【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于精确农业中作物生命信息无损监测领域，涉及一种小麦冠层叶倾角分布自动估算方法，具体是一种基于体素分割法向量算法的小麦冠层叶倾角分布自动估算方法。
技术介绍
1、叶倾角分布是作物冠层最重要的结构参数之一，是与光合作用有关的重要性状，影响冠层内的辐射传输过程。叶倾角分布总结了冠层叶片的空间方向，定义为随机选择的叶片在单位倾角角度间隔内的概率。量化叶倾角分布的变化可以为高通量表型分析提供强有力的技术支持。
2、目前获取叶倾角分布的方法可分为直接测量法和间接估计法。直接测量是用倾角计、量角器或其他与叶片表面直接接触的工具进行的，但这需要测量许多叶片才能获得。该方法具有精度高的优点，但耗时费力，且直接接触会干扰叶片。间接估计主要基于光学图像，这种方法通常成本低廉，但需要大量的后处理和人机交互。由于难以获得叶倾角分布，科学家们开发了几个仅由一个或两个参数表征的数学函数。然而，作物冠层的叶倾角分布是物种特异性的，简化的数学函数忽略了不同物种、生长阶段和栽培管理方式之间的潜在差异。
3、地基激光雷达是一种主动遥感技术，它向扫描仪周围的球形空间发射激光脉冲。利用发射激光脉冲的方向和返回脉冲的双向传播时间，生成目标物体的点云。在记录植被三维位置方面具有独特的优势，已被广泛用于植物结构的量化。基于三维点云实现小麦冠层叶倾角分布自动估算，对推动基于激光雷达的高通量三维表型获取有重要意义。然而目前基于地基激光雷达的小麦冠层叶倾角分布估计，存在缺乏对弯曲叶片的自动分割和冠层中叶点密度分布不均匀的问题。
【技术保护点】
1.一种基于体素分割法向量算法的小麦冠层叶倾角分布自动估算方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于体素分割法向量算法的小麦冠层叶倾角分布自动估算方法，其特征在于，所述步骤1中，采用地基激光雷达获取小麦关键生育期的点云数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于体素分割法向量算法的小麦冠层叶倾角分布自动估算方法，其特征在于，所述步骤2中，应用RiScan Pro软件进行数据预处理：首先，对每个站点的数据进行配准和合并，平均配准误差为1～3mm；然后，根据脉冲形状偏差进行滤波去除噪声点，并使用地形滤波器去除地面点；最后，导出各点的三维坐标(x,y,z)，进行后续处理。
4.根据权利要求1所述的一种基于体素分割法向量算法的小麦冠层叶倾角分布自动估算方法，其特征在于，所述步骤3中，所述计算点云的法向量包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于体素分割法向量算法的小麦冠层叶倾角分布自动估算方法，其特征在于，所述步骤4中，将点云进行体素化包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于体素分割法向量算法的小麦冠层叶倾角分布
7.根据权利要求1所述的一种基于体素分割法向量算法的小麦冠层叶倾角分布自动估算方法，其特征在于，所述步骤6中，计算体素的角度过程为：
8.根据权利要求1所述的一种基于体素分割法向量算法的小麦冠层叶倾角分布自动估算方法，其特征在于，所述步骤7中，叶倾角分布和平均叶倾角的计算过程为
9.根据权利要求1所述的一种基于体素分割法向量算法的小麦冠层叶倾角分布自动估算方法，其特征在于，所述估算方法还包括验证算法的可行性，具体包括：
10.根据权利要求9所述的一种基于体素分割法向量算法的小麦冠层叶倾角分布自动估算方法，其特征在于，采用决定系数R2、均方根误差RMSE对结果进行综合评价，其中R2和RMSE的公式为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于体素分割法向量算法的小麦冠层叶倾角分布自动估算方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于体素分割法向量算法的小麦冠层叶倾角分布自动估算方法，其特征在于，所述步骤1中，采用地基激光雷达获取小麦关键生育期的点云数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于体素分割法向量算法的小麦冠层叶倾角分布自动估算方法，其特征在于，所述步骤2中，应用riscan pro软件进行数据预处理：首先，对每个站点的数据进行配准和合并，平均配准误差为1～3mm；然后，根据脉冲形状偏差进行滤波去除噪声点，并使用地形滤波器去除地面点；最后，导出各点的三维坐标(x,y,z)，进行后续处理。
4.根据权利要求1所述的一种基于体素分割法向量算法的小麦冠层叶倾角分布自动估算方法，其特征在于，所述步骤3中，所述计算点云的法向量包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于体素分割法向量算法的小麦冠层叶倾角分布自动估算方...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚霞，王永清，郭泰，谷洋洋，郑恒彪，程涛，江冲亚，朱艳，曹卫星，
申请(专利权)人：南京农业大学，
类型：发明
国别省市：
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