苹果树冠层三维重建及光照分布计算方法

The reasonable structure of fruit tree is helpful for canopy to get enough light, and has a great impact on improving fruit quality and productivity. In order to reveal light distribution rule of canopy intelligently and efficiently, apple trees are selected as research objects, a multi-source vision system consisting of color camera and ToF camera is constructed. The key contents of this study are as following：Fast three-dimensional(3D) reconstruction algorithm for canopy, modeling of light distribution in canopy, developing a dynamic simulation system of light distribution for canopy. Firstly, tree canopy images are acquired dynamically using the early achievement which is the mobile platform, and morphologic characteristics of canopy at different growth stages are deeply analyzed, then fast 3D reconstruction methods for each stage are studied. Secondly, the relationship among color images, sun azimuth, canopy layer, and observation angle is researched, and models of light distribution on color characteristics changing with time series are building. Thirdly, based on the above models, a dynamic simulation system of light distribution for canopy is developed, which can be predicted for canopy structure and light distribution after simulation of pruning. Finally, models of light distribution are verified and optimized by establishing wireless sensor network nodes in canopy. The achievements of this study will bring theoretical basis for scientific pruning and orchard management.

合理的果树冠层结构有利于获取充足的光照，对提升果实产量及品质具有重要意义。为了智能高效地揭示果树冠层光照分布规律，选择苹果树为研究对象，构建彩色摄像机与ToF摄像机相结合的视觉系统，主要开展：果树冠层快速三维重建方法研究、果树冠层光照分布计算方法研究以及果树冠层光照分布动态模拟系统开发研究。首先分析不同生长阶段果树冠层的三维结构特征，结合前期研究成果-移动平台，动态采集果园多源信息，建立不同生长阶段的果树冠层三维结构模型；研究不同太阳方位角、冠层深度及观测角对彩色图像表观特征的影响规律，建立果树冠层三维空间的颜色特征随时间序列变化的光照分布计算模型；开发果树冠层光照分布动态模拟系统，对模拟剪枝后的果树冠层三维结构与光照分布进行预测；通过在果树冠层三维空间布设无线传感器网络节点，对光照分布计算模型进行验证与优化。项目成果为科学地果树整形修剪与果园管理提供相关理论依据。

果树冠层结构是影响冠层光照分布的主要因素之一，为了能够揭示果树冠层尺度内的光照分布规律，本项目以苹果树冠层为研究对象开展研究，在果树冠层三维重建和冠层光照分布计算方法两个方面开展工作。一是冠层三维重建方面，课题组分析了果树三维重建研究现状，为精确构建果树冠层不同生长时期的彩色三维空间结构，采用PMD 摄像机和彩色摄像机相结合获取冠层器官异源图像，提出了用基于深度信息的多源传感器标定技术，实现果树从开花期到成熟期的图像配准，对休眠期到发芽期的果树图像用基于图像特征的多源图像配准算法，通过主成分分析法得到较好的采集信息初始位置，再采用最近点迭代算法，实现两组三维点云之间的拼接；用Kinect 相机获取不同视角下果树的原始三维点云，针对传统最近点迭代算法对待配准点云的空间位置要求苛刻的问题，提出了改进的点云配准算法；提高了三维点云的配准精度；为了快速得到果树冠层结构信息，分析了采用地面三维激光扫描仪在果园环境下获取冠层信息的最佳条件，在此基础上分别获取了果树冠层信息，提出了基于标靶球的KD-trees-ICP 算法，用于快速高精度配准苹果树冠层三维点云数据，针对光照计算，提出了苹果树叶片的三维重建方法。二是冠层光照分布计算方法方面，针对地面三维激光扫描仪在室外环境下获取果树冠层三维点云信息的复杂性，以及三维点云的颜色和真实颜色存在较大色差问题，提出了一种三维点云颜色矫正方法；为了揭示果树冠层光照分布规律，以自由纺锤形苹果树为研究对象，按照实际苹果树冠层划分方法，提取三维点云空间不同区域的颜色特征，建立了相对光照强度和颜色模型；开展了冠层结构的分形特征与光照分布之间的关系研究，建立了春季修剪与叶幕期的光照分布预测模型。该项目进展顺利，达到预期目标，取得了创新性成果。该项目研究结果将为剪枝、疏花等果园管理提供技术支持。

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