紅棗是我國一種大面積種植的林果,具有較高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和生態(tài)價(jià)值。隨著新疆紅棗種植面積的不斷擴(kuò)大,勞動(dòng)力緊缺、人工勞動(dòng)強(qiáng)度高、效率低、成本增加等問題愈加突出,亟待實(shí)現(xiàn)棗樹智能修剪、靶向噴霧等棗園管理智能機(jī)械的精細(xì)化作業(yè)。其中,實(shí)現(xiàn)棗樹智能修剪作業(yè)的首要前提是進(jìn)行目標(biāo)對象的三維重建。本文通過對國內(nèi)外三維信息獲取技術(shù)和重建技術(shù)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行對比,結(jié)合新疆矮化密植棗園的種植模式和棗樹的三維結(jié)構(gòu)特點(diǎn),采用激光雷達(dá)作為掃描裝置,設(shè)計(jì)和搭建了一種棗樹輪廓測量平臺,實(shí)現(xiàn)棗樹點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集,然后,設(shè)計(jì)點(diǎn)云預(yù)處理、棗樹提取、棗樹輪廓重建和棗樹枝條重建算法,實(shí)現(xiàn)了棗樹的三維重建。具體研究如下:(1)棗樹種植模式田間調(diào)研與棗樹三維結(jié)構(gòu)測量。棗樹的種植模式和三維結(jié)構(gòu)是確定掃描平臺三維結(jié)構(gòu)和三維重建算法相關(guān)參數(shù)的重要依據(jù),通過對棗園矮化密植種植模式的調(diào)研,得到棗樹的行距、株距;獲取3年生、5年生和8年生棗樹的平均樹高、東西冠幅、南北冠幅;獲取不同高度區(qū)間棗樹枝條的直徑和傾斜角度范圍。(2)棗樹樹冠三維掃描平臺的設(shè)計(jì)。依據(jù)田間調(diào)研結(jié)果和二維激光雷達(dá)測距原理,選取一種水平直線運(yùn)動(dòng)的形式設(shè)計(jì)棗樹樹冠三維掃描平臺,通過對棗樹進(jìn)行樹行兩側(cè)兩站掃描,完成棗樹點(diǎn)云的獲取。該平臺使用二維激光雷達(dá)對棗樹單個(gè)截面進(jìn)行掃描,使用電動(dòng)滑軌帶動(dòng)二維激光雷達(dá)直線運(yùn)動(dòng)完成棗樹的三維掃描,然后依據(jù)掃描平臺的硬件結(jié)構(gòu)參數(shù),對掃描平臺的采集軟件進(jìn)行設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)棗樹點(diǎn)云的獲取。(3)棗樹點(diǎn)云的預(yù)處理與提取。依據(jù)田間調(diào)研和掃描平臺作業(yè)結(jié)果,通過對獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,最終獲取單株棗樹點(diǎn)云。首先,通過直通濾波、地面濾波、去除掃描場景內(nèi)的大部分冗余點(diǎn),使用統(tǒng)計(jì)離群點(diǎn)濾波算法實(shí)現(xiàn)飄移點(diǎn)去除,完成棗樹點(diǎn)云預(yù)處理;其次,利用棗樹樹冠三維結(jié)構(gòu)信息豐富的特點(diǎn),克服因雙側(cè)掃描同名點(diǎn)較少而較難配準(zhǔn)的問題,完成棗樹點(diǎn)云的配準(zhǔn);最后,依據(jù)歐式聚類算法將場景中相鄰棗樹枝條、地面物體進(jìn)行去除,獲取完整的棗樹點(diǎn)云。(4)棗樹樹冠的三維重建。本文利用提取出的棗樹點(diǎn)云,對棗樹的樹冠輪廓和棗樹樹枝進(jìn)行重建,并通過冠幅參數(shù)對比檢驗(yàn)重建的準(zhǔn)確性。通過α-shape算法,實(shí)現(xiàn)棗樹輪廓的快速重建。使用水平集,歐式聚類算法獲取棗樹的骨架點(diǎn)和骨架點(diǎn)對應(yīng)的半徑,再利用最小生成樹獲取棗樹骨架點(diǎn)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),最后利用廣義圓柱體構(gòu)建棗樹枝條,完成棗樹的枝條重建。通過對棗樹南北冠幅參數(shù)的對比,對掃描平臺的準(zhǔn)確性進(jìn)行了驗(yàn)證,從點(diǎn)云輪廓數(shù)據(jù)中獲取果樹的冠幅數(shù)據(jù)與手工測量數(shù)據(jù)進(jìn)行線性模型擬合對比,二者的相關(guān)系數(shù)為0.91,均方根誤差??為0.06,相對誤差?為4.08%。
【學(xué)位單位】：石河子大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2020
【中圖分類】：S665.1;TN958.98
【部分圖文】：

