农业机械学报

作者：师翊,耿楠,胡少军,张志毅,张晶

单位：西北农林科技大学;农业农村部农业物联网重点实验室,农业农村部农业物联网重点实验室;西北农林科技大学,农业农村部农业物联网重点实验室;西北农林科技大学,农业农村部农业物联网重点实验室;西北农林科技大学,国立鲁昂应用科学学院,

关键词：苹果树; 点云; 三维重构; 冠层阴影; 冠层光照; 随机森林

基金：国家自然科学基金项目(61303124)和中央高校基本科研业务费专项资金项目(Z109021708)

合理的果树冠层结构有利于光照的有效分布，对提升果实产量与品质有重要意义。为揭示果树冠层内部的光照分布情况，针对目前果树冠层内部光照强度获取难度大、预测精度低的问题，研究了冠层颜色特征与光照强度的对应关系，提出一种基于冠层剖面阴影特征和冠层点云颜色特征的随机森林预测模型。以纺锤形“陕富6号”苹果树为研究对象，首先使用Kinect 2.0采集果树的双面点云数据，预处理后得到完整的点云数据；其次，基于改进的空间殖民算法和叶序添加规则重构果树的三维模型；最后，使用“切片法”，在垂直方向上将冠层模型每0.1?m分层划分，使用POV-Ray渲染器逐层渲染阴影，同时使用光照度计，自顶向下每0.1?m实测光照强度数据，构建以每层阴影图灰度特征和每层点云HSI颜色特征为输入，以相对光照强度为输出的随机森林网络。试验结果表明，该方法能够较为准确地预测冠层内的光照分布情况，预测值与实际值的决定系数?R2?为0.864，平均绝对百分比误差MAPE为0.236，RF回归模型可作为苹果树冠层内光照分布预测的有效方法，为果树的剪枝、整形等研究提供参考。

来源：2019年第5期

《农业机械学报》期刊编辑部

查看农业机械学报杂志2019年第5期