基于虚拟植物技术的冬小麦根系3D构型测试与分析

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基于有效积温的冬小麦返青后植株三维形态模拟

基于有效积温的冬小麦返青后植株三维形态模拟

基于有效积温的冬小麦返青后植株三维形态模拟李书钦;诸叶平;刘海龙;李世娟;刘升平;张红英;高伟【期刊名称】《中国农业科学》【年(卷),期】2017(050)009【摘要】[目的]基于有效积温,利用三维建模技术,实现小麦生长模型与形态模型的有机结合,真实表达环境因素对小麦生长发育和形态结构的影响,最终实现小麦生长过程的三维可视化,为小麦作物生长动态预测、栽培管理调控、作物株型设计等提供重要参考.[方法]以天津地区主要推广小麦品种衡观35、济麦22和衡4399为材料,于2015—2016年冬小麦生长季内开展不同小麦品种和施氮水平的田间试验,采集各品种冬小麦在不同施氮水平下的叶长和最大叶宽等形态数据,通过分析各品种冬小麦返青后形态数据和有效积温的定量关系,用Logistic方程构建了冬小麦返青后叶片叶长、最大叶宽模拟模型,并对该模型进行检验;基于该模拟模型,计算各品种冬小麦返青后每个生长日的形态数据,借助OpenGL和NURBS曲面造型技术,构建冬小麦几何形态模型,最终实现冬小麦生长模型与形态模型的结合,实现了冬小麦返青后生长过程可视化.[结果]在不同品种、不同施氮水平下,小麦叶长回归方程R2值在0.772—0.983之间,F值在10.153—340.191之间,且Sig小于显著水平0.05,最大叶宽回归方程R2值在0.853—0.999之间,F值在17.371—4359.236之间,且Sig小于显著水平0.05,表明上述模型拟合度和显著性均较好.经数据检验,叶长模型绝对误差在0—3.88 cm之间,根均方差(RMSE)值在0.24—1.95 cm之间,最大叶宽模型绝对误差在0—0.28 cm之间,RMSE值在0.02—0.15 cm之间,表明所建模拟模型精度较高,该模型对不同品种冬小麦返青后的叶片生长具有较好的预测性;基于所建模拟模型计算冬小麦返青后逐日形态数据,可构造不同品种、不同施氮水平下的冬小麦植株形态,可逼真模拟冬小麦返青后植株动态生长过程.[结论]基于有效积温构建的冬小麦返青后叶长和最大叶宽模拟模型,可较好预测冬小麦返青后叶片生长状态,可实现小麦生长模型和形态模型的有机结合,实现不同品种冬小麦在不同施氮水平下的叶片生长可视化.【总页数】12页(P1594-1605)【作者】李书钦;诸叶平;刘海龙;李世娟;刘升平;张红英;高伟【作者单位】中国农业科学院农业信息研究所/农业部农业信息服务技术重点实验室,北京 100081;北方工业大学信息中心,北京 100144;中国农业科学院农业信息研究所/农业部农业信息服务技术重点实验室,北京 100081;中国农业科学院农业信息研究所/农业部农业信息服务技术重点实验室,北京 100081;中国农业科学院农业信息研究所/农业部农业信息服务技术重点实验室,北京 100081;中国农业科学院农业信息研究所/农业部农业信息服务技术重点实验室,北京 100081;中国农业科学院农业信息研究所/农业部农业信息服务技术重点实验室,北京 100081;天津市农业科学院农业资源与环境研究所,天津 300192【正文语种】中文【相关文献】1.冬小麦东农冬麦1号返青后各生育阶段光合生理特性研究 [J], 宋扬;苍晶;范博;许贺;于晶;刘丽杰;李怀伟2.冬小麦返青后株高模拟模型及生长可视化研究 [J], 李书钦;诸叶平;刘海龙;李世娟;刘升平;张红英;高伟3.冬小麦返青后管理技术建议 [J], 穆焕文4.冬小麦返青后腾发量时空尺度效应的通径分析 [J], 蔡甲冰;许迪;刘钰;张宝忠5.水稻返青后植株出现筒状叶的原因分析及预防建议 [J], 张富满;金凤霞因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

