基于地面激光雷達(dá)的田間花生冠層高度測量系統(tǒng)研制

程 曼，蔡振江，Ning Wang，袁洪波

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基于地面激光雷達(dá)的田間花生冠層高度測量系統(tǒng)研制

程 曼1,2，蔡振江1※，Ning Wang2，袁洪波1

（1. 河北農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，保定 071001；2. 美國俄克拉荷馬州立大學(xué)生物系統(tǒng)與農(nóng)業(yè)工程系，斯蒂爾沃特 74075，美國）

在花生育種研究中對于冠層高度的獲取主要依靠人工測量，不但費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且存在一定的主觀性。為解決這一問題，該文構(gòu)建了一個(gè)田間花生冠層高度特性表型信息獲取系統(tǒng)，利用地面激光雷達(dá)LiDAR對花生冠層結(jié)構(gòu)進(jìn)行掃描，獲取其三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；采用多項(xiàng)式曲線擬合算法對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，描繪冠層的大致輪廓并確定其邊界，以得到目標(biāo)冠層的有效數(shù)據(jù)集；通過對有效點(diǎn)云數(shù)據(jù)集生成的冠層高度矩陣分析，得到冠層的高度特性。試驗(yàn)結(jié)果表明，利用該系統(tǒng)獲取的花生冠層平均高度與手工測量值最小偏差為2%，最大偏差為32%，最大偏差受地形影響和植株早期冠層本身的低高度所致，平均測量偏差約為11%，位于15%的可接受范圍之內(nèi)。該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)田間花生冠層高度信息的快速自動(dòng)化獲取，減少了人力成本的投入，該研究可為花生育種研究提供參考。

作物；測量；圖像處理；花生；冠層高度；LiDAR；田間測量

0 引 言

在花生育種研究中，株高是一個(gè)非常重要的表型性狀，它不僅可以衡量花生的生長狀態(tài)，而且還是計(jì)算其生物量和產(chǎn)量的一個(gè)重要參數(shù)。當(dāng)前，在育種研究中對于花生株高的獲取主要依靠人工測量，不但費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且存在一定的主觀性?？焖儆行У剡M(jìn)行花生冠層高度信息的田間自動(dòng)化檢測，是當(dāng)前花生育種研究的一個(gè)熱點(diǎn)。

隨著各種作物表型信息研究的發(fā)展，越來越多的現(xiàn)代化技術(shù)手段被應(yīng)用到作物表型的檢測中。使用可見光成像及圖像處理的方法對作物植株表型信息進(jìn)行檢測應(yīng)用較為廣泛，如王傳宇等[1]使用時(shí)間序列圖像方法對玉米葉片角度進(jìn)行分析，研究其干旱脅迫下的形態(tài)變化；牛慶林等[2]利用無人機(jī)搭載的數(shù)碼相機(jī)對玉米育種材料的株高和LAI進(jìn)行了監(jiān)測。為了進(jìn)行更為復(fù)雜的幾何特征檢測，3D成像技術(shù)也得到了廣泛的應(yīng)用，如Lati等[3]利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃和立體視覺構(gòu)建了一種三維植物建模方法，Sylvain等[4]利用SFM (structure from motion) 技術(shù)評估了植物的株高和葉面積，估算值和實(shí)測值存在很強(qiáng)的線性關(guān)系（2>0.94）；胡鵬程等[5]將SFM技術(shù)和多視角立體視覺方法相結(jié)合，對黃瓜、茄子和青椒等植株進(jìn)行了三維重建并對葉片進(jìn)行了分析。利用視覺圖像方法對植物表型信息進(jìn)行獲取和分析比較簡單，但是仍然存在一些問題，對于二維圖像，用于拍攝的相機(jī)在使用之前需要校準(zhǔn)，而且圖像僅僅顯示顏色和冠層的形狀，不能直接獲取植株的高度；對于三維成像，檢測之前同樣需要對相機(jī)進(jìn)行校準(zhǔn)，還需要通過圖像分析來計(jì)算植株的高度和位置信息，而非直接測量得到，因此不能完全真實(shí)和精確地反映植株的真實(shí)信息。此外，所有的可見光成像方法不可避免地會(huì)受到光照條件的影響，如陰影和遮擋等容易造成測量誤差。

