《基於3D圖像的葉片萎蔫實時辨識與植物生理信息解譯》是依託北京林業大學，由趙燕東擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於3D圖像的葉片萎蔫實時辨識與植物生理信息解譯
- 依託單位：北京林業大學
- 項目負責人：趙燕東
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
水是植物生存的基本要素。植株體態作為一種生命特徵每天伴隨土壤水、環境溫、濕與光照的變化而改變。因此，將植株本身視為一類活物質感測器，套用機器視覺與人工智慧模式識別方法辨識植株體態早期萎蔫特徵，通過生理信息解析確定植株虧水脅迫承受力，對節水灌溉有重要價值。針對2D圖像無法全面提取植株體態特徵的瓶頸，本申請提出雷射掃描快速獲取植株3D圖像矩陣的萎蔫特徵辨識方法研究。理論創新點：將葉片形態變化視為3D歐氏空間曲面集，以微分幾何高斯曲率與平均曲率、曲面方向極值、分形維數和2D傅氏變換等數學方法分別辨識葉片萎蔫變化特徵。試驗過程結合莖流、莖桿伸縮、蒸騰，植物體水分、根吸水、土壤水分/水勢、溫度、濕度、光照等參數解析萎蔫變化過程。 究內容與技術路線包括：（1）葉片尺度下基於不同數學方法定義萎蔫指數；（2）多變數試驗方法設計與萎蔫觀測（3）萎蔫形態辨識與生理信息解析綜合檢驗所定義的萎蔫指數。
結題摘要
植物葉片萎蔫作為一種可視化現象,表征了植物體生命需水狀況,葉片萎蔫表明植物體內水分虧缺，反之則充足，因此可以把植物體自身視為一種特殊的活體感測器，根據其葉片萎蔫信息量化地判斷植物的生命需水狀況。植物莖幹作為疏導水分的主體，表征了植物體儲水狀況，因此可以通過檢測植物莖幹的體積含水率來量化植物體儲水狀況。本課題基於機器視覺和駐波比法提出了2種植物生命需水狀況智慧型檢測方法，具有無損、實時、線上等特點，為精準節水灌溉、設施農林業和植物生理信息解譯等研究奠定了基礎。本課題4年的主要研究內容如下： （1）基於3D數字圖像，定義了6種能夠實時定量辨識植物葉片萎蔫程度的萎蔫指數，並基於圖像處理的方法研究了萎蔫指數的計算過程； （2）基於雷射三角測量感測器和ToF攝相機，分析了萎蔫指數與植物葉態萎蔫程度的映射關係，並且萎蔫指數與飽和水汽壓差、光合有效輻射的相關係數分別大於0.81、0.72； （3）基於駐波比法研製了植物莖體水分感測器，當植物莖體體積含水率一定且小於59.59%時，且當探測環直徑一定且小於 10.5 cm 時，能夠滿足植物莖體水分檢測的要求； （4）基於植物莖體水分感測器，研究了植物莖體水分與 VPD、 PAR 等植物微環境參數以及莖流速率、淨光合速率等植物生理參數的相關性。 基於以上研究內容，本課題組總計發表25篇論文（2篇SCI，21篇EI），授權1項發明專利，培養10名研究生，完成了既定任務。
