2016, Vol. 62
文章信息
- 李冬, 林宝刚, 张冬青, 周斌, 丁新泉
- LI Dong, LIN Baogang, ZHANG Dongqing, ZHOU Bin, DING Xinquan
- 三维结构模型在油菜冠层分析中的应用
- Three-Dimensional Modeling of Oilseed Rape (Brassica napus L.) and Its Application in Canopy Architecture Analysis
- 武汉大学学报(理学版), 2016, 62(6): 575-580
- Journal of Wuhan University(Natural Science Edition), 2016, 62(6): 575-580
- http://dx.doi.org/10.14188/j.1671-8836.2016.06.014
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文章历史
- 收稿日期：2014-04-27
引用本文
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2. 浙江省农业科学院 作物与核技术 利用研究所，浙江 杭州 310021 ;
3. 杭州师范大学 遥感与地球科学研究院，浙江 杭州311121 ;
4. 浙江农林大学 天目学院，浙江 诸暨 311800
2. Institute of Crop and Nuclear Technology Utilization, Zhejiang Academy of Agricultural Sciences, Hangzhou 310021, Zhejiang, China ;
3. Institute of Crop and Nuclear Technology Utilization, Zhejiang Academy of Agricultural Sciences, Hangzhou 310021, Zhejiang, China ;
4. Tianmu College, Zhejiang Agriculture and Forestry University, Zhuji 311800, Zhejiang, China
目前中国的粮食单产已经处于较高水平，进一步提高产量需要对作物冠层进行深入分析，并且考虑植株个体甚至器官的形态结构[1, 2]，如水稻育种方面国际水稻研究所提出少分蘖、大穗、壮杆、直立叶、库大粒多的理想株型[3, 4]，袁隆平认为水稻上三叶应具有“长、直、窄、凹、厚”的特征[5].植物三维结构模型(也称之为数字植物模型[6]或虚拟植物模型[1])能够精确定量化分析玉米[7, 8]、水稻[9~11]等植物冠层结构，并且可以从理论上计算植株冠层光分布和植物光合潜力[12, 13]，为育种提供参考.
油菜是重要的油料作物和经济作物，但是模型构建方面多数是在群体尺度上考虑的生理生态模型[14~17]，油菜结构模型研究较少.叶片是油菜光合作用的重要器官，其面积与油菜产量直接相关，但由于油菜叶片大而卷曲，皱褶较多，难以准确测量与建模[18].赵丽丽等[19]建立了油菜苗期的结构模型，但是油菜前期叶片小且平展，比较简单，不能代表整个生长期的情况.Jullien等[20]建立了油菜单株生长过程的功能结构模型，但是对油菜叶片进行简化处理，所有叶片形状一致，且叶面平滑，未能反应油菜真实生长状况.也有研究对阔叶植物[21~24]建立三维结构模型，进行冠层分析和光分布计算，均是将叶片简化为一个平面(或简单地平面拼接)，但同文献[20]中的油菜模型一样，未考虑或简化了叶片卷曲、扭曲等对冠层分析的影响.三维立体扫描仪能够获取植物空间坐标，通过计算机建模能够真实还原植物生长状况.目前已有利用三维立体扫描仪对宽大叶片如黄瓜[25]和烟草[26]叶片进行建模研究，作者也报道了根据三维立体扫描仪对油菜叶片的测量数据建立的单株模型[18].三维结构的可视化重现了油菜植株在大田中的实际生长状况，为油菜植株生长状况提供真实、直观且形象的描述方法，对于油菜的农业生产或景观构建，建立群体模型更有意义.本文在构建油菜单株模型的基础[18]上，进一步建立油菜群体三维结构模型对油菜冠层进行计算分析，提出基于该模型可能提取的分析指标，并希望通过这些指标同油菜生长的相关性分析，为油菜育种和栽培专家提供油菜冠层定量分析的工具.
1 材料与方法 1.1 材料及仪器本文选择的油菜品种为浙油50 (ZY50)，该品种在浙江、江苏和安徽等地有较大播种面积.在浙江省农业科学院实验基地采用直播方式种植，2012年10月7日播种，种植密度为15万株/ha，每hm2施用尿素300 kg、过磷酸钙1 200 kg、氯化钾120 kg和硼砂15 kg，按本地习惯进行中耕除草等田间管理，整个田间种植过程没有水肥胁迫.测量时间为次年2月23日至2月24日，油菜正处于抽薹期中期，油菜地上部分只有叶(包括叶片和叶柄)和茎秆.选择叶片较为完整、基本没有病虫害的相邻2行×2列共4株油菜植株进行测量，要求选择的植株能够代表大田生长状况.田间测量4个植株相互间的距离和方位角，每个植株选择若干叶片测量其方位角，之后取回室内进行测量.
采用美国Polhemus公司生产的FastSCAN Scorpion三维激光扫描系统测量植株形态，实验开始前，用给定面积的纸片扫描，校正仪器精准度.采用经校正的手持式扫描探头扫描获取叶片数据、用激光探笔(Optical stylus)测量茎秆坐标，用游标卡尺测量茎秆直径.参考文献[18]中详细记录了油菜单株的测量与建模过程.连续测量选择的4株油菜，根据室内和田间的叶片方位角对植株进行旋转，根据植株间的相互位置关系进行坐标变换，把4个单株的油菜模型还原成油菜群体模型.