超聲波傳感器技術(shù)從40多年前就應(yīng)用到了農(nóng)業(yè)研究領(lǐng)域中[6]，它主要被應(yīng)用在果樹的結(jié)構(gòu)和外觀檢測中，特別是果樹的冠層檢測。Hossein等[7]設(shè)計(jì)了包含多個(gè)超聲波傳感器的系統(tǒng)用于檢測果樹的樹冠輪廓，用于噴霧控制；Zaman等[8]用超聲波檢測果樹冠層大小和體積，并嘗試用來估計(jì)柑橘的產(chǎn)量。一些研究證明超聲波傳感器可以構(gòu)建低成本的植物冠層表型系統(tǒng)，但是其測量精度受到距離和外界干擾的嚴(yán)重影響，而且目標(biāo)反射率對其精度也有非常重要的影響[9]，因此多用于果樹等具有較大葉片和冠層的植物的檢測中，較少用于田間作物表型信息的獲取。由于熱輻射的存在，一些研究者也嘗試?yán)眉t外傳感器對植物冠層進(jìn)行探測，這些研究主要是捕捉冠層的溫度數(shù)據(jù)，而不僅僅是檢測冠層的形狀和輪廓[10-13]。紅外傳感器的使用一般通過無人機(jī)或遙感平臺(tái)進(jìn)行大規(guī)模的森林、稻田、小麥、玉米等作物大尺度冠層信息的檢測[14-17]，也常用于植物三維測量和冠層結(jié)構(gòu)分析的檢測中。

超聲波傳感器精度較低，紅外傳感器易受外界溫度影響，在最近的一些研究中，激光雷達(dá)LiDAR已經(jīng)越來越多的應(yīng)用在作物冠層的檢測中，它可以發(fā)射激光脈沖并通過計(jì)算從發(fā)射到返回的時(shí)間間隔來確定物體到自身的距離，從而獲得高密度的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)，具有分辨率高，抗干擾性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，可以直接獲取作物冠層的結(jié)構(gòu)參 數(shù)[14]。LiDAR已經(jīng)廣泛應(yīng)用到了林木和果樹的樹高、冠層直徑、樹形結(jié)構(gòu)和輪廓測量[18-20]，LiDAR還經(jīng)常與其他傳感器如視覺傳感器、熱成像傳感器等一起使用，以獲取更豐富的作物冠層表型信息[21-23]。LiDAR獲取的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)能夠較好地描述作物冠層的輪廓和高度，且?guī)缀醪皇芴栞椛?、空氣溫濕度、背景溫度及光照變化等環(huán)境因子的影響，所以在作物冠層表型信息檢測方面應(yīng)用潛力很大。

本文搭建了一個(gè)基于LiDAR的田間花生冠層高度信息獲取系統(tǒng)，并對3種不同品種的花生在不同生長階段進(jìn)行了多次的冠層高度信息采集試驗(yàn)。采用多項(xiàng)式曲線擬合算法對激光掃描得到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定冠層的輪廓及邊界，對有效冠層數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并與人工采集的高度信息進(jìn)行了對比，以驗(yàn)證該系統(tǒng)用于花生冠層高度信息獲取的可行性。

1 試驗(yàn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)獲取

1.1 田間花生冠層高度獲取系統(tǒng)設(shè)計(jì)

為了獲取作物冠層表型信息，當(dāng)前的研究人員設(shè)計(jì)了基于拖拉機(jī)平臺(tái)、無人機(jī)平臺(tái)等多種信息獲取系統(tǒng)[24-30]?；ㄉ趯又g的間隙較小，拖拉機(jī)輪胎寬度遠(yuǎn)大于壟間空隙，在行進(jìn)過程中容易碾壓到花生植株，所以拖拉機(jī)平臺(tái)不適用；無人機(jī)雖然不會(huì)直接接觸花生植株，但是飛行過高測量精度降低，飛行過低產(chǎn)生的風(fēng)壓會(huì)造成冠層的晃動(dòng)，而且不便于為搭載的LiDAR供電并且傳輸數(shù)據(jù)到筆記本電腦，所以無人機(jī)平臺(tái)也不適用。根據(jù)實(shí)際的田間試驗(yàn)條件，設(shè)計(jì)了一種不會(huì)對花生冠層自然狀態(tài)造成干擾的田間數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)，如圖1所示。

圖1 田間花生冠層高度獲取系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

該系統(tǒng)是一個(gè)移動(dòng)式數(shù)據(jù)采集平臺(tái)，系統(tǒng)平臺(tái)由2個(gè)自行車車體通過連接框架固定，保證其實(shí)現(xiàn)同步行進(jìn)。系統(tǒng)長2.8 m，高1.5 m，所搭載的傳感器包括一個(gè)地面激光雷達(dá)LiDAR（LMS291-05S，SICK，德國）用于掃描花生冠層，一個(gè)RGB相機(jī)（GoPro 4，GoPro Inc，美國）用于拍攝花生冠層圖像，一個(gè)編碼器（Danapar，Gurnee，美國）用于記錄系統(tǒng)平臺(tái)的移動(dòng)距離；所有傳感器由一個(gè)24 V電池供電，并將所有數(shù)據(jù)傳輸?shù)揭粋€(gè)筆記本電腦上，其中LiDAR和RGB相機(jī)的安裝方向?yàn)榇怪背虻孛?，二者處于同一水平位置，且RGB相機(jī)位于LiDAR的正前方。

