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伏击表露，干系后果论文A UAV-based framework for field-scale extraction of leaf inclination angles in soybean canopies在畛域1区Top期刊《环境遥感》(Remote Sensing of Environment)上发表。地盘科学与时刻学院博士征询生李青为论文第一作家，曾也鲁西宾为论文的通信作家，郝大磊征询员为配合作家。

该征询针对大面积田间模范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，在田间模范上终明晰大豆群体平均叶倾角（MLA）的高效、精确索要，填补了以往大模范单叶三维几何口头测量的不及。

大豆平均叶倾角（MLA）高通量索要经过暗示图

征询团队通过超分歧率重建网罗（SRGAN）拔擢无东说念主机影像分歧率，AG真人·(中国)官方网站期骗纠正的U-Net模子精确索要单叶概括，并聚拢迅速抽样一致性（RANSAC）算法进行三维缜密点云的叶片平面拟合。死字流露，基于三维点云的挨次（LIA_PC）具有极高的叶倾角估算精度（R2=0.94，RMSE=1.74°），并奏效绘图了涵盖6000余个大豆育种小区的高分歧率MLA和天顶投影函数（G(0)）空间散布图。此外，征询还阐发了叶片空间取向是运行单叶模范表不雅反射率的重要物理要素。该征询为剔除遥感光谱信号中的几何结构侵扰提供了全新时刻旅途，更为当代高密度训导模式下的作物高光效育种筹划奠定了伏击基础。

LIA_PC挨次与LIA_DSM挨次的精度考据与对比

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