激光點亮農(nóng)業(yè)

文/三維表型組研究團隊 俞佳寧 許天穎（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)）

我們是前沿交叉研究院三維表型組研究團隊，2022年11月，為給南農(nóng)120周年校慶獻禮，我們依靠金時超副教授領(lǐng)銜的激光雷達技術(shù)，每秒發(fā)射約30萬個激光點，將南農(nóng)主樓從衛(wèi)崗1號“復(fù)制粘貼”進電腦里。這座以點云的形式呈現(xiàn)的虛擬主樓模型與現(xiàn)實中的主樓僅有厘米/毫米級誤差。通過約12億個點的定位和重現(xiàn)，南農(nóng)元宇宙場景上線！在3D模型中，大到樓宇的輪廓、主樓的石獅子，小到建筑物的門窗、磚石、甚至連建筑花紋等細節(jié)都清晰可見。

所謂點云，就是把現(xiàn)實生活中的幾何對象以點的形式進行數(shù)字化表達，每個點記錄了XYZ坐標和顏色等信息。無數(shù)的點云勾勒出虛擬世界的主樓?！皬?fù)制粘貼”主樓使用的激光掃描系統(tǒng)集成了高性能激光器、全景相機等多元傳感器。根據(jù)激光發(fā)射的往返時間和角度編碼信息，自動計算出目標的三維坐標。同時，通過點云影像匹配算法，實現(xiàn)對點云的真彩色渲染，逼真還原現(xiàn)實世界。

這套技術(shù)在自動駕駛、數(shù)字城市、災(zāi)害勘探中都有著重要的應(yīng)用，也為數(shù)字農(nóng)業(yè)插上了科技的翅膀。

三維表型測量更高效

種子是農(nóng)業(yè)的“芯片”，既是保障國家糧食安全的戰(zhàn)略性資源，又是農(nóng)業(yè)科技原始創(chuàng)新與現(xiàn)代種業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)。開展優(yōu)質(zhì)種質(zhì)資源的鑒定、保護、利用是種業(yè)強大的戰(zhàn)略需求。作物表型是基因及環(huán)境因素相互作用共同形成的生物體綜合表現(xiàn)，反映了植物基因圖譜的時序三維表達。因此，高通量、多維度、長時序的表型測量需求日益迫切。

作物表型數(shù)據(jù)的人工調(diào)查不僅存在取樣代表性難以保障的問題，而且是傳統(tǒng)作物育種最費時費力的環(huán)節(jié)之一。千余個試驗材

料、每個材料3個小區(qū)、每個小區(qū)取3個以上樣本……即使是最簡單的株高測量，在田間測上一輪也得花大半天。

作物表型的高通量精準鑒定是當前限制突破性新品種培育的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸。用激光雷達等三維表型測量技術(shù)，半個小時就能實現(xiàn)以上數(shù)據(jù)的自動化采集。采集出的數(shù)據(jù)會覆蓋到田間每一株作物，是生物統(tǒng)計中從抽樣估計到總體分析的研究范式的飛躍，將有效提高田間試驗統(tǒng)計的準確度、精確度以及效率。更重要的是，數(shù)字化的三維表達有效保存了田間真實場景，為可重復(fù)地發(fā)掘新性狀提供了新視角。

攻堅克難

在解決實際應(yīng)用需求過程中，我們團隊連續(xù)攻克了一系列難題，諸如作物表型研究的目標定位、性狀提取、變化監(jiān)測和交叉應(yīng)用。5年多來，團隊實現(xiàn)了單株檢測、器官分割和多尺度三維表型提取。在此過程中，機器需要像人一樣知道作物的器官在哪里，才有可能像人一樣分析各種性狀是什么，這離不開人工智能算法的訓(xùn)練。為了更好地促進學(xué)科發(fā)展，我們也構(gòu)建了大量即將開放共享的數(shù)據(jù)集。這些關(guān)鍵算法和技術(shù)的創(chuàng)新，一定程度上提高了傳統(tǒng)人工調(diào)查的精度和效率，也為新性狀的發(fā)掘提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐。

除了更高效、更精確地提取已知性狀，三維表型組的新技術(shù)還有力支撐了新性狀的發(fā)掘。例如，我們最新的研究發(fā)現(xiàn)，激光雷達測量的小麥冠層高度比人工測量的精度一致性和遺傳力更高，也反映了人工測量的不確定性。同時，激光雷達等主動遙感技術(shù)具備夜間觀測能力，這使得我們成功揭示了玉米表型晝夜變化的節(jié)律及其對環(huán)境變化的響應(yīng)。機器能不分晝夜地工作，使作物夜間表型鑒定成為可能，也為田間作物新性狀發(fā)掘和加速作物育種提供了新契機。

賦能農(nóng)業(yè)育種

目前，該技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于小麥、水稻、玉米和大豆團隊的育種科研工作中。在小麥研究合作上，團隊研發(fā)了融合激光雷達和光譜等技術(shù)的量質(zhì)協(xié)同預(yù)測模型，實現(xiàn)了提前兩個月左右的產(chǎn)量預(yù)測，在此P2P預(yù)測模型基礎(chǔ)上，團隊正在與相關(guān)團隊合作開展500份種質(zhì)資源的動態(tài)表型鑒定和優(yōu)異種質(zhì)資源發(fā)掘利用工作。在與水稻栽培團隊合作中，三維表型組研究團隊開發(fā)的三維光截獲模擬算法，揭示了直射光和散射光在冠層垂直分布的質(zhì)變規(guī)律及其對作物生產(chǎn)的潛在貢獻，為揭示理想株型水稻品種提供了定量的評價方法。在大豆育種工作中，采用激光雷達等表型技術(shù)對千余份大豆種質(zhì)的田間表型進行了精準評價，構(gòu)建了大豆葉柄和冠層輪廓提取的新算法。

蓋鈞鎰院士課題組的張焦平副教授評價說：“這項新技術(shù)就像記錄人的胖瘦一樣，給我們記錄每一株大豆的株型緊湊程度提供了可能性，為耐密植大豆優(yōu)異種質(zhì)資源鑒定提供了新手段，目前正用于相關(guān)基因的定位?！贝送?，我們團隊以激光雷達技術(shù)為核心，同步結(jié)合其他表型組技術(shù)，正在為玉米莖腐病的遺傳分析提供核心技術(shù)支撐。