Plant Phenomics | 基于多视角三维重建的低成本、便携式玉米单株表型平台—MVS-Pheno

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Plant Phenomics | 基于多视角三维重建的低成本、便携式玉米单株表型平台—MVS-Pheno

发表时间:2020-05-08 13:23:52点击:2149

来源:植物表型组学

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2020年3月,Plant Phenomics 刊发了国家农业信息化工程技术研究中心数字植物北京市重点实验室(北京市农林科学院作物表型组学协同创新中心)题为MVS-Pheno: A Portable and Low-Cost Phenotyping Platform for Maize Shoots Using Multiview Stereo 3D Reconstruction 的研究论文,本文介绍了一种低成本、便携式的玉米植株表型高通量获取平台——MVS-Pheno。

精细的作物单株表型是作物品种株型改良的重要依据。温室内的流水线式高通量表型平台可以准确、快速地获取盆栽作物单株的精细表型,但其运行和维护成本较高,对于多数研究人员可望而不可及;且生长在温室内的作物植株无法反映在田间环境下的实际生长情况,这种平台对于大田作物育种与栽培研究者而言实用性较低。针对上述需求和问题,本文研发了一种低成本、便携式的玉米植株高通量表型平台MVS-Pheno。该平台由硬件装置、数据获取控制端、算法与软件、数据管理系统4部分组成。

硬件部分由便于拆卸组装的装置组成(图 1),可以根据目标玉米高度调节装置的尺寸和相机的数量(1-3个)。利用该装置可以在1分钟内完成常规高度玉米植株高质量多视角图像序列的采集。利用数据获取控制端设置装置的旋转速度、旋转角度范围和拍照间隔等参数。算法与软件主要针对玉米形态特征研发,包括基于多视角的三维重建、点云去噪、点云缩放校准、点云配准和基于骨架提取的表型解析内容。利用装置获取多视角图像序列所重建的玉米植株三维点云可视化见图 2。

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图1 MVS-Pheno装置示意图和照片

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图 2 利用MVS-Pheno平台获取的图像序列所重建的玉米植株三维点云可视化

MVS-Pheno平台的数据管理系统可以对所获取的大数据进行有效地组织和管理,包括植株的农艺信息(如品种、密度、生育期、数据采集时间地点等)、获取的植株多视角图像数据、重建的三维点云数据、提取的植株三维骨架以及解析的表型性状,并具有基本的玉米统计分析与可视化功能,如植株点云在垂直方向分布直方图、按叶序统计叶长、叶面积变化趋势图等。图 3为数据管理系统界面。
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图 3  数据管理系统界面

MVS-Pheno平台具有成本低、易组装拆卸、便于运输、方便在田间地头部署的特点,可以解决不同生育时期、多生态点协同数据获取问题,为大田种植的玉米提供了株型数据高通量获取解决方案,预期为大田玉米育种和栽培研究提供实用的单株尺度表型采集工具。文中指出,由于田间植株破坏性取样需要一定的人工参与,因此该平台是半自动化的。此外,只要植株尺寸合适,该平台同样适用于其他植物单株三维表型的高通量数据采集,但由于植物形态结构的差异,文中表型解析算法和软件主要是针对玉米植株研发,不适用于其他植物。课题组正在研发面向中小型植物单株表型的MVS-Pheno 2.0版平台。
吴升助理研究员与温维亮助理研究员为本文并列先进作者,通讯作者为北京农业信息技术研究中心郭新宇研究员(博士,数字植物北京市重点实验室主任,主要从事数字植物理论技术体系和植物表型组学研究)。该研究得到北京市农林科学院作物表型组学协同创新中心建设项目(KJCX201917)、国家自然科学基金项目(31871519、31601215)、现代农业产业技术体系建设项目-国家玉米产业技术体系(CARS-02-87)资助。 How to Cite this ArticleSheng Wu, Weiliang Wen, Yongjian Wang, et al., “MVS-Pheno: A Portable and Low-Cost Phenotyping Platform for Maize Shoots Using Multiview Stereo 3D Reconstruction,” Plant Phenomics, vol. 2020, Article ID 1848437, 17 pages, 2020.http://doi.org/10.34133/2020/1848437.

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About Plant Phenomics

《植物表型组学》(Plant Phenomics)是由南京农业大学和美国科学会(AAAS)合作创办的英文学术期刊,于2019年1月正式上线发行,是Science合作出版的第二本期刊。采用开放获取形式,刊载植物表型组学交叉学科热点领域具有突破性科研进展的原创性研究论文、综述、数据集和观点。具体范围涵盖高通量表型分析的较新技术,基于图像分析和机器学习的表型分析研究,提取表型信息的新算法,作物栽培、植物育种和农业实践中的表型组学新应用,与植物表型相结合的分子生物学、植物生理学、统计学、作物模型和其他组学研究,表型组学相关的植物生物学等。2019年8月,已正式被DOAJ数据库收录。

编辑:黄艺清(实习)、孔敏

审核:尹欢

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