农业领域三维技术应用
一、区分
1、应用场景区分：
①农业机械化作业应用：
机械化机具的重建——机具的修复改进；
作物对象精细重建——用于识别、分选、筛选；
②植物表型研究应用：
作物对象重建——主要是获取结构信息：植株骨架、叶片面积，用于不同目的研究（例如生长周期结构变化研究，结构模型与光照分布等信息的研究以及动力学模型结构结合研究）；
③动物形态研究：
类似植物表型；
④农业作业大场景范围重建：
农田、果园、森林等环境重建——用于农机、无人机等设备导航、遥感数据分析等；
2、应用设备区分
①双目视觉、多目视觉；
②深度相机（消费级）；
③结构光相机；
④激光雷达；
⑤三维扫描仪（基于结构光、激光，基于三角测距原理、基于飞行时间原理）；
二、技术路线
主要从点云层面说明，基于视觉原理的检测方法最终目的还是获取点云，因此点云数据的处理与分析是与各种研究应用直接相关；
Step1：点云采集与预处理
（视觉方法目的就是完成该步骤中的点云采集）
| 方法名称 | 精度 | 操作便携性 | 采集算法难度 | 成本 | 问题 |
|---|---|---|---|---|---|
| 视觉方法 | 高 | 相对复杂 | 复杂 | 低 | 噪声和点云质量受算法影响大 |
| 深度相机 | 低 | 适中 | 简单 | 低 | 点云质量低，噪声大 |
| 结构光相机 | 高 | 便携-适中 | 适中 | 高 | 受环境光影响大 |
| 激光扫描仪 | 高 | 便携-适中 | 简单 | 高 | 只能获取点云信息，且大多需贴点处理 |
预处理目的——提高点云质量，包括（下列几点无先后顺序）：
①降噪：采用平滑算法、滤波算法、采集时重复采用取平均等方法消除点云高频噪声、离群噪声、飞行点噪声等；
②背景剔除：仅保留目标对象点云；
Step2：点云数据配准
该步骤主要目的是将多个不同视角下的点云统一到同一个坐标系下；且该步骤对于需要进行多角度情况需要进行重建，对于单角度应用情况非必须步骤；
主要步骤分为
1、粗配准：快速的配准方法，减少对应点的旋转、平移差距，为精配准服务；
步骤：计算特征子，寻找特征子点集的对应点集，并计算旋转、平局矩阵；
经典算法：基于FPFH的粗配准；
算法具体：
2、精配准：准确的配准方法；
步骤：对于所有点进行匹配，使得满足目标函数最小化，迭代过程是收敛的；
经典算法：ICP算法及其变种算法；
算法具体：
Step3：点云优化
经过配准后的点云数据存在：点云数量大，点云密集，配准后存在噪声，点云分层等问题，需要进一步优化；优化的思路：具体问题具体分析；
点云数量大，点云密集：降采样，体素格采样等；
配准后存在噪声：离群滤波处理，平滑算法处理等；
分层现象：特定算法处理；
Step4：点云基础上的多种处理
1、网格处理：使点云数据面片化，建立点与点之间的拓扑关系，可使其后续可计算面积信息、添加纹理信息等；
具体算法：Delauney三角化网格算法、贪婪三角化网格方法、posson网格等；
Delauney网格方法思路具体介绍：
2、骨架提取：点云核心结构的提取，简并数据；
单一骨架可以反馈植株的结构性状，从而研究叶倾角等信息；
对于动物而言，骨架课反馈动物动作变化等信息，实现动物行为检测等；
方法思路具体介绍：
3、对象分割识别：
Step5：实际应用具体分析
农业领域该技术通常都是辅助技术，因此该技术的应用都是需要结合具体问题进行；