??（1）基于超聲波傳感技術(shù)的三維信息獲取技術(shù)目前，超聲波傳感技術(shù)常用于快速獲取低分辨率的三維樹冠信息參數(shù)，一般采用多傳感器呈列狀排布的形式，其控制系統(tǒng)較簡單。上個(gè)世紀(jì)80年代，超聲波開始應(yīng)用于獲取果樹的體積信息，而隨著激光雷達(dá)技術(shù)的成熟，其應(yīng)用研究逐漸減少[8]。但是，由于其具有原理簡單，成本低，實(shí)現(xiàn)方便等優(yōu)點(diǎn)[9]，少量應(yīng)用研究仍在推進(jìn)。2013年Gi等人使用超聲波傳感器組成單排垂直陣列掛載與拖拉機(jī)上組成移動(dòng)檢測平臺獲取了果樹的體積[10]；祁力鈞等人使用超聲波傳感器實(shí)現(xiàn)草莓冠層的三維重建（圖1-1）[11]；2017年，TomasPallej等人使用類似的檢測系統(tǒng)，對果樹樹冠的密度進(jìn)行了檢測[12]。圖1-1草莓冠層的重建圖Fig.1-1Thereconstructionimageofstrawberrycanopy圖1-2土壤表面的重建圖像Fig.1-2Thereconstructionimageofsoilsurface（2）基于機(jī)器視覺技術(shù)的三維信息獲取技術(shù)機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)常用于獲取果樹的局部三維特征，如獲取果樹的樹干三維結(jié)構(gòu)、果實(shí)和花朵的位置、葉面積等信息，其常見的結(jié)構(gòu)形式為雙目視覺、多目相機(jī)和基于運(yùn)動(dòng)法的單目相機(jī)[13]，并且其對應(yīng)的重建算法相對復(fù)雜多樣，果園中的應(yīng)用尚不成熟，但極具發(fā)展前景[5]。使用雙目立體視覺技術(shù)進(jìn)行作物三維重建上的研究豐富，2016年，李輝等人實(shí)現(xiàn)了玉米葉片的三維重建[14]；2017年，Li等人實(shí)現(xiàn)了柑橘樹樹枝的三維重建[15]。此外，對

紀(jì)80年代，超聲波開始應(yīng)用于獲取果樹的體積信息，而隨著激光雷達(dá)技術(shù)的成熟，其應(yīng)用研究逐漸減少[8]。但是，由于其具有原理簡單，成本低，實(shí)現(xiàn)方便等優(yōu)點(diǎn)[9]，少量應(yīng)用研究仍在推進(jìn)。2013年Gi等人使用超聲波傳感器組成單排垂直陣列掛載與拖拉機(jī)上組成移動(dòng)檢測平臺獲取了果樹的體積[10]；祁力鈞等人使用超聲波傳感器實(shí)現(xiàn)草莓冠層的三維重建（圖1-1）[11]；2017年，TomasPallej等人使用類似的檢測系統(tǒng)，對果樹樹冠的密度進(jìn)行了檢測[12]。圖1-1草莓冠層的重建圖Fig.1-1Thereconstructionimageofstrawberrycanopy圖1-2土壤表面的重建圖像Fig.1-2Thereconstructionimageofsoilsurface（2）基于機(jī)器視覺技術(shù)的三維信息獲取技術(shù)機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)常用于獲取果樹的局部三維特征，如獲取果樹的樹干三維結(jié)構(gòu)、果實(shí)和花朵的位置、葉面積等信息，其常見的結(jié)構(gòu)形式為雙目視覺、多目相機(jī)和基于運(yùn)動(dòng)法的單目相機(jī)[13]，并且其對應(yīng)的重建算法相對復(fù)雜多樣，果園中的應(yīng)用尚不成熟，但極具發(fā)展前景[5]。使用雙目立體視覺技術(shù)進(jìn)行作物三維重建上的研究豐富，2016年，李輝等人實(shí)現(xiàn)了玉米葉片的三維重建[14]；2017年，Li等人實(shí)現(xiàn)了柑橘樹樹枝的三維重建[15]。此外，對

蘭剖髂鏡母叨群褪鞴諉婊齕25]；郝紅科，常慶瑞等人通過機(jī)載激光雷達(dá)獲取的點(diǎn)云進(jìn)行林木反演參數(shù)的提取[26]；李巖，史澤林等人通過機(jī)載激光雷達(dá)獲取的樹林點(diǎn)云分析單木提取算法的性能[27]；駱鈺波，黃洪宇等人使用地基激光雷達(dá)獲取亞熱帶地區(qū)森林中樹木的樹高，胸徑等參數(shù)，并實(shí)現(xiàn)了森林的局部三維景觀重建[28]；黃旭，賈煒瑋等人使用背包式激光雷達(dá)對森林進(jìn)行掃描，得出其掃描出的點(diǎn)云場景可以實(shí)現(xiàn)單木識別，并較準(zhǔn)確獲取單木樹高與胸徑參數(shù)[29]；Stalber等人，通過地基激光雷達(dá)獲取的果樹點(diǎn)云，進(jìn)行果樹枝干的重建（圖1-3）[30]；R.Sanz,Rosel等人，搭建了基于二維激光雷達(dá)的移動(dòng)測量平臺，將兩次掃描的點(diǎn)云輪廓合并獲得掃描截面，通過多個(gè)截面拼合獲得果樹的三維模型[31]。圖1-3基于地基激光雷掃描數(shù)據(jù)重建的果樹枝干Fig.1-3Thereconstructionimageoffruittreebranchesbasedonthedataoflaserscanningofground綜上所述，超聲波傳感技術(shù)，反應(yīng)速度快，成本低，易于實(shí)現(xiàn)，但是由于分辨率較低，并存在回波起伏干擾的問題[9]，多用于反應(yīng)速度要求高，分辨率要求低的果樹樹冠信息獲取中。機(jī)器視覺技術(shù)具有獲取信息豐富，設(shè)備成本低廉的特點(diǎn)，但是，重建算法復(fù)雜，在獲取信息的準(zhǔn)確性上，圖像傳感器的精度要低于激光雷達(dá)，并且容易受到光照的干擾，不適用于果園復(fù)雜環(huán)境中三維信息獲齲激光雷達(dá)探測技術(shù)，相對于超聲波傳
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本文編號：2888663