1.2 試驗(yàn)環(huán)境及傳感器參數(shù)設(shè)定

田間試驗(yàn)于2015年5月—10月在美國俄克拉荷馬州立大學(xué)Caddo試驗(yàn)站（35.099581°N，98.438498°W）花生育種試驗(yàn)田進(jìn)行。該試驗(yàn)田共有12個(gè)種植小區(qū)，小區(qū)呈直線排列，每個(gè)小區(qū)長4.57 m，相鄰小區(qū)之間間隔為1.52 m，小區(qū)內(nèi)壟寬為0.91 m，如圖2所示。12個(gè)種植小區(qū)共種植了3個(gè)不同品種的花生：SWR、MCD、GA04S，每個(gè)小區(qū)一個(gè)品種，每個(gè)品種重復(fù)4次，種植同一品種的地塊互不相鄰。試驗(yàn)時(shí)選取一列作為測量目標(biāo)，分別于2015年7月10日、8月21日、9月18日行了3次試驗(yàn)，每次試驗(yàn)均全部測量12個(gè)小區(qū)，每次試驗(yàn)重復(fù)測量3次。

注： SWR、MCD、GA04S分別為3種不同的花生品種。

試驗(yàn)使用德國SICK公司二維單線激光雷達(dá)LMS291- S05，掃描角度為180°，角分辨率有0.25°、0.5°和1.0°共3種可選模式。LiDAR的響應(yīng)時(shí)間與角分辨率相關(guān)，分辨率越高，響應(yīng)時(shí)間越長，對應(yīng)3種角分辨率的反應(yīng)時(shí)間分別是53、26和13 ms。為了獲得更加準(zhǔn)確的冠層表型數(shù)據(jù)，試驗(yàn)過程中選擇角分辨率為0.25°，根據(jù)LiDAR的響應(yīng)時(shí)間，在測速器的指導(dǎo)下系統(tǒng)平臺(tái)的移動(dòng)速度控制在不超過0.189 m/s。此外，不同品種的花生冠層形狀和覆蓋范圍各不相同，掃描時(shí)要保證既能掃描到所有品種的完整冠層結(jié)構(gòu)，還要求系統(tǒng)平臺(tái)運(yùn)動(dòng)時(shí)不接觸到花生植株，保證掃描數(shù)據(jù)是不受外界因素影響的、完整的和有效的。LiDAR的俯仰偏置角和水平偏置角均為0°，保證LiDAR所有掃描點(diǎn)所構(gòu)成的掃描工作面垂直于地面；LiDAR的水平方向掃描范圍為100°，為了完整地掃描到目標(biāo)冠層的全部數(shù)據(jù)，需要保證LiDAR能夠掃描到目標(biāo)列左右的花生冠層，即掃描寬度需要大于1.82 m，由此確定LiDAR高度為1 m，則掃描寬度為2.38 m，滿足要求。在該種工作模式下，由0.25°的角分辨率可得LiDAR掃描線每一次掃描得到401個(gè)點(diǎn)的高度信息。利用SICK公司配套軟件Sick LMS 2XX Series可以將掃描數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為每個(gè)激光脈沖反射點(diǎn)到LiDAR所在平面的距離并輸出轉(zhuǎn)換結(jié)果。每個(gè)掃描點(diǎn)之間的水平間隔為5.95 mm，并隨著系統(tǒng)平臺(tái)的移動(dòng)完整的掃描整個(gè)地塊的花生冠層。

1.3 冠層高度手工測量方法

為了和冠層高度信息獲取系統(tǒng)得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，在田間試驗(yàn)的同時(shí)對冠層高度進(jìn)行了手工測量。測量方法為：在系統(tǒng)前進(jìn)的方向上，距離每個(gè)小區(qū)起始點(diǎn)0、0.91、1.83、2.74、3.66和4.57 m處各測量一次，每次測量時(shí)以15.24 cm為間隔對被測冠層從左到右的7個(gè)不同位置進(jìn)行采樣。每次試驗(yàn)時(shí)每個(gè)小區(qū)共測量42個(gè)采樣點(diǎn)，整個(gè)試驗(yàn)田共測量504個(gè)采樣點(diǎn)的高度數(shù)據(jù)。

2 花生冠層高度信息分析算法

2.1 花生冠層有效數(shù)據(jù)集提取

通過LiDAR得到的高度數(shù)據(jù)表示的是冠層到LiDAR的距離，而不是其實(shí)際高度，高度數(shù)據(jù)可以在這些數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過式（1）計(jì)算得到。

式中表示掃描點(diǎn)個(gè)數(shù)，Heightplanti表示花生冠層上每個(gè)掃描點(diǎn)的實(shí)際高度，Heightlaserscanner表示LiDAR距地面水平基準(zhǔn)線高度，試驗(yàn)前已經(jīng)標(biāo)定完成，y表示LiDAR系統(tǒng)獲取的每個(gè)掃描點(diǎn)到LiDAR所在平面的距離。圖3所示為冠層高度、LiDAR掃描距離和地面水平基準(zhǔn)線之間的相對位置。

注：1，2，3，4,…,表示冠層每個(gè)掃描點(diǎn)到LiDAR所在平面的距離。

Note:1，2，3，4, …,represented the distance between each scanning point of the canopy and the plane of LiDAR.

