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《2018中国作物学会学术年会论文摘要集》2018年
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基于车载三维激光雷达的玉米点云滤波研究

苗艳龙  仇瑞承  高阳  张漫  李寒  
【摘要】:【研究背景】作物表型是作物表型是特定的基因在一定环境条件下的外在表现,是内在基因和外部环境共同作用的结果。作物表型与基因信息之间的关系是作物育种的重要研究问题。尤其是现代作物基因技术飞速发展,传统的作物表型测量技术已经严重制约了育种技术的发展。因此使用激光雷达、深度相机和立体相机等传感器测量作物表型参数研究得到高度重视。数字植物可以实现农业生产的数字化和信息化,在株型设计和种植规划等方面具有广泛的应用前景。【材料与方法】车载多层三维激光雷达可以避免光照的影响,获得作物的结构细节,同时设备价格适中。以大喇叭口时期的玉米为研究对象,使用车载16层三维激光雷达采集三维点云数据,并对点云数据进行滤波算法的研究。VLP-16三维激光雷达安装在车载测量平台顶端。垂直采集玉米三维点云数据,其与玉米冠层顶端的距离约为60cm使用VeloView软件采集三维点云数据,存储为.pcap格式,将数据转化为.pcd格式数据,使用直通滤波方法去除非试验行玉米植株和地面的点云数据。【结果与分析】在对三维点云数据进行预处理的基础上,针对不同的离群点,提出一种基于统计分析去除离群点的三维点云数据的二次滤波算法。对非冠层残缺的叶片点云和冠层叶片边缘的噪声进行分布去除。第一次滤波去除非冠层残缺的叶片点云数据,非冠层残缺叶片点云数据点数较多,统计分析去除离群点算法中的参数搜索临近点的个数k取值范围应该设置大一些,实验中k的取值范围为50-500,间隔为50;参数α的取值范围设置为0.1-2,间隔为0.1;经过对比滤波效果发现k为200,α为0.8,能在较短的时间内,取得良好的滤波效果,去除离群点的正确率为92%。第二次滤波去除叶片边缘噪声,叶片边缘噪声是设备在采集对象边缘出现的几个测量错误的几个点,因此,设置参数搜索临近点的个数k取值范围为1-25,间隔为5;参数α的取值范围设置为0.1-2,经过对比滤波效果发现,k为5,α为0.8,可以在短时间内,去除掉叶片边缘噪声,去除离群点的正确率为90%。【结论】结果表明,所提方法能够使用一种算法通过设置不同的参数,方便快速的去除不同的离群点,同时保存完整的玉米植株的三维点云数据,为后续处理提供支持。

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