高通量植物表型分析系統(tǒng)PhenoWatch 是一套基于 Sensor to Plant 理念的高通量植物表型測量與分析系統(tǒng)，可深度集成激光3D成像、高光譜成像、紅外熱成像、葉綠素?zé)晒獬上瘛⒍喙庾V成像與 RGB 成像單元，可智能化移動至不同測量區(qū)域，按預(yù)設(shè)值自動掃描作物，生成含多光譜信息的三維影像，進行群體植物的單株識別，單株植物的莖葉分離，精準(zhǔn)獲取植物株高、株幅、葉長葉寬、葉面積、郁閉度、冠層透光率、葉綠素?zé)晒鈪?shù)、光合電子傳遞速率等表型參數(shù)，結(jié)合光譜特征進行植被指數(shù)的計算及冠層溫度與特殊物質(zhì)的分析。
PhenoWatch 硬件系統(tǒng)
PhenoWatch 高通量植物表型分析系統(tǒng)的硬件，主要分 3D 中央成像單元和移動平臺。
3D 中央成像單元(Sensor Box)
點云模塊：激光傳感器，具有雙軸補償器和高度傳感器，及角測量功能，對每次掃描進行水平校準(zhǔn)現(xiàn)場自動設(shè)備補償,進行精度更高、距離更遠(yuǎn)的掃描，獲取物空間點云，三維建模，最終實現(xiàn)植物群體參數(shù)和單株形態(tài)表型參數(shù)的提??；
紅外熱成像模塊:：用于機器視覺的外熱像儀，配備了非制冷式氧化釩紅外探測器，高精度紅外熱成像 CCD，具有卓越的圖像質(zhì)量，可視化顯示線性 ROI 溫度值、溫度剖面圖；
高光譜成像模塊：圖像中每一象素都記錄了其對應(yīng)樣品點的化學(xué)組成、質(zhì)量、顏色等信息的光譜特征,用于對植物進行生物量的定性與定量分析；
多光譜成像模塊：以 10 通道(Blue、Green、Red、NIR、RedEdge)光譜影像為數(shù)據(jù)源，通過影像與點云匹配融合從而為三維空間點云賦予光譜信息,最終實現(xiàn)三維的植被指數(shù)計算；
RGB 成像模塊：高分辨率的 RGB 相機，色彩影像與點云匹配融合，以保障在獲取高精度三維影像的同時，還原植物真實的色彩；
葉綠素?zé)晒獬上衲K：能夠測量植物葉綠素?zé)晒鈪?shù)，表征植物的光合活性；
XYZ 三軸移動平臺
根據(jù)現(xiàn)場環(huán)境實況,移動平臺的尺寸與結(jié)構(gòu)可以靈活設(shè)計；
多場景適用，可以結(jié)合現(xiàn)有場地條件定制化設(shè)計，能做成不同類型的移動平臺進行使用；
移動平臺的尺寸訂制化程度高,根據(jù)安裝條件靈活設(shè)計；
自動化程度高，定義大車在導(dǎo)軌上的移動方向為X軸，Sensor Box 在橫梁上的移動軸向為 Y軸，Sensor Box 在豎直方向的調(diào)節(jié)軸向為乙軸，可以實現(xiàn) X、Y、Z 三軸的自動化控制,可以按空間坐標(biāo)定位移動，可以按設(shè)定距離移動；
覆蓋區(qū)域廣，可以大跨度設(shè)計，也可以一臺多跨設(shè)計，即一臺龍門架,可以在多壟地塊之間橫跨掃描；
方式多樣,可以門式結(jié)構(gòu)設(shè)計,天車式結(jié)構(gòu)設(shè)計,或推車式設(shè)計定位精度高,多重限位保護,安全性高；
PhenoWatch 傳感器
激光成像單元