圖3 LiDAR掃描距離、冠層高度及地面水平基準(zhǔn)線相對位置

Fig.3 Relative position of LiDAR scanning distance, canopy height and ground horizontal reference

如果Heightplanti的值為0，意味著激光脈沖恰巧照射到了地面水平基準(zhǔn)線所在的地面，但是因?yàn)樘镩g地面并非絕對平面，存在一定的坑洼起伏，則Heightplanti的值會(huì)出現(xiàn)負(fù)值和小于某一特定范圍的正值（根據(jù)采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)統(tǒng)計(jì)得出一般小于30 mm），因此所有小于30 mm的Heightplanti值在后續(xù)計(jì)算時(shí)將被調(diào)整為0。

不同品種的花生冠層形狀存在一定的差異，雖然相鄰2列的花生植株之間存在一定的空間間隔，但是由于冠層的延展性，這些間隙可能會(huì)被覆蓋。為了能夠確保激光完整的掃描到目標(biāo)列的完整冠層結(jié)構(gòu)，掃描角度需要設(shè)置的較大，因此，相鄰列的一部分冠層將不可避免被激光掃描到，系統(tǒng)所得到的掃描數(shù)據(jù)里會(huì)存在這些干擾信息，如圖4所示。

注：三維圖像的數(shù)據(jù)為2015年8月采集的數(shù)據(jù)，圖中顯示了全部12個(gè)小區(qū)。三維仿真圖和實(shí)物圖中棒狀物用來標(biāo)定系統(tǒng)平臺(tái)移動(dòng)的參照位置。

為了得到準(zhǔn)確的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，必須消除無關(guān)的干擾信息（相鄰列及標(biāo)定物），為此本文設(shè)計(jì)了一種利用多項(xiàng)式曲線擬合提取目標(biāo)區(qū)域（region of interest, ROI）的算法，該算法的實(shí)施包含以下5個(gè)步驟，算法流程圖如圖5所示。

1）按地塊分割原始數(shù)據(jù)

為了記錄系統(tǒng)平臺(tái)的移動(dòng)距離，在車輪附近安裝有編碼器，當(dāng)系統(tǒng)平臺(tái)按照指定方向運(yùn)動(dòng)時(shí)，車輪帶動(dòng)編碼器運(yùn)動(dòng)，車輪每轉(zhuǎn)動(dòng)1周，編碼器記錄1000個(gè)數(shù)據(jù)。由于編碼器的編碼僅與運(yùn)動(dòng)距離有關(guān)，且每個(gè)地塊的大小相等，可以利用編碼器編碼作為依據(jù)，對原始數(shù)據(jù)按照地塊編號(hào)進(jìn)行分割，如式（2）所示。全部的激光掃描數(shù)據(jù)被分成12個(gè)獨(dú)立的單元，每個(gè)單元包含一個(gè)特定小區(qū)的花生冠層特征數(shù)據(jù)。

式中Numbereachplot表示每個(gè)地塊的編碼器編碼個(gè)數(shù)；Codingencoder-start表示系統(tǒng)開始運(yùn)行時(shí)的編碼器編碼，即系統(tǒng)開始運(yùn)動(dòng)時(shí)的起始編碼，Codingencoder-end表示系統(tǒng)工作結(jié)束時(shí)的編碼器編碼，即系統(tǒng)完成全部地塊掃描的結(jié)束編碼；Numberplots表示掃描地塊總數(shù)。

2）擬合每一個(gè)冠層掃描平面的點(diǎn)云數(shù)據(jù)

從側(cè)面看，花生冠層的形狀在自然生長狀態(tài)下總是表現(xiàn)出弧形或近似弧形，如果能夠用某種曲線去擬合這種形狀，則這條擬合曲線就能夠代表在該剖面上（冠層掃描平面）的冠層特征，整個(gè)冠層的輪廓特征也就能夠通過每個(gè)冠層剖面（掃描平面）的特征擬合曲線的疊加來描述，如圖6所示。

