农业机械学报

作者：张漫,苗艳龙,仇瑞承,季宇寒,李寒,李民赞

单位：中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,

关键词：玉米;叶面积指数;激光雷达;分层

基金：国家自然科学基金项目（31571570）、国家重点研发计划项目（2017YFD0700400~2017YFD0700403）和北京农业信息技术研究中心开放课题项目（KF2018W002）

为使用车载三维激光雷达快速获取作物的株高、叶面积指数(LAI)等作物形态参数，以玉米为研究对象，采用车载三维激光雷达点云数据，提出了一种基于玉米分层点云数量或分层点云数量与地面点云数量比值计算LAI的方法。使用车载平台获取京农科728和农大84玉米的三维点云数据；对点云数据进行预处理，获得已测量LAI真值区域的点云数据；进行玉米植株点云与地面点云分割，根据地面起伏程度，基于随机一致性平面分割算法，将距离阈值设置为0.06m；依据玉米垂直结构分布，将玉米植株划分为上、中、下3层，计算每层点云数量并分别标记为H、M和L，同时，将上、中、下每层的点云数量与地面点云数量的比值标记为Hr、Mr和Lr，分别建立H、M、L和Hr、Mr、Lr与LAI真值的线性回归模型。试验结果表明：采用Hr、Mr变量建立的LAI二元线性回归测量模型最优，京农科728玉米训练集R2为0.931，验证集R2为0.949；农大84玉米训练集R2为0.979，验证集R2为0.984，本文方法可为田间快速测量LAI提供解决方案。

来源：2019年第6期

《农业机械学报》期刊编辑部

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