融合三维结构光和叶绿素荧光的植株光合表型成像系统(《智慧农业(中英文)》2024年第1期)

学术   2024-10-25 14:50   北京  

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引用格式

引用格式:束宏伟, 王玉伟, 饶元, 朱浩杰, 侯文慧, 王坦. 融合三维结构光和叶绿素荧光的植株光合表型成像系统[J].

智慧农业(中英文), 2024, 6(1): 63-75. 

DOI:10.12133/j.smartag.SA202311018

SHU Hongwei, WANG Yuwei, RAO Yuan, ZHU Haojie, HOU Wenhui, WANG Tan. Imaging System for Plant Photosyn‐

thetic Phenotypes Incorporating Three-dimensional Structured Light and Chlorophyll Fluorescence[J]. Smart Agriculture,2024, 6(1): 63-75. 

DOI:10.12133/j.smartag.SA202311018 (in Chinese with English abstract)

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           融合三维结构光和叶绿素荧光的植株光合表型成像系统

束宏伟1,2, 王玉伟2,3, 饶元1,2*, 朱浩杰2,3, 侯文慧2,3, 王坦1,2

(1.安徽农业大学 信息与人工智能学院,安徽合肥 230036,中国;2.农业农村部农业传感器重点实验室,安徽合肥 230036,中国;3.安徽农业大学 工学院,安徽合肥 230036,中国)

摘要: 

[目的/意义]植株光合表型研究在把握植株生理特性和解析植株形态结构上起着至关重要的作用,通过传统叶绿素荧光成像方法难以对植株光合作用三维空间异质性进行分析。为提高植株表型检测效率,满足高通量植株光合表型分析需求,本研究构建了一套经济实用、融合三维结构光和叶绿素荧光的植株光合表型成像系统。

[方法]提出了一种自动化植株图像采集并建立植株可视化模型的方法,并进行图像分析获取植株光合效率信息。通过搭建结合叶绿素荧光激发的结构光条纹投影装置,先用LED(Light-Emitting Diode)白光与蓝光分别照射植株样本,再用投影仪对植株样本投射相移条纹,电动滤光轮配合相机同步采集不同光照条件下特定波段的植株图像;通过数字图像处理获取植株三维图像和对应的叶绿素荧光图像,并分析植株的三维形态结构及光合效率,将植株叶绿素荧光图像逐像素渲染到其三维结构上,便可推测出植株光合在三维空间中分布情况。

[结果和讨论]该方法及系统能够高效多样化采集植株图像,快速重构出植株三维形态,其整体重建准确率可达到96.69%,整体误差仅为3.31%,重构时间仅需1.11 s,同时能够满足植株光合效率评估需求。

[结论]该研究可为植株高通量光合表型异质性分析提供技术支持。

关键词: 结构光条纹投影;叶绿素荧光;植株表型;三维重构;光合效率;异质性分析

文章图片

图1 融合三维结构光和叶绿素荧光的植株光合表型成像系统

Fig. 1 Imaging system for plant photosynthetic phenotypes incorporating 3D structured light and chlorophyll fluorescence

图2 植株光合表型成像系统总体工作流程图

Fig. 2 Overall workflow diagram of the plant photosynthetic

phenotype imaging system

图3 植株图像数据采集流程

Fig. 3 Acquisition process of plant image data

图4 植株三维形态重建

Fig. 4 Three-dimensional morphological reconstruction of the plant

图5 植株叶绿素荧光图像处理流程

Fig. 5 Processing flow of plant chlorophyll fluorescence image

图6 植株三维光合表型研究不同类别图像采集结果

Fig. 6 Image acquisition results of different categories for the

study of three-dimensional photosynthetic phenotypes of plants

图7 不同盐胁迫和干旱条件下植株Fv /Fm随持续时间的变化

Fig. 7 Changes of plant Fv /Fm with duration under different salt stress and drought conditions

图8 植株叶绿素荧光三维空间分布伪色彩图像

Fig. 8 Pseudo-color image of three-dimensional spatial distribu‐

tion of plant chlorophyll fluorescence

图9 传统方法植株光合效率测量值与本研究方法植株光合效率预估值关系

Fig. 9 Relationship between the measured values of plant photosynthetic efficiency by the traditional method and the predicted values of plant photosynthetic efficiency by the method of this study


通讯作者简介




饶元 教授

饶元,安徽农业大学信息与人工智能学院教授,副院长,博士生导师,以色列本古里安大学博士后。农业农村部农业传感器重点实验室主任。中国农业工程学会数字乡村工程专业委员会副主任委员、中国计算机学会数字农业分会执行委员、安徽省蔬菜产业技术体系智能化管理岗位专家,安徽省农业信息化协会常务理事,安徽省人工智能学会智慧农业专业委员会主任委员,《智慧农业(中英文)》《智能化农业装备学报(中英文)》青年编委、《农业大数据学报》编委、《中国科学数据》特邀编委。长期从事农业信息智能感知方向研究,研发了植物光合生理等生命生境信息检测装备、农机作业信息感知与智能分析软硬件系统、设施蔬菜等作物精准生产智能化管控系统。承担国家自然科学基金、农业部948项目、安徽省重点研发计划项目等项目20余项。在《Computers and Electronics in Agriculture》《农业工程学报》等国内外重要学术期刊发表论文60多篇,获得授权/申请发明专利20多件,登记软著60余项。获全国农牧渔业丰收奖、安徽省科技进步奖、中华农业科技奖多项。



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