多項(xiàng)式曲線擬合可以用來構(gòu)造冠層掃描平面點(diǎn)云數(shù)據(jù)的擬合曲線，擬合曲線附近的點(diǎn)云數(shù)據(jù)反映了在該掃描平面的冠層各掃描點(diǎn)的高度信息。進(jìn)行曲線擬合的目的只是為了找到冠層粗略的輪廓，所以擬合曲線能夠大致反映點(diǎn)云數(shù)據(jù)變化趨勢即可，而不需要進(jìn)行精確的模擬。經(jīng)過試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)低階擬合曲線（3階以下）不能正確顯示花生冠層輪廓特征變化趨勢，而高階擬合曲線（6階及以上）又會(huì)導(dǎo)致過擬合現(xiàn)象的發(fā)生，5階曲線擬合較為合適，擬合公式如式（3）所示。

式中表示第i階變量的系數(shù)，xi表示第i階變量，n表示多項(xiàng)式的階數(shù)（本文取n=5）。

3）計(jì)算擬合曲線極值

每個(gè)冠層剖面擬合曲線的極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)分別代表了該剖面的最高點(diǎn)和最低點(diǎn)，即該冠層剖面的最高點(diǎn)和最低點(diǎn)的大致位置，利用這些位置可以大致確定冠層的輪廓邊界。輪廓邊界確定后，可以根據(jù)邊界位置從原始數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)的有效數(shù)據(jù)。由于受到客觀環(huán)境如地形地貌、移動(dòng)速度甚至天氣因素的影響，掃描過程中不可避免地存在冠層表型特征數(shù)據(jù)獲取錯(cuò)漏或丟失的情況；此外，花生冠層不規(guī)則生長和其他相鄰列冠層延展的干擾，會(huì)導(dǎo)致激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)所生成的擬合曲線的極值點(diǎn)數(shù)不固定，雖然理想狀態(tài)下極小值為2個(gè)，但是也有少量的擬合曲線的極小值為1個(gè)、3個(gè)或不存在的情況出現(xiàn)，如圖7所示。為了完整地掃描到目標(biāo)列的冠層，通過設(shè)定LiDAR掃描范圍和高度值，系統(tǒng)工作時(shí)會(huì)掃描到目標(biāo)列左右兩側(cè)的一部分冠層，但是不會(huì)掃描到左右兩側(cè)冠層的最高點(diǎn)，因此2個(gè)極小值點(diǎn)就能夠反映目標(biāo)列冠層輪廓與左右兩列冠層的分界位置。

圖7 花生冠層掃描平面點(diǎn)云數(shù)據(jù)擬合曲線極小值分布情況

4）根據(jù)極值點(diǎn)判斷冠層邊界

冠層邊界可以從擬合曲線中得到的極小值來確定，雖然極小值數(shù)量并不總是2個(gè)，但經(jīng)過統(tǒng)計(jì)分析，2個(gè)極小值的出現(xiàn)情況在83%以上，所以可以根據(jù)2個(gè)極小值位置來確定冠層的輪廓邊界，忽略極小值為其他值的情況。在步驟3）中已經(jīng)計(jì)算了每一條冠層掃描剖面擬合曲線的極值點(diǎn)，然后找出所有存在2個(gè)極小值點(diǎn)情況的擬合曲線，分別計(jì)算這些擬合曲線的極小值點(diǎn)在水平掃描線上的映射位置；將每條擬合曲線的兩個(gè)極小值點(diǎn)的映射位置按大小進(jìn)行左右排列，并分別計(jì)算左右兩側(cè)所有映射位置的平均值。求得的所有映射位置和映射平均值是在擬合曲線基礎(chǔ)上得到的計(jì)算值，并不代表真正的掃描點(diǎn)位置，求出掃描點(diǎn)分布軸上最接近這兩個(gè)平均值的掃描點(diǎn)位置后（positions of the scanning points, PSP），可以根據(jù)得到的PSP來確定冠層的輪廓邊界，PSP中間的部分被視為目標(biāo)數(shù)據(jù)，而PSP外部兩側(cè)的部分被視為相鄰列的冠層數(shù)據(jù)，如式（4）所示。

式中表示兩個(gè)極小值情況的出現(xiàn)次數(shù)，average-left表示左側(cè)極小值映射位置的平均值，xminimum-left表示具有兩個(gè)極小值的每條擬合曲線左側(cè)極小值在掃描點(diǎn)分布軸投影位置值，average-right和xminimum-right分別表示右側(cè)極小值映射位置平均值和具有兩個(gè)極小值的每條擬合曲線右側(cè)極小值在掃描點(diǎn)分布軸投影位置值。

式中row表示每個(gè)小區(qū)的掃描行數(shù)，即掃描平面數(shù)，canopyboundary-left和canopyboundary-right分別表示冠層輪廓左、右邊界掃描點(diǎn)位置（PSP），xscanningpoint-all表示第個(gè)掃描行每個(gè)掃描點(diǎn)在掃描點(diǎn)分布軸的位置。