作物根系构型三维探测与重建方法研究进展_温维亮

作物根系构型三维探测与重建方法研究进展_温维亮
中国农业科学 2015,48(3):436-448 Scientia Agricultura Sinica
doi: 10.3864/j.issn.0578-1752.2015.03.04
作Байду номын сангаас根系构型三维探测与重建方法研究进展
温维亮
1,2
,郭新宇 ,赵春江 ,王传宇 ,肖伯祥
2
2
2
2
(1 北京工业大学计算机学院,北京 100124;2 北京农业信息技术研究中心,北京 100097)
摘要:根系是作物获取水分和养分的重要器官,由于土壤的观测阻碍,根系三维形态的认知与表达成为作物 根系深入研究的瓶颈。三维数字化、可视化是研究和认知作物形态结构的重要方法,研究具有表征根系长相长势 及土壤中水分、养分等物质对作物根系构型的影响具有重要意义。本文从三维角度,综述了近年来作物根系构型 探测手段、三维重构与可视化方面的研究进展。首先从破坏性探测与原位探测两方面介绍了近年来根系构型三维 探测的方法。破坏性探测主要包括直接挖掘法、土块保护挖掘清洗法和平板扫描图像分析法,破坏性探测方法在 获取全局或局部根系拓扑结构与平面几何构型参数方面具有较大优势;原位探测方法主要包括土壤中安置观察装 置法、地面穿透雷达法、特殊培养环境法、CCD 相机法、三维数字化方法及穿透射线成像法等,作物根系的原位 探测保持了根系构型的空间分布信息,但大部分方法仅能针对作物生长初期或可控生长环境下的作物根系开展数 据获取。由于作物根系探测数据大多以局部二维图像形式存在,文章综述了基于二维图像的作物根系平面几何构 型解析的相关内容,包括基于二维图像的根系识别与参数提取的算法与相关软件。分析表明,目前作物根系数据 获取仍存在: (1)数据获取费时费力; (2)方法局限性大; (3)数据完整性低; (4)各种方法所获取数据融合应 用度低等问题。在根系探测的基础上,从三维建模与生长建模两方面介绍了作物根系三维建模与可视化方面的相 关工作。其中,根系三维建模包括了基于模拟算法的几何建模和基于原位探测的三维重建两部分,基于模拟算法 的几何建模是在人们对作物根系认识的基础上,结合计算机模拟算法,构建与实际根系具有形态相似性的根系三 维几何模型;与之相比,基于原位探测的三维重建更能真实地反映作物根系的实际形态,其主要包括 XCT、三维 数字化等方法。最后,文章展望了数据缺失条件下的作物根系三维重建研究,认为在目前技术手段前提下,已可 实现根系拓扑结构三维解析,但根系的空间分布重建难度较大,尤其是在大田环境下作物根系原位测量的前提下; 此外,目前作物根系三维数据主要存在着数据缺失、各种数据各为己用等问题,认为有必要将小子样理论与数据 融合相关方法引入到作物根系三维重建研究,实现缺失数据条件下有效利用多种数据获取手段的作物根系三维重 建。 关键词:作物;根系构型;探测方法;三维重建;可视化

基于三维可视化的小麦病虫害仿真模型

基于三维可视化的小麦病虫害仿真模型

基于三维可视化的小麦病虫害仿真模型摘要:作物模拟模型已成为农业生产管理和资源优化管理的核心。

显示作物生长过程中,使用户可以直观地观察作物的生长和发展。

在从研究资料和文献中理解和掌握小麦条锈病、叶锈病、秆锈病、赤霉病以及白粉病的发病条件和流行季节的基础上,我们为小麦的生长与疾病的发生设计了三维可视化模型。

该模型系统将帮助农民、技术人员和决策者更好地使用作物生长模拟模型并提供决策支持。

现在基于仿真模型基础上的小麦生长的三维可视化模型已经发展了,而小麦病虫害的可视化模型正在发展的过程中。

关键词:三维;可视化;小麦疾病;仿真模型1、简介伴随着计算机技术的发展,系统分析理论、农业科研以及作物模拟模型已成为农业生产管理和资源优化配置的核心和中国目前正在实施的精准农业的基础。

