对基于光学的三维重建和多源融合进行植物表型化的一项审查
Songhang Li1, Zepu Cui1, Jiahang Yang1
1College of Information Science and Engineering, Shanxi Agricultural University, Jinzhong 030800, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|September 19, 2025
概括
植物3D重建技术对于精准农业和植物表型定型至关重要. 本综述涵盖了积极,被动和深度学习方法,以加强作物分析和农业生产.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 植物生物学 植物生物学
背景情况:
- 精准农业和植物表型化正在迅速发展.
- 传统的二维图像分析与复杂的植物几何和纹理作斗争.
- 3D重建技术对于现代植物研究和应用至关重要.
研究的目的:
- 审查目前用于植物的3D重建技术.
- 突出3D建模在农业中的重要性.
- 讨论主动,被动和深度学习视觉技术的进展.
主要方法:
- 积极视觉技术的审查:结构光,飞行时间,激光扫描.
- 对被动视觉技术的审查:立体视觉,运动结构.
- 基于深度学习的方法的审查:神经辐射场 (NeRF),卷积神经网络 (CNN),3D高斯分片 (3DGS).
主要成果:
- 不同的3D重建方法为植物分析提供了不同的优势.
- 这些技术提高了植物生长监测和害虫检测的准确性.
- 深度学习方法对复杂的植物建模有显著的前景.
结论:
- 3D重建技术对于精准农业和植物表型化至关重要.
- 审查的技术为农业生产和智能农业提供了强有力的支持.
- 在3D重建的进步显著促进植物科学研究.
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