5）根據(jù)冠層輪廓邊界點(diǎn)提取有效數(shù)據(jù)

根據(jù)上述步驟確定的PSP，將兩個(gè)PSP之間的數(shù)據(jù)視為有效數(shù)據(jù)，將其他數(shù)據(jù)視為干擾數(shù)據(jù)，進(jìn)行有效數(shù)據(jù)的提取。

2.2 數(shù)據(jù)過濾及修正方法

為了保證系統(tǒng)平臺(tái)沿著指定的方向運(yùn)動(dòng)，在被測地塊中豎立了一些標(biāo)定桿，以確保其在運(yùn)動(dòng)期間不發(fā)生偏轉(zhuǎn)，平臺(tái)在移動(dòng)時(shí)LiDAR始終與標(biāo)定桿位置對齊。標(biāo)定桿的存在雖然保證了系統(tǒng)平臺(tái)運(yùn)動(dòng)方向的準(zhǔn)確性，但是不可避免地會(huì)被激光掃描到，會(huì)對冠層數(shù)據(jù)信息的準(zhǔn)確性造成一定的干擾，尤其是會(huì)影響到冠層高度平均值和最大值的計(jì)算，所以標(biāo)定桿的干擾需要過濾掉。此外，由于系統(tǒng)平臺(tái)在運(yùn)動(dòng)過程中的振動(dòng)和外界客觀環(huán)境的干擾，在原始數(shù)據(jù)中也存在一些噪聲，這些干擾也應(yīng)該被濾除。利用式（6）、（7）和（8）可以去除這些干擾噪聲。

式中Heightjudgement表示第行冠層高度掃描數(shù)據(jù)的噪聲濾除判定算子，Heightmean和Heightstd代表第行冠層高度掃描數(shù)據(jù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，Height(i,j)interpolation表示第行冠層高度掃描數(shù)據(jù)中與第個(gè)掃描點(diǎn)相鄰的左右2個(gè)點(diǎn)的高度平均值，Height(i,j)row表示第行冠層高度掃描數(shù)據(jù)中第個(gè)掃描點(diǎn)的原始高度數(shù)據(jù)值，Height(i,j)fixed表示第行冠層高度掃描數(shù)據(jù)中第個(gè)掃描點(diǎn)修正后的數(shù)據(jù)值，row表示掃描行數(shù)。數(shù)據(jù)修正后12個(gè)被測小區(qū)的花生冠層3D圖像如圖8所示，從圖中可以明顯看出圖4a中所示標(biāo)定桿已經(jīng)被濾除。

圖8 數(shù)據(jù)過濾及修正后花生冠層3D圖像

3 結(jié)果與討論

3.1 花生冠層高度信息獲取結(jié)果

試驗(yàn)測量的育種小區(qū)總數(shù)為12個(gè)，種植了3個(gè)不同品種的花生，為了全面獲取每一個(gè)品種的花生冠層的高度，需要計(jì)算每個(gè)品種的最大高度（max）、最小高度（min）、平均高度（avg）、高度中位數(shù)（med）等不同的高度特性。為了方便對這些表型信息進(jìn)行計(jì)算和統(tǒng)計(jì)，所有掃描到的冠層高度數(shù)據(jù)經(jīng)過上述方法處理之后的有效數(shù)據(jù)以高度矩陣的形式被保存，即每個(gè)小區(qū)目標(biāo)列有效冠層高度值構(gòu)建成一個(gè)冠層高度矩陣（canopy height matrix，CHM），CHM中每一行代表一條掃描行的數(shù)據(jù)，也就是一個(gè)掃描平面（冠層剖面）上的高度值；然后在CHM的基礎(chǔ)上計(jì)算每一行的最大值，即每一條掃描行有效數(shù)據(jù)里的最大冠層高度值，并生成最大高度列矩陣（mximum height column matrix，MHCM）?；ㄉ趯痈鞣N高度特性表型信息的計(jì)算如式（9）所示。

式中Heightmax表示CHM中第行的最大值，row表示CHM行數(shù)，即掃描行數(shù)。

花生冠層平均高度分析結(jié)果與手工測量值對比如表1所示，由表1可以看出，同一個(gè)生長階段的3個(gè)花生品種中，SWR的株高最高，GA04S株高最低。從不同生長階段看，從7月份開始生長1個(gè)月后，各個(gè)品種的花生植株的高度都有了明顯的增加，該階段花生處于營養(yǎng)生長旺盛時(shí)期；從8月份之后植株生長變緩，株高基本保持穩(wěn)定，該階段花生處于生殖生長的時(shí)期。由分析結(jié)果看，花生冠層高度的變化與其不同生長階段的生長特性變化一致。

表1 不同品種花生冠層不同生長時(shí)期平均高度系統(tǒng)測量值與手工測量值對比

注：文中數(shù)據(jù)以均值±標(biāo)準(zhǔn)偏差表示。

Note: Data were expressed by means ± standard deviation.

