文献类型： 中文期刊
作者： 贾奥博;董天浩;张彦;朱冰琳;孙延国;吴元华;石屹;马韫韬;郭焱
作者机构：
关键词： 三维点云;烟草;表型;机器学习;株型
期刊名称：浙江大学学报(农业与生命科学版)
ISSN： 1008-9209
年卷期： 2022 年
页码：
收录情况： 北大核心（2020版） ; CSCD（2021-2022年度） ; 科技核心（2021版） ; 农林核心（2020版）
摘要： 为构建高效的大田烟草株型定量化方法，本研究基于多视角图像序列并采用运动恢复结构算法重建了5个品种烟草植株的三维点云。根据常用的烟草株型特征指标，基于烟株三维点云自动提取株高、顶宽、底宽、叶层最大宽等10个表型参数，并基于大田原位手动测量的株高和叶层最大宽对计算精度进行评估。结果表明，基于三维点云提取的株高和叶层最大宽与实测值的决定系数（R~2）均大于0.97，均方根误差均小于3.1 cm。同时，采用不同方法对提取的烟草表型性状进行分析。组间相关性分析结果表明，有16对性状呈极显著正相关，1对性状呈极显著负相关。单因素多元方差分析结果表明，各品种株型之间具有极显著差异。利用主成分分析提取前3个主成分，其对总体方差的累计贡献率为81.6%。基于Stacking集成学习方法进行株型判别，其准确率达到93.7%，显著高于随机森林、支持向量机和朴素贝叶斯等3种机器学习模型的准确率。本研究可为大田烟草表型特征及株型识别提供方法依据。
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