[发明专利]一种基于点云的农田土壤层水平校正及去除方法

说明书

本发明提供一种基于点云的农田土壤层水平校正及去除方法，首先利用深度相机获取农田土壤层的可见光图像及图像对应的深度信息，经过差值计算获得植株的三维点云数据，并将获得的田间植株的三维点云数据分类储存在计算机中；然后利用点云处理工具，将得到的三维点云数据逐步经过随机采样一致性算法进行土壤层拟合、得到拟合后的土壤层水平面，再将拟合后的土壤层水平面的点云通过罗德里格旋转算法进行土壤层水平校正，最后根据预设阈值将土壤层去除。该方法有效避免三维扫描过程中可能存在的无关环境点云给表型参数计算带来的复杂性，提高植物表型计算的准确程度、实现植株表型的精确测量。

技术领域

本发明涉及农业种植技术领域，具体涉及一种基于点云的农田土壤层水平校正及去除方法。

背景技术

植物表型作为植物基因型与环境互作效应等协同表达的可观察的形态特征，其相关研究可以探索表型、植物基因型以及环境因素间的相互联系，进而推动植物表型组学的发展，给农作物育种的研究带来新的、巨大的突破；高通量、高质量和高精度的植物表型测量作为植物表型解析的前期工作，既是表型组学研究的重要方向，也是现阶段面临的难题之一。

目前，对于高精度的表型获取，往往采用田间破坏性取样、然后在实验室中利用三维扫描仪或多角度视觉成像进行三维重建的方式，但破坏性取样所获得的数据对于一株植株只能进行一次(即针对同一株植株不具备再现性)，且无法动态、真实的反映植株在田间的生长变化情况；同时，利用三维扫描设备进行扫描虽然可以高通量的获取田间原位的作物点云数据、对一块农田进行时序点云分析，但在扫描过程中往往会扫描到作物真实生长环境(包括滴灌管、土壤层等)，对于表型提取来说具有较多冗余数据；并且，因为农田本身具有坡度或三维扫描设备在安装过程中有角度倾斜导致扫描过程并不能完全垂直于植株的生长方向，从而导致扫描出的地面点云不是水平的、而是带有坡度的，从而影响后续植物表型测量的精确度。

我国具有众多品种的粮食作物与经济作物，它们不仅具有重要的食用价值，也是畜牧业、轻工业以及化工业的重要原料；目前，在作物的诸多表型参数的获取与测量中，田间原位的植物点云获取一直是植物表型的研究重点。田间破坏性取样所造成的非真实表达，人工手动扫描费时费力，采用立尺、角度尺等传统农学方法的测量表型数据需考虑测量人员的主观因素等均是现有技术中表型精确测量存在的、亟待解决的问题，它们极大的制约着植物表型测量的发展。

发明内容

针对以上现有技术存在的问题，本发明的目的在于提供一种基于点云的农田土壤层水平校正及去除方法，通过获取植株的三维点云数据，同时以植株所在的土壤层表面为基础进行土壤层拟合、坐标系校正、土壤层去除，从而避免三维扫描过程中存在诸多无关环境点云给表型参数计算带来的复杂性以及拍摄角度、农田坡度等影响表型测量的精确性，进而提高植物表型计算的准确程度、确保植株表型测量结果的可信度。

本发明的另一个目的在于提供一种用于上述方法的系统。

本发明的目的通过以下技术方案实现：

一种基于点云的农田土壤层水平校正及去除方法，其特征在于：

首先利用RGB-D相机获取农田土壤层的可见光图像及图像对应的深度信息，经过差值计算获得植株的三维点云数据，并将获得的田间植株的三维点云数据分类储存在计算机中；然后再在计算机中利用点云处理工具，以植株所在的土壤层表面为基准、将得到的三维点云数据逐步经过随机采样一致性算法进行土壤层拟合、得到拟合后的土壤层水平面，再将拟合后的土壤层水平面的点云通过罗德里格旋转算法进行土壤层水平校正，最后根据预设阈值将土壤层去除、即得到完整的植株点云，用于植物表型的后期解析。

作进一步优化，所述三维点云数据包括空间X坐标、空间Y坐标、空间Z坐标、对应可见光图像的R通道数值、G通道数值以及B通道数值。

作进一步优化，所述随机采样一致性算法进行土壤层拟合具体为：