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能夠準(zhǔn)確評(píng)估植物冠層的 3D 結(jié)構(gòu)可以讓我們更好地估計(jì)植物生產(chǎn)力并提高我們對(duì)基礎(chǔ)植物過程的理解。如果我們可以在整個(gè)植物發(fā)育過程中監(jiān)測(cè)這些性狀，則尤其如此。攝影測(cè)量技術(shù)，例如運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu)，已被證明可以提供單子葉植物作物物種（如小麥和水稻）的準(zhǔn)確 3D 重建，但在重建具有較小葉子和更復(fù)雜分枝結(jié)構(gòu)的作物物種（如鷹嘴豆）方面幾乎沒有成功。


顯示實(shí)驗(yàn)室中3D掃描儀設(shè)置的示意圖。彩色圓圈突出了面向植物的三個(gè)攝像頭。請(qǐng)注意，為清楚起見，圖中未顯示電纜。

在這項(xiàng)工作中，我們開發(fā)了一臺(tái)低成本的3D掃描儀，并使用開放源碼的數(shù)據(jù)處理管道來評(píng)估單個(gè)鷹嘴豆植株的3D結(jié)構(gòu)。我們開發(fā)的成像系統(tǒng)由一個(gè)用戶可編程轉(zhuǎn)盤和三個(gè)攝像頭組成，可以自動(dòng)捕捉每個(gè)工廠的120張圖像，并將這些圖像下載到計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理。每個(gè)工廠的捕獲過程需要5-10分鐘，Windows PC上的大部分重建過程都是自動(dòng)化的。株高和總植物表面積與“地面真實(shí)”測(cè)量結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比驗(yàn)證，得到R2 >?為0.99，平均絕對(duì)百分比誤差<?10%。我們展示了評(píng)估幾個(gè)重要的建筑特征的能力，包括冠層體積和投影面積，以及估計(jì)來自本地和國(guó)際育種收集的商業(yè)鷹嘴豆品種和品系的相對(duì)生長(zhǎng)率。對(duì)個(gè)體重建的詳細(xì)分析也使我們能夠調(diào)查植物表面積的劃分，并根據(jù)替代植物的生物量進(jìn)行調(diào)查。


開源數(shù)據(jù)處理管道的可視化摘要。 (1) 捕獲的圖像用于生成稀疏點(diǎn)云，(2) 然后用于生成密集點(diǎn)云。(3) 密集點(diǎn)云被手動(dòng)清理和縮放，然后用于生成 (4) 凸包 (5) 網(wǎng)格模型。(6) 縮放后的點(diǎn)云和網(wǎng)格模型可用于進(jìn)一步分析。

結(jié)果表明，使用低成本的攝影測(cè)量技術(shù)精確重建單個(gè)鷹嘴豆植株是可能的，鷹嘴豆是一種由許多小葉子和高度分枝結(jié)構(gòu)組成的復(fù)雜結(jié)構(gòu)的作物。我們希望，我們對(duì)開源軟件和低成本硬件的使用將鼓勵(lì)其他人將這一前景看好的技術(shù)用于更復(fù)雜的作物物種。

來源：Plant Methods.Open source 3D phenotyping of chickpea plant architecture across plant development.William T. Salter, Arjina Shrestha & Margaret M. Barbour
https://plantmethods.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13007-021-00795-6