PhenoWatch 系統(tǒng)采集到的作物 3D 點云數(shù)據(jù)與圖像信息能夠通過 PhenoWatch 軟件進行數(shù)據(jù)融合與三維建模,對群體作物進行數(shù)據(jù)提取,獲得郁閉度、冠層透光率、植被指數(shù)等群體參數(shù);基于深度學(xué)習(xí)算法——Faster-RCNN 模型,識別單株作物根部位置,利用傳統(tǒng)生長法完成群體分單株,然后進行植物的莖葉分割,軟件內(nèi)嵌的莖葉分割方法有兩種：基于區(qū)域生長法莖葉分割,基于體素法莖葉分割。
基于生長法莖葉分割是基于區(qū)域生長法識別和分割單株植物的莖和不同葉片,基于體素法莖葉分割是基于深度學(xué)習(xí)識別和分割單株植物的莖和不同葉片,然后將不同葉片和主千生成獨立點云文件,并對葉片和主干擬合表面與骨架線,進而計算株高、株幅、葉長、葉寬、葉傾角和葉面積等表型參數(shù)。
PhenoWatch 的軟件是一款專門針對于作物三維表型參數(shù)提取的軟件系統(tǒng)，最新版本的 PhenoWatch 軟件集成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法，極大提高了作物單株分割及莖葉分割處理的精度。該軟件使用并行處理及 GPU 加速,進一步提升了海量點云數(shù)據(jù)處理的速度,軟件具備的作物的單株分割和莖葉分制算法，從不同只度上滿足了作物基因型-表型研究者對作物形態(tài)參數(shù)提取的需求此外,我們還提供定制化的數(shù)據(jù)處理模塊的開發(fā)服務(wù)。
PhenoWatch 分析軟件處理點云數(shù)據(jù)過程：
植物多光譜成像單元
多光譜成像單元光譜波段：海岸藍(lán)(444nm 中心波長,28nm 帶寬)、綠(531nm 中心波長,14nm 帶寬)、紅(650nm 中心波長，16nm帶寬)、紅邊(705nm 中心波長,10nm 帶寬)、紅邊(740nm 中心波長,18nm 帶寬)、藍(lán)(475nm 中心波長,32nm 帶寬)、綠(560nm 中心波長,27nm 帶寬)、紅(668nm 中心波長,14nm 帶寬)、紅邊(717nm 中心波長,12nm 帶寬)、近紅外(842nm 中心波長,57nm 帶寬),可進行 NDVI 等多種植被指數(shù)的計算,滿足作物多光譜研究的應(yīng)用。
紅外熱成像單元
熱紅外成像模塊內(nèi)置非制冷式氧化釩(VoX)紅外探測器，使熱像更加準(zhǔn)確:配有高速紅外窗口選項;內(nèi)置的相機鏡頭,帶電動對焦和自動對焦。分析軟件具有點測溫、線測溫、橢圓區(qū)域測溫、矩形區(qū)域測溫,以及其溫度最值、平均值、Deta 函數(shù)統(tǒng)計功能,同時記錄輻射率、大氣溫度、外部光學(xué)溫度、相對濕度等信息,以達到獲取熱成像圖有用信息的目的。
高光譜成像單元
配置高光譜成像模塊,高光譜成像系統(tǒng)將可見光近紅外(VNIR 或 SWIR)光譜與高分辨率成像相結(jié)合,采用推掃式(pushbroom)成像技術(shù)對運動的樣品或在運動中對靜止的樣品進行逐線全波段光譜采集并同步生成圖像,獲取樣品化學(xué)成分的量化數(shù)據(jù)以及空間分布等詳細(xì)信息,圖像中每一象素都記錄了其對應(yīng)樣品點的化學(xué)組成,質(zhì)量,顏色等信息的光譜特征,用于對樣品進行定性,定量分析。
葉綠素?zé)晒獬上駟卧?/strong>
