葉綠素?zé)晒鉁y量是作物光合作用強(qiáng)度無損測量的重要手段,可以實現(xiàn)光合參數(shù)的實時快速測量。目前,葉綠素?zé)晒獗O(jiān)測在單個葉片二維熒光圖像層面研究趨于成熟,但整株和冠層的葉綠素?zé)晒馊S探測研究仍處于探索階段。針對上述問題,本文選擇RGB-D（RGB-Depth）傳感器Kinect和Cropobserver冠層葉綠素?zé)晒馓綔y裝置,研究基于RGB-D與Cropobserver的冠層葉綠素?zé)晒獾娜S分布監(jiān)測,為作物冠層葉綠素?zé)晒夥植?D全面可視化分布信息獲取與研究提供重要技術(shù)支撐。論文的主要研究內(nèi)容和結(jié)果如下:（1）基于Kinect的RGB-D數(shù)據(jù)采集實驗平臺搭建為實現(xiàn)RGB-D圖像信息和冠層葉綠素?zé)晒獾耐将@取,通過PC工作站在Cropobserver采集作物冠層葉綠素?zé)晒庑畔r,同步采集作物冠層的顏色信息流和深度信息流,通過深度圖的像素坐標(biāo)向彩色圖映射和相機(jī)內(nèi)參模型,實現(xiàn)了深度圖和彩色圖之間的匹配。為葉綠素?zé)晒庑畔⒃谥仓旯趯拥娜S分布表征提供條件。（2）Kinect與Cropobserver之間的位置匹配為實現(xiàn)Kinect與Cropobserver之間的空間位置匹配,通過Kinect捕獲Cropob... 

【文章來源】：江蘇大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

點云數(shù)據(jù)3D重建分析流程

江蘇大學(xué)碩士學(xué)位論文61.2.3葉綠素?zé)晒飧咄糠治黾夹g(shù)近年來，在葉綠素?zé)晒獗O(jiān)測中，也遵循著高通量分析的趨勢，從單點、葉片到冠層群體進(jìn)行葉綠素?zé)晒獗O(jiān)測，光合作用的測量進(jìn)入“群體（冠層）連續(xù)測量”的時代。2010年后，葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)逐漸發(fā)展為快速發(fā)展的高通量植物表型平臺的核心技術(shù)。在葉綠素?zé)晒獾膯吸c測量方面，2004年，德國WALZ公司生產(chǎn)處世界上第一臺可長時間連續(xù)監(jiān)測的調(diào)制熒光儀MONITORING-PAM。主機(jī)同時可以控制1到7個探頭，對室內(nèi)外環(huán)境的植物的多個葉片上的單點進(jìn)行長時間連續(xù)測量[52,53]。圖1.2MONITORING-PAM多點連續(xù)測量Fig1.2Multi-pointcontinuousmeasurementofMONITORING-PAM在葉片的葉綠素?zé)晒鉁y量方面，第一臺多功能調(diào)制熒光成像系統(tǒng)IMAGE-PAM來自WALZ公司[54]。采用超強(qiáng)發(fā)光LED光源，CCD檢測器檢測葉片每個像素的光合作用。如圖1.3所示，IMAGE-PAM在2005年升級為M系列，含有Microscopy、Micro、Mini、Maxi四種探頭選擇，成像面積分別為130×150、3.5×4.5、24×32、10×13，實現(xiàn)了從單細(xì)胞到全葉片的測量[53]。圖1.3IMAGE-PAMM系列Fig1.3IMAGE-PAMMseries在冠層高通量測量方面，2005年Kolber提出葉綠素?zé)晒狻斑b測”技術(shù)設(shè)備

IMAGE-PAMM系列Fig1.3IMAGE-PAMMseries

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于深度相機(jī)的葉菜類作物三維重建與生長測量方法研究[D]. 胡楊.浙江大學(xué) 2018

碩士論文
[1]基于RGB-D溫室苗期作物生長參數(shù)提取方法的研究[D]. 楊斯.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2018
[2]三維植物網(wǎng)格并行生成及渲染算法研究[D]. 樸海音.大連理工大學(xué) 2009



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