农业机械学报

作者：张慧春，周丽雯，边黎明

单位：南京林业大学,南京林业大学,南京林业大学,

关键词：杨树;地面激光扫描;干旱胁迫;点云骨架;表型特征;干旱响应指标

基金：国家重点研发计划项目（2023YFE0123600）、国家自然科学基金项目（32171790、32171818）、江苏省农业科技自主创新资金项目（CX(23)3126）和江苏省333高层次人才培养工程项目

植物干旱胁迫监测的关键在于如何精确定位和识别目标，为此，高效的植物表型提取系统成为必要配备。三维点云信息因其能提供高精度的三维描述，成为这一系统中重要的数据支撑，为植物在干旱环境中的长势监测提供了坚实的技术基础。本文采用地基激光雷达技术采集杨树苗木三维点云数据，并提出了一种结合预分割的L1中值骨架提取算法，实现精细表型提取与干旱特征分析。首先，通过高程分析、半径滤波和颜色指数滤波对原始点云进行去噪预处理；其次，利用改进的DBSCAN算法实现群体点云单木分割，并结合基于贪婪算法的八叉树进行全局搜索以优化分割精度；最终，利用KNN算法与MRF算法对单株点云进行预分割，提升点云数据的空间一致性，降低L1中值算法的计算复杂度，通过得到的骨架点云计算杨树苗木的表型特征。提出引入冠长率和高径比2个新的指标，以揭示杨树苗木在干旱胁迫下通过优化资源分配和减少水分消耗的适应机制。其中，冠长率在CK组和DT组的抗旱性评价中灰色关联度均排名第1，相关系数为-0.85，表明其对水分供应高度敏感，能够全面反映植物的资源利用效率和抗旱能力，是评估杨树苗木干旱适应性的核心指标。通过结合三维点云技术与精细表型分析，为杨树苗木早期干旱胁迫的高效精准监测提供了技术支持，对确定干旱表型指标、优化抗旱性评价体系具有意义。

来源：2025年第3期

《农业机械学报》期刊编辑部

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