经过50多年的演变,作物模拟模型变得更加成熟并拥有更多的机制。

美国、荷兰、英国和澳大利亚等国家发展了许多的作物模型,其中如DSSAT、SUCROS、RZWQM 和APSIM 等一系列作物模拟模型已被成功应用到农业生产中。

现在作物模拟模型主要用来预测产量的典型应用,如研究世界粮食和农业生态带,区域产量的预测,评估环境和社会的经济变化对农业的影响。

中国从20世纪80年代开始作物模拟模型的研究。

在国外作物模型的介绍、分析和改进后,研究人员开发了很多应用系统。

一些单位利用他们自己的作物模拟模型。

例如,赵春江等人构建的小麦栽培管理专家系统[1](赵春江等,1997年);中国农业科学院土壤研究所在位于黄淮平原的虞城县研制的小麦和玉米的最佳施肥专家系统;南京农业大学综合小麦生长模型和小麦只能管理专家系统与决策系统[2](朱岩等,2004年);江苏省农业科学院水稻栽培模拟优化决策系统[3](高良志等,1992年)。

显示作物生长过程中,使用户可以直观地观察作物的生长和发展。

为使作物生长发育过程可视化,许多科学家都做出了巨大努力。

关于农作物虚拟技术,理论生物学家林登麦伊尔在1968年提出的L系统成为植物建模的主要方法[4](胡宝刚等,2001年)。

基于遥感数据和气象预报数据的DSSAT模型冬小麦产量和品质预报

基于遥感数据和气象预报数据的DSSAT模型冬小麦产量和品质预报

基于遥感数据和气象预报数据的DSSAT模型冬小麦产量和品质预报随着农业生产的不断发展,粮食安全问题日益突出,冬小麦作为我国的主要粮食作物之一,其产量和品质的预测具有重要意义。

传统的冬小麦产量和品质预测主要依靠农业人员的经验和个人观察,存在主观性强、时效性差等问题。

因此,如何运用先进的遥感数据和气象预报数据进行冬小麦产量和品质预测,成为当前的研究热点。

本文将介绍一种基于DSSAT模型的冬小麦产量和品质预测方法,该方法结合遥感数据和气象预报数据,具备较高的准确性和实用性。

首先,我们需要了解DSSAT模型的原理。

DSSAT(Decision Support System for Agrotechnology Transfer)是一套用于农作物生长和种植管理决策支持的模型系统。

该模型可以使用真实地理环境、气象、土壤种类和农艺管理措施等参数,通过模拟农业生产的不同阶段,从而对作物的产量和品质进行预测。

接下来,我们需要获得用于模型输入的遥感数据和气象预报数据。

遥感数据可以通过卫星遥感技术获取,包括植被指数、地表温度、降雨量等信息,这些数据可以提供冬小麦生长环境的监测指标。

气象预报数据可以从气象局等机构获取,包括气温、相对湿度、降雨概率等信息,这些数据可以提供冬小麦生长过程中的气候条件。

将遥感数据和气象预报数据输入DSSAT模型中,通过模拟冬小麦生长的各个阶段,包括播种、萌芽、抽穗等,并考虑到不同的农艺管理措施,如施肥、灌溉、杂草防治等,模型可以得出一个关于冬小麦产量和品质的预测结果。

同时,DSSAT模型可以根据实际情况进行调整和优化,以提高预测结果的准确性。

基于DSSAT模型的冬小麦产量和品质预测方法具有很高的应用前景。

首先,该方法可以实现对冬小麦产量和品质的快速预测,大大提高了农业决策的精度和决策效率。

其次,该方法可以帮助农民和相关部门预测冬小麦产量和品质的变化趋势,及时采取相应的措施,以保障粮食安全。

此外,该方法还可以对气候变化等因素进行分析,为冬小麦的种植和管理提供科学依据。

植物三维根构型原位动态模拟及其应用的开题报告

植物三维根构型原位动态模拟及其应用的开题报告

植物三维根构型原位动态模拟及其应用的开题报告
一、选题背景
随着计算机技术的不断发展,虚拟仿真技术在各个领域得到了广泛的应用,为了更好地维护生态环境和推动农业发展,对植物的生长过程进行了大量的研究。

植物的
根系是植物吸收养分和水分的主要器官,对于研究植物的生长和发展具有重要的意义。

然而,由于植物根系生长在土壤中,难以观察和研究,因此需要借助计算机技术进行
模拟和仿真。

二、选题意义
与传统的模拟方法相比,三维根构型模拟具有更高的真实度和可视化效果,可以更直观地表现出植物根系的生长变化过程,有助于研究者更全面地了解植物根系的生
长特征和规律。

