农业机械学报

作者：彭星硕，杨悦，张永亮，郭荣赓，耿楠

单位：西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,

关键词：夏玉米;生育期;叶面积;三维点云;点云分割;手持式结构光扫描系统

基金：陕西省重点研发计划项目（2019ZDLNY07-06-01）

基于三维点云的叶面积提取方法具有非接触、高效率和高精度优势，能够更好地满足现代农业对叶面积快速获取和精准评估的需求。以大田全生育期夏玉米为研究对象,通过自主设计的手持式结构光作物三维扫描仪，采集夏玉米全生育期点云数据，并提出了点云配准、去噪和下采样等预处理流程。随后，应用点云分割网络对玉米作物器官点云进行了精确分割，成功提取了玉米叶片点云数据，并提取了叶面积。结果表明，分割网络在点云分割精度方面表现优异，叶片点云精确率、召回率、F1分数和交并比指标均超过95%，其他器官分割指标也均高于75%。不同生育期叶面积提取结果存在显著差异。在苗期、拔节期、全生育期模型表现较好，R2分别为0.906 2、0.983 8、0.994 9，均方根误差分别为221.34、172.77、206.64 cm2；但在成熟期，模型表现显著下降，R2降至0.517 8，RMSE上升至209.32 cm2。不同施肥量下，叶面积提取结果整体良好，R2均高于0.98。随着施肥量变化，均方根误差呈先下降后上升趋势，分别为176.38、106.36、110.18、270.34 cm2。基于本文设计的设备和方法，能够准确有效地提取大田单株玉米叶面积，为智慧农业和表型机器人提供技术支持。

来源：2025年第3期

《农业机械学报》期刊编辑部

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