基于三維重建的小麥株型相關(guān)參數(shù)獲取技術(shù)研究.pdf

1、近幾十年來，隨著世界人口增長(zhǎng)，全球氣候變化，糧食安全成為國(guó)際社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)問題。而解決糧食安全問題，行之有效的方法就是通過育種研究，對(duì)優(yōu)良性狀進(jìn)行篩選，培育出具有高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)屬性的作物新品種。在作物育種的研究工作中，植株表型研究對(duì)于理解功能基因與環(huán)境影響有著關(guān)鍵作用，而借助于高通量表型數(shù)據(jù)檢測(cè)平臺(tái)，使得植物表型組學(xué)與功能基因組學(xué)相結(jié)合，對(duì)于系統(tǒng)的研究遺傳變異，解析功能基因意義重大。
　　株型是多分蘗植物的一個(gè)重要表型特征，且產(chǎn)量受到株

2、型的顯著影響已得到證明，這其中植株鮮重、株高、分蘗數(shù)、分蘗角和單個(gè)分蘗莖粗等表型參數(shù)起到了關(guān)鍵作用。具有較少但高質(zhì)量分蘗，無(wú)效分蘗比例低等特征株型被認(rèn)為是理想的株型。測(cè)量株型相關(guān)的參數(shù)傳統(tǒng)手段通常以人工的方法為主，不易操作且效率低下?？紤]到功能基因組學(xué)和基因技術(shù)的快速發(fā)展，通過人工的方式來進(jìn)行大批量的表型分析顯然是不現(xiàn)實(shí)的，因此，植物表型組學(xué)迫切需要高效準(zhǔn)確的方法來完成植株株型測(cè)量這一艱巨任務(wù)。
　　本研究提出一種基于體素重建的三

3、維成像方法，用于獲取作物植株的三維形態(tài)結(jié)構(gòu)，得到植株株型并無(wú)損提取包含植株鮮重，株高，分蘗數(shù)等在內(nèi)的株型相關(guān)表型性狀參數(shù)，且具有計(jì)算單個(gè)分蘗直徑以及分蘗角度參數(shù)的能力。本研究以前期工作中搭建的高通量自動(dòng)化表型檢測(cè)平臺(tái)為基礎(chǔ)，利用旋轉(zhuǎn)臺(tái)控制完成多角度下可見光相機(jī)成像。借助圖像處理算法實(shí)現(xiàn)標(biāo)定模板自動(dòng)識(shí)別，達(dá)到相機(jī)標(biāo)定自動(dòng)化的目的。最終通過三維體素重建的方法得到植株的三維結(jié)構(gòu)模型，并通過三維模型處理算法提取株型相關(guān)參數(shù)。研究還使用GPU并行

4、計(jì)算技術(shù)對(duì)三維重建進(jìn)行了加速，結(jié)合流水線運(yùn)輸，成像暗室圖像自動(dòng)采集，相機(jī)自動(dòng)標(biāo)定技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了植株三維結(jié)構(gòu)獲取的自動(dòng)化和高通量。
　　研究中對(duì)八個(gè)不同品種一共183株實(shí)驗(yàn)盆栽小麥進(jìn)行了測(cè)試和結(jié)果分析。在株高和植株鮮重上與人工測(cè)量值比較，系統(tǒng)方法測(cè)量值株高平均相對(duì)誤差3.13％，均方根誤差1.55cm。植株鮮重平均相對(duì)誤差14.21%，均方根誤差3.21g，系統(tǒng)測(cè)量值與人工測(cè)量值相關(guān)系數(shù)為，株高0.95，植株鮮重0.88。通過GPU并

5、行計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用，使植株三維重建程序效率提高23倍，把重建處理時(shí)間壓縮到20秒左右。
　　本研究結(jié)合前期工作基礎(chǔ)，依托于表型檢測(cè)平臺(tái)RAP，提出了一種基于三維重建算法的小麥植株株型相關(guān)參數(shù)數(shù)字化提取技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了小麥以及株型參數(shù)的自動(dòng)化、高通量、無(wú)損測(cè)量。主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)有：（1）提出了一種基于可見光成像的快速、自動(dòng)獲取小麥植株三維形態(tài)結(jié)構(gòu)模型的新方法，解決了依靠圖像處理的常規(guī)表型檢測(cè)手段對(duì)三維信息獲取缺失的難題。（2）提出了一種適用于表

6、型檢測(cè)平臺(tái)的圖像采集和自動(dòng)化相機(jī)標(biāo)定方案，解決了以往三維數(shù)據(jù)獲取速度慢，操作不方便的問題。（3）設(shè)計(jì)了基于三維模型的小麥株型相關(guān)表型參數(shù)自動(dòng)提取算法，解決了傳統(tǒng)方法效率低，不易實(shí)現(xiàn)的難題。本研究將擴(kuò)展植物表型組學(xué)研究的技術(shù)手段，使得三維成像技術(shù)得以在表型檢測(cè)中更加便捷。豐富了植物表型研究的形式，為植物表型數(shù)字化打下基礎(chǔ)，同時(shí)將植物進(jìn)行整體看待也會(huì)給植物表型研究提供新思路，并帶來更多可能。不管對(duì)于表型組學(xué)，功能基因組學(xué)，還是作物育種領(lǐng)域的