3.2 系統(tǒng)測量值與手工測量值比較分析

為了評估系統(tǒng)平臺(tái)獲取花生冠層高度數(shù)據(jù)的精度，將每個(gè)月份每個(gè)品種系統(tǒng)測量的高度均值與手工測量的均值進(jìn)行了比較分析。

可以看出，根據(jù)掃描數(shù)據(jù)計(jì)算得到的值比手工測值略高，偏差大概在2%32%之間，平均偏差約為11%，滿足美國農(nóng)業(yè)部小麥、花生及其他田間作物（USDA-ARS，Wheat，Peanut and Other Field Crops）研究中心提出的偏差小于15%的要求（In-Field Peanut Canopy Phenotyping with Sensors，USDA-WPOFCR）。造成這一結(jié)果的主要原因在于田間試驗(yàn)條件下，地面不是一個(gè)絕對平面，而是存在高低起伏，所以激光掃描測量到的冠層高度信息疊加了地面高度，而信息采集系統(tǒng)的校準(zhǔn)和標(biāo)定是在理想情況下，即地表是平面情況下得到的；而手工實(shí)測花生冠層高度時(shí)，得到的數(shù)據(jù)是相對高度，即冠層相對于植株所在地點(diǎn)的地面高度。但是隨著花生植株的生長，地形對于掃描結(jié)果的影響相對減少了，以GA04S的冠層平均高度值為例，7月份系統(tǒng)掃描得到的值為125.24 mm，手工測量值為95 mm，二者之間偏差值為30.24 mm，而8月份系統(tǒng)掃描得到的值為215.02 mm，手工測量值為202.92 mm，二者之間的偏差縮小到了12.1 mm，這表明在花生植株逐漸成型之后使用激光掃描的方法獲取其冠層表型信息是可行的。

在測量效率上，LiDAR系統(tǒng)也要遠(yuǎn)高于手工測量。試驗(yàn)地塊共12個(gè)育種小區(qū)，每個(gè)小區(qū)長度為4.75 m，測量目標(biāo)列總長度為54.84 m，系統(tǒng)完整的將所有花生植株掃描一遍花費(fèi)時(shí)間約為5~8 min，每個(gè)育種小區(qū)目標(biāo)列的有效點(diǎn)云數(shù)量大于12萬個(gè)點(diǎn)；手工測量使用采樣法，每個(gè)小區(qū)采樣42個(gè)點(diǎn)，每個(gè)采樣點(diǎn)測量高度花費(fèi)時(shí)間約為10 s，試驗(yàn)時(shí)共采樣504個(gè)點(diǎn)，花費(fèi)時(shí)間約為84 min，系統(tǒng)測量的工作效率遠(yuǎn)大于手工測量。

3.3 討 論

利用LiDAR進(jìn)行作物冠層表型信息的獲取存在較大的應(yīng)用潛力，它具備不受外界光照條件影響，可以直接獲取作物冠層高度信息而不需要計(jì)算，信息準(zhǔn)確性較高等優(yōu)點(diǎn)。但是在實(shí)踐應(yīng)用中還存在一些需要注意的問題：

首先，現(xiàn)場地形的變化會(huì)對所獲取的信息產(chǎn)生一定的影響。例如，花生冠層高度的系統(tǒng)測量值和手工測量最大偏差為32%，這一偏差出現(xiàn)在7月份對于GA04S品種的測量。該品種在每一個(gè)生長階段都是所有試驗(yàn)品種中植株最矮的，植株越矮，受到地形的影響越明顯。在7月份GA04S的冠層高度手工測量值僅為95 mm，系統(tǒng)測量值為125.24 mm，二者之間的差值為30.24 mm，而在實(shí)際田間環(huán)境下，30 mm的地形起伏是很常見的。但是在8月份和9月份，花生生殖生長結(jié)束之后，所有品種的花生冠層高度在215~300 mm之間，此時(shí)，系統(tǒng)測量值和手工測量值之間的偏差都在10%以下，此時(shí)因?yàn)榛ㄉ仓旮叨认鄬^大，偏差比例變小，所以同樣的地形變化所導(dǎo)致的花生冠層高度測量偏差相對較小。由此表明，隨著植株高度的逐漸增加，地形所帶來的影響在逐漸變小。

其次，信息采集系統(tǒng)的穩(wěn)定性也會(huì)影響數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，因此LiDAR在運(yùn)動(dòng)中應(yīng)保持平穩(wěn)，減少振動(dòng)。此外，LiDAR不能獲取植物的顏色信息，而有時(shí)不同作物品種之間的葉片顏色也是育種工作者所關(guān)心的，因此若想獲取更多的冠層表型信息，還需要與其他傳感器配合使用。

