.63%和100%，与欧氏距离聚类分割结果相比，准确率分别提高了36.42，61.80和82.69个百分点，算法耗时分别缩短为后者的9.98%，16.40%和9.04%，与区域增长算法分割结果相比，该研究的方法可用于不同类型农作物，适用性更强，能够实现农田中较稠密作物植株的分割。该研究的方法能够实现农田尺度下单个植株的完整提取与分割，具有较高的适用性，可为精确测量作物个体表型信息提供参考。
本文由丨《农业工程学报》编辑部丨精编发布
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