葉綠素?zé)晒獬上駟卧蓪崿F(xiàn)原位測量，活體葉綠素?zé)晒獬上?，直觀顯示樣品光合作用差異,可導(dǎo)出熒光參數(shù)彩色圖像。成像功能對Ft、Fo、Fm、Fv/Fm、F、Fm’、Y(II)、Y(NO)、Y(NPQ)、NPQ、qN、qP、qL、ETR、Abs、Inh. 等參數(shù)進行成像分析。測定調(diào)節(jié)性能量耗散 Y(NPQ)，反映植物光保護能力，測定非調(diào)節(jié)性能量耗散 Y(NO)，反映植物光損傷程度。程序測量功能:可程序測量熒光誘導(dǎo)曲線、快速光曲線和暗弛豫，也可手動測量;在測量過程中能自動分析所有熒光參數(shù)的變化趨勢。AOI功能：可在測量前或測量后任意選擇感興趣的區(qū)域(AOI),程序?qū)⒆詣訉x擇的AOI的數(shù)據(jù)進行變化趨勢分析，并在報告文件中顯示相關(guān)AOI的數(shù)據(jù)。所有報告文件中顯示的數(shù)據(jù)都可導(dǎo)出到 EXCEL文件中。成像異質(zhì)性分析功能:對任意參數(shù)任意時間的成像，可在圖像上任意選取兩點，軟件自動對兩點間的數(shù)據(jù)進行橫向異質(zhì)性分析，并可導(dǎo)出到EXCEL文件中。成像數(shù)據(jù)范圍分析功能：對任意參數(shù)任意時間的成像，可分析任意兩個熒光數(shù)值之間有多少個像素點，多少面積(cm2),突變株篩選功能:可跟據(jù)成像結(jié)果快速篩選光合、產(chǎn)氫/油、抗逆(抗鹽、抗旱、抗病等)等突變株。
可見光成像單元
可見光成像單元采用高分辨率相機，像素可達 6000萬像素，可對激光 3D 點云數(shù)據(jù)進行賦色,可實現(xiàn)原色圖像數(shù)據(jù)采集。
測量參數(shù)
激光成像單元
通過激光的測量,可生成植物的三維影像,用于計算群體植物的結(jié)構(gòu)性狀，并且針對寬行距種植的樣品可實現(xiàn)群體的單株識別，對于結(jié)構(gòu)簡單的樣品可實現(xiàn)單株植物的莖葉分離，系統(tǒng)可精準(zhǔn)獲取植物株高、株幅、葉長、葉寬、葉面積、郁閉度、冠層透光率等表型參數(shù)。群體分單株:基于深度學(xué)習(xí)算法 Faster-RCNN模型，識別單株作物根部位置，利用傳統(tǒng)生長法完成群體分單株，單株莖葉分割：基于區(qū)域生長法識別和分割單株植物的莖和不同葉片，和基于深度學(xué)習(xí)識別和分割單株植物的莖和不同葉片?？蓪崿F(xiàn)三維建模,按不同顏色梯度顯示高程圖。支持區(qū)域裁剪,進行長度、角度、面積測量。獲取掃描區(qū)域數(shù)字高程模型 DEM、數(shù)字地表模型 DSM、冠層高度模型 CHM。獲取郁閉度 CanopyCover，農(nóng)作物的垂直投影占大田面積的百分比。獲取冠層透光率 Transmittance，作物不同高度層片上可接收到的入射太陽光比例。
RGB 傳感器
通過可見光成像單元并結(jié)合激光的測量，可實現(xiàn)輪廓面積長度、寬度、凸包點數(shù)、凸包面積、凸包面積/輪廓面積、最小外接圓(質(zhì)心、半徑、面積)、最小外接矩形(長、寬、面積)、顏色等參類的獲取。
多光譜傳感器
可獲取 NDVI、DVI、TVI、RVI及其他自定義植被指數(shù)等信息。
高光譜傳感器
可獲得植被的色素含量、營養(yǎng)元素(氮含量、氮積累量)含量、植被覆蓋度信息、植被鮮重信息等。
熱紅外傳感器
可獲取冠層及葉片溫度
葉綠素?zé)晒獬上駟卧?/span>
Ft、 Fo、 Fm、 Fv/Fm、 F、 Fm’、 Fo’、 Y(II)、Y(NO)、Y(NPQ)、NPQ、qN、qP、qL、PS/50=ETR、Inh.
應(yīng)用案例
