植物育種計劃和廣泛的植物科學應用將極大地受益于田間高通量表型技術的發展。此研究中，開發了一種基于地面激光的高通量表型系統。應用2D激光雷達從野外俯瞰掃描植物，并使用RTK-GPS提供空間坐標?；诩す饫走_和RTK-GPS數據，對掃描植物的精確三維模型進行了重構。利用RANSAC算法對三維模型的地平面進行分離，并采用歐幾里德聚類算法去除雜草產生的噪聲。在此基礎上，得到棉花植株的三維表面模型，從中獲得三種層次形態特征，包括冠層高度，冠層面積和植株體積。
實驗場布局，(A)試驗田鳥瞰圖，(B)實驗設計與品種和現場布局信息
數據采集平臺
根據所有測點的Z坐標直方圖計算出第八十五個百分位數到最大高度的樹冠高度；通過投影地面上的所有點導出投影冠層面積；并提出了一種基于梯形規則的植物體積估計算法。
數據處理步驟
結果表明，激光雷達測量與人工測量最大冠層高度、投影冠層面積和植株體積之間有較好的一致性，R2值分別為0.97、0.97和0.98。利用該系統在播種后43～109天重復掃描整個田間。在各品種的監測期內，建立了三種形態性狀的生長趨勢和生長速率曲線?？傮w而言，四種不同的品種表現出類似的增長趨勢和增長率模式。各品種繼續生長，直到播種后88天，此后變化不大。然而，實際值是品種特異性的。在監測期間進行了形態學性狀與最終產量的相關性分析。當單獨考慮每個品種時，這三種性狀在種植后67至109天之間與最終產量顯示出最好的相關性，R2值分別高達0.84,0.88和0.85。開發的系統顯示了相對較高的吞吐量數據收集和分析。
來源：Front. Plant Sci., 22 January 2018.In-field High Throughput Phenotyping and Cotton Plant Growth Analysis Using LiDAR.Shangpeng Sun, Changying Li, Andrew H. Paterson, Yu Jiang, Rui Xu, Jon S. Robertson, John L. Snider and Peng W. Chee.
