利用激光雷達LiDAR植物表型3D成像系統

口的不斷增長給當今世界的糧食安全帶來了挑戰。基因改造工具為快速開展新作物鑒定和開發研究開辟了一個新時代。然而，植物表型分析技術的瓶頸限制了基因-表型發育的一致性，因為表型是鑒定潛在作物以提高產量和抵抗不斷變化的環境的關鍵。在利用現有傳感器和技術的同時，已經進行了"高通量"植物表型分析的各種嘗試。然而，在了解基因-環境相互作用的過程中，對與基因組連接的“良好”表型信息的需求仍然是植物表型技術的瓶頸。此外，現有的技術和儀器由于其價格高，體積大而難以獲得。

A.LiDARPheno B.SICK LMS400

本文作者試圖探索和開發低成本的基于LiDAR的平臺，用于實驗室和田間的植物表型分析。介紹了一種基于LiDAR的低成本系統設計——LiDARPheno，以評估低成本的LiDAR傳感器在葉片性狀（長、寬、面積）提取中的可行性。基于低成本和現成的組件和模塊，作者詳細介紹了LiDARPheno的設計。此外，還設計了用于控制系統硬件的固件和基于用戶級python的數據采集腳本。系統的軟件部分利用了公共可用的庫和應用程序編程接口(api)，使非技術用戶易于實現系統。提出了LiDAR數據分析方法，開發了處理數據和提取葉片性狀的算法。處理過程包括LiDAR數據的轉換、清洗/過濾、分割和特征提取。通過室內植物和油菜試驗，以開發和驗證用于評估葉性狀的方法。并將基于LiDARPheno的特征提取結果與SICK LMS400(一種商用2D激光雷達)進行比較，以評估所開發系統的性能。

采集數據的后處理示例

LMS400和LiDARPheno測量比較

A.葉長  B.葉寬  C.葉面積

本文展示了低成本LiDAR設備在植物表型分析任務中的實用性。還與常用的激光雷達表型傳感器的性能進行了比較。表明在葉片特征提取的成本和結果的準確性之間得到了一個很好的權衡。