本研究建模和数据分析已开发成软件DPDL-Rape，能够实现油菜测量数据的数据检测、模型构建和冠层分析等方面功能.本文中结果部分都是软件运行结果，本软件在Matlab开发平台上完成开发，Matlab的版本号为Matlab V7.12.
1.2 数据处理FastSCAN在扫描后用系统自带软件删除掉无关的数据、自动拼接和融合因多次扫描造成的冗余数据进行简化，从原始扫描面数据(Sweeps surface)生成基础面数据(Basic surface).
鉴于基础面数据量大，本研究通过延长数据点距离、平滑等处理，在基本保持叶片形态的前提下，减少数据点的数目.图 1所示为50同一个叶片，左侧为初始基础面数据(图 1中(a)，(c)子图)，右侧为简化后的基础面数据(图 1中(b)，(d)子图).简化处理前后叶片形状几乎不变，面积相似度大于99%，数据点从3 651个减少至785个，三角面片数目从6 926个(图 1(a))下降至1 253个(图 1(b)).
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| 图 1 扫描获取的油菜叶片以及简化后的结果(a)，(c)为简化前图片；(b)，(d)为简化后图片；(a)，(b)为三角面片展示结果 Figure 1 The scanning blade and simplified results of rape plant (a) and (c) denote the blade before simplifying; (b) and (d) denote the blade shape after simplifying; (a) and (b) denote the blade shape grouped by triangles |
对两侧测量的茎秆数据进行插值，并求得平均值，记录为油菜茎秆中心点.根据中心点和该处的茎秆直径建立圆柱，以圆柱为基础，建立茎秆模型，与导出的叶片模型一起构成油菜植株群体模型.叶片和茎秆结合，形成油菜整体结构模型.本文在进行植物冠层分析时，忽略茎秆的影响.
2 结果与讨论 2.1 群体模型和可视化结果所选4株油菜小群体，最大株高为28.5 cm，共55片叶，用三维扫描仪可以把叶片(包括叶柄)划分成较小的三角面片(如图 1).三角面片的叶片光滑程度影响其面积大小，叶片较为光滑的部分三角面片面积较大，叶片卷曲部分三角面片面积较小，无数小的三角面片组成的叶片模型理论上无限逼近于真实的叶片.本研究选择的群体设定三角面片总数为42 864个，所有的三角面片面积最大值为0.96 cm2，平均值为0.078 6 cm2，均方差为0.091 5 cm2.三角面片面积分布频数如图 2所示.所选群体的三角面片50%以上单个三角面片面积小于0.05 cm2，90%单个面积小于0.20 cm2，95%单个面积小于0.28 cm2，99%以上单个面积小于0.46 cm2.可以认为模型构建的群体和真实生长群体完全一致.
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| 图 2 不同大小的三角面片频数分布图 Figure 2 The triangle frequency distribution of different area |
基于三角面片作图，可以实现油菜群体的三维可视化(见图 3).图 3所示的群体是油菜田间生长的真实再现.由于每个器官，尤其是叶片，均由面积小于0.5 cm2的三角面片组成(99%以上，如图 2)，接近于油菜器官的真实情况，因而能精确反映油菜器官的形态，包括空间弯曲与扭曲现象.基于此，可以对冠层，包括叶片面积、叶片倾斜度等进行空间分析.
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| 图 3 油菜群体三维可视化结果 Figure 3 The visualizing result of rape stand canopy |
该三维模型中每一个叶片均是由较小的三角面片组成，理论上三角面片面积越小，模型越接近于真实值.通过计算三角面片的面积，可以获得每一个位置的叶片面积，之前的研究结果[18]已证实该研究方法获得的叶片面积有较高的精度.另外，该三维模型还能用于分析叶片在冠层空间的分布及不同高度的冠层的叶片数量和叶面积，即对冠层进行层切分析.对单株进行层切，并且选择叶片进行测量校正，分析结果表明，层切结果正确，可以用来进行群体分析.
从地面开始以不同的步长层切油菜冠层，获得该层切步长内所有叶片的叶面积总和.不同的层切步长都显示同一趋势，以层切步长分别为1，2，3 cm和5 cm为例(见图 4)，在油菜冠层内中部叶片面积最大，两侧依次减小.不同的层切步长获得的层切叶面积存在差异，步长越小，能够获得冠层内叶面积分布的更多细节，从而能够更清楚地了解油菜植株冠层内部结构.不过，层切步长受三角面片面积影响，三角面片面积较大，层切步长太小可能会造成一定的噪声干扰[9, 11]，影响分析结果.从冠层顶部逐层对叶面积进行叠加，得到每一层高度的叶面积指数，图形化展示为不同层次的叶片投影状况，如图 5所示.
