近日，曾也鲁教讲课题组在作物冠层三维结构高通量表型分析方面获得遑急推崇，关联后果论文A UAV-based framework for field-scale extraction of leaf inclination angles in soybean canopies在边界1区Top期刊《环境遥感》(Remote Sensing of Environment)上发表。地皮科学与期间学院博士商议生李青为论文第一作家，曾也鲁教会为论文的通信作家，郝大磊商议员为和洽作家。

该商议针对大面积田间范例冠层结构测量中存在的“表型瓶颈”，探索了基于无东说念主机（UAV）照相测量的系统性框架，在田间范例上完了了大豆群体平均叶倾角（MLA）的高效、精确索取，填补了以往大范例单叶三维几何面容测量的不及。

大豆平均叶倾角（MLA）高通量索取经由表露图

商议团队通过超区别率重建会聚（SRGAN）拔擢无东说念主机影像区别率，开云体育诈欺纠正的U-Net模子精确索取单叶笼统，并荟萃随即抽样一致性（RANSAC）算法进行三维致密点云的叶片平面拟合。适度显现，基于三维点云的阵势（LIA_PC）具有极高的叶倾角估算精度（R2=0.94，RMSE=1.74°），并到手绘图了涵盖6000余个大豆育种小区的高区别率MLA和天顶投影函数（G(0)）空间散播图。此外，商议还阐述了叶片空间取向是开动单叶范例表不雅反射率的关节物理要素。该商议为剔除遥感光谱信号中的几何结构搅扰提供了全新期间旅途，更为当代高密度莳植模式下的作物高光效育种筹算奠定了遑急基础。

LIA_PC阵势与LIA_DSM阵势的精度考据与对比

执行区大豆田间平均叶倾角（MLA）与天顶叶片投影函数（G(0)）的空间散播制图