通过三维根构型模拟技术,可以实现植物根系在不同生境环境下的生
长特征的模拟,进而更好的预测植物的生长状态,并提高植物生长质量。

三、研究方法和技术路线
1. 数据采集:采集植物生长数据,并建立适合的数学模型。

2. 土壤环境重构:对土壤环境进行建模和重构,保证模拟结果的真实性。

3. 三维根构型构建:采用多种方法对植物根部进行三维重构和建模,形成立体的植物根系模型。

4. 根系生长模拟:借助仿真软件,进行三维根构型模拟,模拟植物根系在各种生态环境下的生长变化。

5. 应用研究:在模拟基础上,研究植物根系在不同生境下的可行性和优化方案。

四、预期结果
通过本研究,预期可以实现植物根系三维模拟,展现出植物根系在不同生境下的生长变化过程,进而探究植物根系的生长特点和规律。

通过模拟技术,可以更直观的
展现植物根系的生长状态和生态适应性,对于推动农业发展和改善生态环境具有重要
的意义。

小麦苗期根系三维生长动态模型的建立与应用

小麦苗期根系三维生长动态模型的建立与应用
1 动态模型建立
1.1 建模理论 采用离散化的方式来模拟根系生长发育的动态过
程。基于 GREENLAB 模型的原理,通过模拟根系的 拓扑结构形成与生物量在根系中的分配,并依据根个
体的根重与根段形态之间的异速生长关系,从而实现 小麦根系结构与形态的模拟。主要原理简述如下: 1.1.1 根系基本单元的定义 采用类似于植株地上 部的节元概念[14~17],定义根系生长发育的基本单元为 根元,它由根段及着生在它上面的根尖分生组织与侧 生原基组成(图 1)。根元的侧生原基与根尖分生组织 将来均可以形成新的根元[13]。这样,由同一个根尖分 生组织所产生的若干根元构成一个根轴,而一个或若 干个根轴构成一个完整的根系(图 1)。
1.1.2 根系拓扑结构的模拟方法 采用生理年龄来 表示不同根类型。假设根系中包含 K 种生理年龄的根 元(即 K 种根类型),且生理年龄的取值为 1~K;并 规定根元侧生原基的生理年龄大于根元的生理年龄, 而侧生原基可以生成生理年龄与之相同的根元;根轴 的生理年龄由形成该根轴的根元的生理年龄确定。由 根元的侧生原基数 Rn 与类型比例向量 π 描述根元的 分枝系数与侧根的类型。
如果把根元看作用 Smi 表示的双尺度自动机模型 的微状态,根轴看作用 Sma 表示的双尺度自动机模型 的宏状态,则根系的拓扑结构可以通过 Sma 与 Smi 表示 的双尺度自动机模型模拟得到[14,17](图 1)。
在根系拓扑结构的模拟中,采用单位有效积温 T0
11 期
张吴平等:小麦苗期根系三维生长动态模型的建立与应用
中国农业科学 2006,39(11):2261-2269 Scientia Agricultura Sinica
小麦苗期根系三维生长动态模型的建立与应用
张吴平 1,2,郭 焱 1,李保国 1

基于视觉三维重建的作物表型分析

基于视觉三维重建的作物表型分析作者:史维杰张吴平郝雅洁赵明霞吕致李富忠来源:《湖北农业科学》2019年第16期摘要:采用基于图像序列的三维重建技术对作物小麦进行三维重建,通过对比不同处理下的三维点云,选择合适的处理方式对同一品种的不同植株进行三维重建;最后通过获取的作物三维模型对其进行表型测量。

结果表明,重建出的三维模型在一定程度上可以还原作物的真实结构,说明利用计算机视觉技术对作物进行表型测量是切实可行的,利用三维模型测量作物的表型对于育种是省时有效的。

关键词:三维重建;植物表型;叶面积;SfM;MVS中图分类号:TP399; ; ; ; ;文献标识码:A文章编号:0439-8114(2019)16-0125-04DOI:10.14088/ki.issn0439-8114.2019.16.029; ; ; ; ; ;开放科学(资源服务)标识码(OSID):Abstract: Three-dimensional reconstruction of crop wheat was carried out by using image sequence-based 3D reconstruction technique. Three-dimensional point clouds under different treatments were compared, and appropriate treatment methods were used to reconstruct three-dimensional reconstruction of different plants of the same variety. Finally, the three-dimensional model of crops was obtained. Phenotypic measurement. The results showed that the reconstructed three-dimensional model could restore the true structure of the crop to a certain extent, indicating that it was feasible to use the computer vision technology to measure the phenotype of the crop. Using the three-dimensional model to measure the phenotype of the crop was time-saving and effective for breeding.Key words: 3D reconstruction; plant phenotype; leaf area; SfM; MVS隨着全世界人口的不断增加、全球气候急剧变化、耕地面积逐渐减少,如何能够有效增加粮食产量、保障粮食安全,成为育种学家需要攻克的一个难题。