4 結(jié) 論

本文設(shè)計(jì)了一種基于LiDAR的田間花生冠層高度信息獲取系統(tǒng)，并進(jìn)行了田間試驗(yàn)。結(jié)果表明，利用該系統(tǒng)獲取的花生冠層高度與手工測量值之間的平均偏差約為11%，相對于花生植株的高度，這一結(jié)果的精度是可以接受的，而且利用該系統(tǒng)進(jìn)行冠層高度信息的采集能夠大大減少工作時(shí)間，降低人工勞動(dòng)力的投入，提高作物表型數(shù)據(jù)獲取及分析的效率。

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System design for peanut canopy height information acquisition based on LiDAR

Cheng Man1,2, Cai Zhenjiang1※, Ning Wang2, Yuan Hongbo1

(1.071001,; 2.74075,)

Plant height is a very important phenotypic trait in peanut breeding research. It is a key parameter not only indicating the growth state of peanut, but also calculating peanut biomass and yield. At present, the acquisition of peanut plant height in breeding research mainly relies on manual measurement, which is not only time-consuming and laborious, but also has certain subjectivity. Therefore, it is necessary to design a measurement system that can be used in the field and can quickly and accurately obtain the height of peanut canopy. In this study, a LiDAR-based field peanut canopy height information acquisition system was constructed, which was a mobile data acquisition platform designed for field conditions, and a data processing and analysis algorithm was developed to extract the height of peanut canopy. The sensor was equipped with a LiDAR (LMS291-05S, SICK) for scanning the peanut canopy, an RGB camera is used to capture the image of the peanut canopy, an encoder was used to record the moving distance of the system platform; all sensors were powered by a 24 V battery and all data were uploaded to a laptop. An experimental field was established with three peanut cultivars at Oklahoma State University’s Caddo Research Station in Fort Cobb, Oklahoma state, USA in May and the data collections were conducted monthly from July to September 2015. There were 12 planting plots in the field, which were arranged in a straight line, and the length of each plot was 4.75 m, the interval between adjacent plots was 1.52 m, and the interval between ridges was 0.91 m in a plot. SWR, MCD and GA04S three different breeds of peanuts were planted in 12 different plots, each of which was repeated four times, and the plots of the same breed were not adjacent to each other. The ground-based LiDAR used for this research was a line-scan laser scanner with a scan-angle of 100°, an angle resolution of 0.25°, and a scanning speed of 53 ms. A wide aperture angle of 100°was used for LiDAR in order to ensure a complete scan of target canopy. As a result, the collected data included those from the adjacent rows. An algorithm was developed to extract the region of the interested data acquired by the system through the polynomial curve fitting method. To provide fixed reference points within each plot over the three collection periods, some metal posts were installed within the center length of each scanned row. These metal stakes were caught by the LiDAR in all the data file, in addition, noise also presented in the raw data. Therefore, a data filtering and correction algorithm was developed to eliminate the interference information. All valid canopy height data, which were processed according to the previously described preprocessing algorithms, were organized into a height matrix, that was, all the canopy height values scanned in each plot were constructed into a canopy height matrix, and then the mean heights were analyzed and calculated. The results showed that the minimum deviation of the average canopy height between obtained by the system and the manual measurement was 2%, the maximum deviation effected by topography was 32%, and the average deviation was about 11%, but the measurement deviation was gradually decreasing with the growth of peanut plants. The accuracy of this result was acceptable compared with the height of the peanut plant, and the collection of canopy height information by the system can greatly reduce working time and the input of artificial labor, and improve the efficiency of crop phenotypic information acquisition and analysis. Future research will focus on the rapid movement and manipulation of measurement system, and apply information fusion to data processing of multiple sensors.

crops; measurements; image processing; peanut; canopy height; LiDAR; field test

2018-08-05

2018-10-01

河北省農(nóng)業(yè)關(guān)鍵共性技術(shù)攻關(guān)專項(xiàng)（17227206D）；河北省高等學(xué)校科學(xué)研究計(jì)劃青年基金項(xiàng)目（QN2018081）

程 曼，河北石家莊人，副教授，博士，主要從事精細(xì)農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)方面的研究。Email：chengman1982@163.com

蔡振江，河北保定人，教授，博士，主要從事自動(dòng)化檢測及智能控制方面的研究。Email：czj65@163.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.01.022

S24

A

1002-6819(2019)-01-0180-08

程 曼，蔡振江，Ning Wang，袁洪波. 基于地面激光雷達(dá)的田間花生冠層高度測量系統(tǒng)研制[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2019，35(1)：180－187. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.01.022 http://www.tcsae.org

Cheng Man, Cai Zhenjiang, Ning Wang, Yuan Hongbo. System design for peanut canopy height information acquisition based on LiDAR[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(1): 180－187. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.01.022 http://www.tcsae.org