期刊颁发了文章，引见了一种采用三维沉构手艺实现对生菜鲜沉预估的方式，不只降服了保守生菜鲜沉丈量方式的局限性，同时从三维和二维范畴为蔬菜发展监测供给了全新的、高效的处理方案，有益于完美动物工场生菜发展监测和无损检测方式。
生菜是一种世界遍及种植及消费的叶菜，同时也是动物工场出产最次要的蔬菜品种。目前动物工场面对着从动化程度偏低，做物发展消息获取难等问题，仍需将植株从栽培板中移出，对植株根系具有必然的毁伤，且正在大规模出产时会花费大量的时间及劳动力，因而无损检测手艺的研究具有主要性及需要性。跟着机械视觉引入到农业出产上，做物表型消息的获取体例获得进一步的成长。目前，基于深度进修的图像处置手艺次要使用于生菜的二维表型研究。动物做为一个复杂的无机全体，仅从一幅图像或单一视角阐发整株动物的表型是不敷全面客不雅的。通过三维模子供给的动物深度消息，能够更曲不雅地监测动物的形态和发展也能够更容易估量其生物量。做者正在文中提出了一种基于三维沉构手艺对生菜鲜沉进行预估的方式，通过采集分歧发展阶段生菜数据做为锻炼集数据，分歧株型生菜数据做为验证集数据，并采用偏最小二乘回归方式建模，K折交叉验证对模子进行评估。同时，基于上述试验提取生菜的株高株幅数据对鲜沉进行预估，旨正在将预估模子简化、降低预估成本、提高预估效率，完美动物工场生菜发展监测方式，所得成果如下：1。生菜体积取其鲜沉具有极高的相关性，线，采用生菜体积来预估其鲜沉具有更高的精确性和不变性。
2。PLSR方式正在单要素和多要素预估生菜鲜沉的模子建立上具有较高的可行性。采用PLSR方式所建立的生菜鲜沉预估模子具有必然的不变性和可托度，其测试数据集R2达到了0。9693，RMSE和MAE别离为3。3599和2。5232。连系生菜分歧发展阶段的数据进行模子建立，具有更高的精确性，更能加强模子的泛化能力。
3。远补充可以或许影响生菜株型布局，将远补充下的生菜数据零丁成立新预估模子以顺应远前提下的生菜监测，R2达到了0。8879，RMSE和MAE别离为4。3660和3。2299。
4。操纵生菜的株高、株幅数据对鲜沉进行预估也具有必然的不变性和可托度，测试数据集R2达到了0。8970，RMSE和MAE别离为3。1206和2。4576。取采用三维沉构体积预估的方式比拟较，虽然模子精确性稍显下降，RMSE增大了2。30%，但数据获取速度、运转效率以及设备对人工光动物工场出产的适配机能大大提高，进而降低了人工光动物工场做物监测成本。
本文采用三维沉构手艺沉建生菜的三维模子，通过设置分歧发展阶段生菜做为锻炼集数据成立生菜鲜沉预估模子，并采用PLSR方式建模，K折交叉验证对模子进行评估。同时，基于上述试验提取生菜的株高株幅数据对鲜沉进行预估，从三维和二维范畴为动物工场生菜发展监测范畴供给了全新的、高效的鲜沉预估方案，有益于完美动物工场生菜发展监测和无损检测方式。除了三维沉构手艺，若何连系多光谱、高光谱等光谱设备对做物养分质量目标进行预估，建立出既能监测做物形态目标又能动态监测其养分质量目标的监测平台，为人工光动物工场智能化出产供给处理方案，仍是下一步需要处理的难题。
文章类型包罗农学及农业生态学范畴的研究型文章及综述，目前已被 Science Citation Index Expanded (SCIE) 和 Scopus 等多个数据库收录。正在 2023 年中国科学院文献谍报核心期刊分区 (升级版) 中位于农林科学 2 区。
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