基于C#的冬小麦虚拟生长可视化系统实现

基于C#的冬小麦虚拟生长可视化系统实现文竹;舒田;童倩倩;郜超;岳延滨;林少华【摘要】为精确表达冬小麦单株及群体三维动态生长过程,提高其模拟的真实感和实时性,利用株高、茎粗、叶长、叶鞘以及节间的几何参数构建了冬小麦动态生长模型.田间试验表明,冬小麦株高、茎粗、叶长、叶鞘以及节间随生长天数呈递增变化;随叶位升高,主茎叶片定形后的长度在拔节前、后均先递增后降低,对应节间的最终长度呈递增变化,最终粗度呈递减变化.基于C#开发环境和3DS max 2014图形平台驱动几何模型,设计开发出了一套集冬小麦单株及群体形态模拟、生长动态变化及场景渲染的可视化系统,从而实现了冬小麦生长全过程的数字化、可视化的虚拟综合管理.【期刊名称】《河南农业科学》【年(卷),期】2016(045)006【总页数】6页(P147-152)【关键词】冬小麦;虚拟生长;可视化系统;C#【作者】文竹;舒田;童倩倩;郜超;岳延滨;林少华【作者单位】贵州省农业科技信息研究所,贵州贵阳550006;贵州省农业科技信息研究所,贵州贵阳550006;贵州省农业科技信息研究所,贵州贵阳550006;贵州省园艺研究所,贵州贵阳550006;贵州省农业科技信息研究所,贵州贵阳550006;贵州省国土资源厅技术信息中心,贵州贵阳550001【正文语种】中文【中图分类】S126;S512.1植物生长建模及可视化是现代数字农业研究的重要内容[1-2],近年来,有关农作物的动态生长模拟和可视化研究备受关注,尤其是粮食和经济作物。

赵星[3]建立了基于植物学的植物形态发生模型,探讨了利用双尺度自动机模型生成植物构造模型的方法,形象地模拟了植物枝条弯曲和植物花序,阐明了虚拟农作物的生长过程。

郭新宇等[4-5]、郑文刚等[6]基于生长模型—形态模型—数学模型—显示模型,实现了玉米三维形态可视化,为玉米形态结构研究提供了新的思路和手段。

刘炳成等[7]运用分形几何理论与计算机图形学技术,根据试验实测参数模拟了小麦地下根系部分的动态生长过程。

基于深度学习的多源遥感信息冬小麦提取研究

1.2.2 无人机数据获取及预处理
使用四旋翼精灵4无人机对试验区进行航摄。航摄面 积为 70km2。试验安排在冬小麦返青期(2023 年 2 月)、抽 穗 期(2023 年 4 月 ) 和 成 熟 期(2023 年 6 月 )。 设 计 飞 行高度为 150m,旁向重叠度为 70%,航向重叠度为 80%。 无人机航线设计运用无人机管家软件,影像地面分辨率为 0.05m。将获取的航摄影像检查无误后导入大疆智图中进行 处理,选择软件中的农田场景进行 DOM 生产,最后通过 Arc GIS10.2、ENVI5.3 等软件中进行影像拼接、匀色和图像裁 剪等工作。
少量为冬油菜,并且占的面积较小,整体上提取效果较
好,长势稀疏的个别地块提取效果不明显,会出现漏提的
现象。抽穗期冬小麦模型的平均像素精度为 80.31,斑块
漏检率为 0.039,面积精度为 0.81,此时叶绿素达到最高
值,颜色纹理更饱满。但是早玉米、土豆作物随之成长起
来,另外地块旁边有成片的树木,阴影等因素会对冬小麦
1.tif
2.tif
3.tif
4.tif
5.tif
6.tif
图 2 样本标签
最终得到相应的分类结果。不仅可在较大程度上减少网 络参数,还能大幅增强网络模型的非线性能力,使模型 的学习能力更强。
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«
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«¬« p yi来自1 xi ;T1Tº »
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1.2 数据获取与预处理
为 2023 年 3 月底和 5 月底,包括 RGB 3 个波段,空间分辨 率为 1m。覆盖了冬小麦 3 个典型生长季。利用 ENVI 软件对 卫星影像进行处理,处理包括正射校正、影像融合和影像镶 嵌等。最终得到返青期的 ZY1、抽穗期的 GF2+GF7 以及成 熟期的 GF2 影像数据。

