基于三维点云的甜菜根表型参数提取与根型判别.pdf

第 36 卷 第 10 期 农 业 工 程 学 报 Vol.36 No.10 2020 年 5 月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering May 2020 181 基于三维点云的甜菜根表型参数提取与根型判别 1 2 2 2 2 2 柴宏红 ，邵 科 ，于 超 ，邵金旺 ，王瑞利 ，随 洋 ， 3 1 1※ 白 凯 ，刘云玲 ，马韫韬 （1. 中国农业大学土地科学与技术学院农业部华北耕地保育重点实验室，北京 100193 ； 2. 内蒙古自治区特色植物分子生物学重点实验室，内蒙古自治区生物技术研究院，呼和浩特 010070 ； 3. 内蒙古自治区呼伦贝尔生态环境监测站，呼伦贝尔 021008 ） 摘 要：为挑选产糖量高且适合机械化收获的甜菜根型，该文基于多视角图像序列，构建了 207 个基因型甜菜根的三维 点云模型。基于三维点云提取了描述甜菜根形态特征的 10 个表型参数：最大直径、根长、凸包体积、顶投影面积、紧凑 度、凸起率、凸起角、根头比、根尾比和根体渐细指数。与人工测定的最大直径和根长值进行校验，决定系数 R2 均在 0.95 以上。其中根长、凸包体积及顶投影面积与生产指标呈极显著(P<0.01)相关关系。采用稳定性较高的 K-medoids 聚类算法 将甜菜根型分为 4 类，结合专家知识获取理想根构型的主要特征为根型中等长度、比例适中。采用线性判别、随机森林、 支持向量机、决策树和朴素贝叶斯 5 种预测模型进行根型判别。结果表明 5 种根系判别模型预测准确率均在 70.0% 以上， 随机森林判别准确率达到 81.4%。研究结果将为培育高品质和适应机械化生产的甜菜品种提供依据。 关键词：图像处理；机器学习；三维点云；甜菜；根型；表型；分类 doi ：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.10.022 中图分类号：TP391.4 文献标志码：A 文章编号：1002-6819(2020)-10-0181-08 柴宏红，邵科，于超，等. 基于三维点云的甜菜根表型参数提取与根型判别[J]. 农业工程学报，2020，36(10)：181-188. doi ：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.10.022 Chai Honghong, Shao Ke, Yu Chao, et al. Extraction of phenotypic parameters and discrimination of beet root types based on 3D point cloud[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(10): 1