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| 图 4 不同层切步长下油菜冠层水平层切结果层切步长分别为1，2，3 cm和5 cm Figure 4 The blade area distribution in vertical direction with different stratified layer steps The steps were 1, 2, 3 cm and 5 cm respectively |
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| 图 5 不同高度上叶片垂直投影分布状况 Figure 5 The blade projection of different height |
叶面积指数是农学上重要指标之一，传统上测量单位土地上群体叶面积只能获得冠层最底部的叶面积指数，而通过本模型则能够计算任意高度的叶面积指数，同时能够计算不同光照条件下冠层内的光斑分布状况.
2.3 叶面积的竖直层切本研究建立的油菜群体三维结构模型不仅能够实现油菜冠层的水平层切，还能够实现竖直层切.图 6显示为该三维结构模型从行、列两个方向以3 cm为步长进行竖直层切的结果.实验测量阶段的油菜同一行内不同植株间叶面积分布较为均匀，而相邻两行之间的叶面积分布差异较大，表明在不同行间，叶面积还有进一步发展的空间，而同一行内不同植株间叶面积分布已经较为均衡.
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| 图 6 油菜冠层竖直层切结果(a)沿着行向层切结果; (b)垂直行向层切结果 Figure 6 The blade area distribution in level direction (a) stratified results according to row direction; (b) perpendicular to row direction |
叶片对光的截获利用率不仅与叶片大小密切相关，同时也受到叶片朝向即叶片倾角的影响.叶片倾角是重要的农艺性状参数.但是相比于水稻、小麦等禾本科作物，油菜叶片较大，有较多皱褶与卷曲，且叶片有不同程度的倾斜，因此，传统上简单的叶片倾角难以反映油菜叶片的朝向性质.根据本研究所建立的三维结构模型，每一个叶片由若干小的三角面片组成，评估一个叶片的朝向可以通过评估组成该叶片的三角面片的朝向进行，这样能够充分考虑油菜叶片的卷曲、褶皱等对光截获的影响.在倾角0°~90°中，以不同的步长间隔划分成若干区间，计算每一个角度区间的叶面积总量，得到角度和叶片面积在不同角度间隔情况下的划分状况(见图 7).本研究所选择的油菜群体在不同的角度间隔下，其角度随叶片面积的变化趋势较为一致，且呈现连续性变化，能够反映冠层更多细节；但若角度间隔较大(如10°)，其在30°~80°的波动很难体现.
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| 图 7 油菜冠层内不同倾角的叶片面积变化情况从左到右角度间隔分别为1°，2°，5°，10° Figure 7 The blade area distribution according to different inclination angle of rape canopy with different angle interval steps The steps were 1 °, 2°, 5° and 10° respectively from left to right |
叶片是油菜生长尤其是营养生长阶段最重要的营养器官，其大小、形状、朝向等均是影响油菜生长的重要因素.油菜叶片较大、卷曲、皱褶多，定量描述有一定的困难，这在一定程度上制约了油菜结构模型的发展，也影响育种学家对油菜叶片定量性状进行深入认识.本研究使用三维扫描仪FastSCAN能够精确描述叶片形态，得到油菜叶片形态数据，每一个油菜叶片都由一定数量的三角面片组成.理论上，由三角面片计算的叶片面积由于考虑到油菜叶片的复杂性，接近于叶面积的真值，而且三角面片面积越小，计算的叶片面积就越准确.本研究中浙油50群体所有的三角面片面积均小于1 cm2，平均面积小于0.1 cm2，所得模型能够真实反映叶片在空间的真实伸展状态和叶片本身的卷曲弯曲情况.
通过油菜的三维结构模型，不仅能够对油菜冠层进行水平方向和竖直方向的任意步长层切，而且能够根据农学和植物学需要，实现冠层内任意方向的层切，比如可以沿某一时刻太阳入射角方向进行层切.模型能够计算整体冠层内叶片的朝向，可以分析不同层次上的叶片朝向或不同位置不同年龄的叶片朝向.因此油菜三维结构模型DPDL-Rape的建立，能够为油菜冠层分析提供多个指标.
本论文旨在探索研究三维结构模型在油菜应用中能够提供的指标，仅选择油菜营养生长过程的一个阶段，其他阶段也可以借鉴类似方法，另外对于阔叶植物的三维结构模型研究也可以参考本文的方法.从研究结果看，三维扫描仪FastSCAN的自带软件在生成基础面数据时，有可能把相邻叶片的边缘看作一个叶片进行处理(如图 1)，生成叶片模型边缘与真实植物可能存在微小的差异.这需要对于点云数据处理方法进行深入研究.另外，在对冠层进行层切时，需要进一步研究不同三角面片面积和层切步长的关系，从而结合不同的品种、种植方式等对冠层进行分析，如作者通过对冠层进行水平层切，初步研究发现产量较高的油菜品种浙油50比其余品种叶面积竖直分布更为合理.另外结合植物长势及该生长阶段所获得的层切结果和叶片朝向，可以对油菜不同密度或株行距等栽培方式予以定量评估，从而为不同油菜株型确立最佳种植方式提供重要的参考.
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