基于人工生命的小麦根系模型构建与可视化的开题报告

基于人工生命的小麦根系模型构建与可视化的开题报告一、研究背景及意义植物根系是由根和根毛组成的器官,是植物体吸收水分、养分和固定植物体的重要部分,对于维持植物生长和发育具有重要作用。

随着科技的发展,人工生命模型在模拟植物根系的生长中得到了广泛的应用。

模拟植物根系统的生长可以为农业生产提供重要参考,如提高农作物的产量,改善土地结构,降低施肥、灌溉等的成本。

此外,随着城市化的进程,越来越多的人们开始关注城市绿化问题,模拟植物根系生长也可以为城市绿化提供一定的参考和指导。

二、研究内容和方法本研究以小麦根系为研究对象,基于人工生命模型构建小麦根系的生长模型,并通过可视化的方式展示其生长过程。

具体的研究内容和方法包括以下几个方面:1.构建人工生命模型:利用元胞自动机模型构建模拟小麦根系生长的人工生命模型。

2.确定模型参数:通过实验测量确定模型生长所需的各项参数,包括小麦根系的生长速率、分支角度、根长等。

3.可视化展示:利用可视化技术,在计算机上实时展示小麦根系生长的过程,如不同部位的生长速率及方向等。

4.模型优化:根据可视化结果,对模型进行优化,提高模型的准确性和稳定性。

三、预期结果和意义通过基于人工生命的小麦根系模型的构建和可视化展示,本研究有望实现以下几个预期结果:1.实现小麦根系三维生长模拟,为相关研究提供数据支持。

2.提高效率,降低栽培成本,指导小麦生产,提高生产效益。

3.指导城市绿化工作,为城市环境提供支持。

4.提高植物生理学研究的可视化手段,并为相关交叉学科提供数据分析基础。

综上所述,本研究具有较高的实践意义和研究意义,能够为小麦栽培、城市绿化等领域提供有力支持和参考。

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关键词:根系构型数字化仪;虚拟植物根系技术;根系构型;冬小麦
Measurement and Analysis of 3D Wheat Root System Architecture with a Virtual Plant Tool Kit
CHEN Xin-xin1, DING Qi-shuo1,2, DING Wei-min1, TIAN Yong-chao2, ZHU Yan2, CAO Wei-xing2
Abstract: 【Objective】 A consistent and useful system for virtual crop root system simulation was constructed with integrated hardware and software, and applied to quantify post-paddy wheat RSA. 【Method】 A crop RSA digitizer was designed and fabricated in a purely mechanical manner. The digitizer was constructed with a leveled rotating beam, a cross slider and a vertical
(1College of Engineering, Nanjing Agricultural University / Key Laboratory of Intelligent Agricultural Equipment of Jiangsu Province, Nanjing 210031; 2National Engineering and Technology for Information Agriculture, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095)
中国农业科学
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slider. All the beam and sliders were calibrated with rulers. The coordinated movements of the three moving parts allows the measuring tip to access any possible point within the 3D root-soil volume. Root zone soil sample, installed on the platform of the digitizer, was stripped in layers, each in 3-5 mm thickness. The positions of the exposed roots were digitized. This laminated treatment continued until the whole RSA was digitized. Collected RSA data was then transferred to Pro-E, where the virtual RSA was reconstructed. As the data set used for RSA reconstruction came directly from undisturbed field-grown crop, the reconstructed virtual RSA was able to represent the actual RSA state and the dynamical process of RSA in situ. The virtual RSA was then analyzed with tools supplied in the Pro-E, where the 3D RSA parameters were calculated, such as soil exploration ability of root system, root total length and mean root elongation rate, etc. Wheat RSA dynamics was also quantified with these parameters. 