【论文精选】基于三维点云的甜菜根型判别

时间:2021-11-11 16:10

本文摘要:该研究接纳手机获取甜菜根多视角图像序列并重建三维点云。基于甜菜根的三维点云库开揭晓型参数自动提取法式举行根长、最大直径、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10个表型参数的提取从而建设了207个基因型甜菜根表型数据库其中根长、顶投影面积及凸包体积与生产指标有极显著( P 0.01)相关性。

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该研究接纳手机获取甜菜根多视角图像序列并重建三维点云。基于甜菜根的三维点云库开揭晓型参数自动提取法式举行根长、最大直径、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10个表型参数的提取从而建设了207个基因型甜菜根表型数据库其中根长、顶投影面积及凸包体积与生产指标有极显著( P <0.01)相关性。

研究中接纳K-medoids算法将根型划分为4组联合专家知识及多年种植履历分析得出圆锥形和楔形甜菜根产糖量高、根型长度比例适中、适合机械化生产为理想根型。

基于最适训练样本量建设线性判别分析、随机森林、支持向量机、决议树和朴素贝叶斯5种根型判别模型并举行准确率比力。随机森林分类效果最佳判别准确率为81.4%;决议树分类效果最低判别准确率为70.0%。分析效果可用于基因型与表型的关联分析为培育高品质和适应机械化生产的甜菜品种提供依据。

《农业工程学报》2020年第36卷第10期刊载了中国农业大学等单元柴宏红、邵科、于超、邵金旺、王瑞利、随洋、白凯、刘云玲与马韫韬的论文——“基于三维点云的甜菜根表型参数提取与根型判别”。该研究由内蒙古自治区科技重大专项和科技结果重大转化项目等资助。

近年来随着机械化水平及配套种植技术的逐步提高甜菜的种植面积不停扩大如何筛选适合当前规模化种植条件下机械收获且产糖率高的甜菜根型成为新阶段的首要任务。

三维表型获取技术将作物表型研究推向高通量、高精度、高智能化生长。本文基于多基因型甜菜根的三维结构对根型特征举行量化分析与生产指标举行相关分析实现理想根型的精准筛选。

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