【Result】 Being easy to operate, suitable for dusting environment and highly stable under noisy conditions, the proposed RSA digitizer provides a measurement resolution of <1 mm and can be used as a satisfactory tool for RSA measurement. Pro-E provides a means of realizing the virtual RSA, and also an in-depth computation of RSA parameters. Results shown that the proposed virtual RSA method was able to illustrate structural characteristics and soil exploitation abilities of root system in each stage of wheat seedling development, as well as the root-colonized soil depth and circumferential root expanding dynamics. High heterogeneity of RSA was observed in each wheat seedling stage. Wheat root was confined in shallow soil layers in winter, but rapidly expanded to deeper layers in standing and tillering stages. More rapid development of root was observed in the shooting stage. 【Conclusion】 The proposed virtual RSA, integrated with hardware and software, is a technical solution for accurate quantification of root system dynamics, root-soil relation, root topology and the dynamics of soil space exploration. This tool kit provides a solution for RSA quantification in each post-paddy wheat seedling stage, thus illustrating the dynamics of wheat RSAs and satisfying the practical needs for crop RSA study.
(1 南京农业大学工学院/江苏省智能化农业装备重点实验室,南京 210031;2 南京农业大学国家信息农业工程技术中心,南京 210095)
摘要:【 目 的 】 构 建 一 套 由 硬 件 和 软 件 集 成 且 完 整 而 适 用 的 虚 拟 植 物 根 系 技 术 , 定 量 描 述 稻 茬 田 冬 小 麦 根 系 的 三 维 几 何 构 型 特 征 。【 方 法 】自 主 设 计 制 作“ 根 系 构 型 数 字 化 仪 ”,该 数 字 化 仪 为 纯 机 械 结 构 ,分 别设有一个水平回转臂、一个横向滑动臂和一个竖向滑动臂,回转臂与滑动臂都配有标尺,且 3 者的组合 运动能保证测头在 3D 范围测取任一点的空间坐标。测量时将置于工作台的根区土壤按 3—5 mm 厚度逐层 清 除 并 进 行 根 系 构 型 数 字 化 ,从 而 测 取 田 间 小 麦 根 系 的 真 实 空 间 拓 扑 数 据 ,实 现 小 麦 根 系 实 体 构 型 的 数 字 化。将实测的小麦根系构型数据导入 Pro-E 软件平台,利用软件的 3D 造型技术完成小麦根系构型的虚拟 重 构 ,实 现 计 算 机 虚 拟 根 系 与 实 体 根 系 的 一 致 性 。利 用 软 件 的 分 析 工 具 对 虚 拟 重 构 的 小 麦 根 系 构 型 进 行 计 算 分 析 ,定 量 小 麦 不 同 时 期 根 系 的 三 维 空 间 构 型 、根 系 的 土 体 空 间 搜 寻 能 力 、根 系 总 长 以 及 根 系 平 均 增 长 率 等 指 标 的 变 化 , 通 过 不 同 的 指 标 反 映 田 间 土 壤 环 境 下 真 实 小 麦 根 系 构 型 的 时 空 动 态 。【 结 果 】 植 物 根 系 构型数字化仪能够提供<1 mm 的测试分辨率,操作使用方便,耐污染、抗干扰能力强,对工作环境要求 不高,可满足作物根系三维空间几何构型测试要求,而使用 Pro-E 的小麦根系三维空间几何构型重构技术 也 便 于 根 系 构 型 的 深 度 计 算 与 分 析 。冬 小 麦 的 根 系 构 型 分 析 结 果 表 明 ,该 虚 拟 根 系 技 术 能 够 直 观 展 示 小 麦 生 长 期 不 同 时 间 节 点 的 根 系 构 型 状 态 特 征 及 土 体 空 间 搜 寻 动 态 ,根 系 构 型 图 可 以 反 映 各 时 期 小 麦 根 系 在 土 体中的纵深拓展和周向扩展状态。同一时期植株个体的根系构型变异性较大,越冬期小 麦根系很浅,在返 青 及 分 蘖 旺 期 小 麦 的 根 系 迅 速 向 深 层 土 层 中 伸 展 , 拔 节 期 根 系 爆 发 迅 速 。【 结 论 】 由 软 硬 件 单 元 组 构 的 虚 拟植物根系三维空间几何构型的测试与分析方法是准确定量根系动态、根-土关系、根系拓扑特征、根系 动 态 空 间 行 为 指 标 等 作 物 根 际 生 理 生 态 行 为 的 技 术 保 障 ,其 不 仅 直 观 展 示 了 水 稻 土 条 件 下 冬 小 麦 根 系 空 间 几 何 构 型 在 不 同 时 期 的 空 间 拓 展 状 况 ,也 能 够 定 量 根 系 构 型 的 动 态 ,因 此 能 够 满 足 作 物 根 系 三 维 空 间 几 何 构 型 分 析 的 实 用 要 求。
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