توفر تقنية LIDAR (الكشف عن الضوء والتراوح) المجهزة في iPhone 17 وسائل مبتكرة يمكن الوصول إليها للمستهلك لقياس انحناء أوراق النبات ومعدلات النمو من خلال التقاط بيانات ثلاثية الأبعاد دقيقة. باستخدام مستشعر LIDAR الخاص بـ iPhone 17 ، يمكن للمرء أن يولد غيوم النقطة ثلاثية الأبعاد عالية الدقة من أوراق النبات ، مما يتيح التحليلات المورفومترية التفصيلية مثل قياس الانحناء وتتبع النمو الزمني.
يعمل LiDar عن طريق انبعاث نبضات من ضوء الليزر نحو الكائن المستهدف هنا ، وأوراق النبات وقياس الوقت الذي يستغرقه الضوء ليعود إلى المستشعر. تتيح بيانات وقت الرحلة هذه للجهاز إنشاء خرائط مكانية ثلاثية الأبعاد لسطح الورقة بدقة على مستوى الملليمتر. يدمج iPhone 17 هذا المستشعر مع الأجهزة والبرامج المعالجة المتقدمة ، القادر على إنتاج غيوم نقاط كثيفة مع بيانات RGB لالتقاط كل من المعلومات الهندسية واللون الأساسية للدراسات النباتية.
قياس انحناء الأوراق
لقياس انحناء الأوراق باستخدام iPhone 17 Lidar ، يتضمن سير العمل النموذجي مسح سطح الورقة من زوايا متعددة ، وغالبًا ما يستخدم حركة نصف دائرية حول الورقة لضمان التغطية الكاملة لأسطحها العلوية والسفلية. يمكن معالجة السحابة ثلاثية الأبعاد التي تم إنشاؤها من هذه عمليات المسح باستخدام خوارزميات إعادة بناء الشبكات ، مثل طريقة أشكال ألفا أو إعادة بناء سطح Poisson ، والتي تخلق نماذج سطحية مستمرة من نقاط منفصلة.
بمجرد إنشاء شبكة سطح ثلاثية الأبعاد ، يتم اشتقاق انحناء الأوراق عن طريق تحليل هندسة السطح المحلية. يمكن قياس الانحناء على أنه انحناء غاوسي ، والذي يمثل الانحناء الجوهري ، أو يعني الانحناء المتعلق بالانحناء. عن طريق حساب الانحناء عبر سطح الورقة بأكمله ، يمكن تمييز الاختلافات في طي الورقة أو المتداول أو غيرها من أنماط التشوه بشكل موضوعي. هذا يسهل الدراسات على ميكانيكا الأوراق ، واستجابات الإجهاد ، وآليات التكيف.
تقدير معدل النمو
يتضمن تتبع معدلات نمو أوراق النبات مع iPhone 17 Lidar عمليات مسح متكررة لنفس الورقة أو الأوراق عبر الفواصل الزمنية المحددة. يتيح التسجيل الدقيق لغيوم النقطة ثلاثية الأبعاد التي تم جمعها في أوقات مختلفة اكتشافًا دقيقًا للتغيرات في حجم الورقة والشكل والحجم. يمكن استخراج مقاييس النمو من خلال مقارنة مساحة السطح وطول الورقة وحتى التغيرات في الانحناء من عمليات المسح المتعاقبة.
يمكن لخوارزميات التجزئة الآلية عزل الأوراق الفردية من البنية النباتية المعقدة داخل سحابة النقطة ثلاثية الأبعاد ، مما يتيح تحليلات نمو الأوراق دون أخذ عينات مدمرة. يساعد الاستفادة من تقنيات التعلم الآلي أو معالجة الصور على أتمتة استخراج المعلمات المورفومترية مثل الطول والعرض ومساحة السطح والانحناء.
التنفيذ العملي والدقة
على الرغم من أن لأول مرة في نماذج iPhone السابقة مثل iPhone 13 Pro ، فإن التحسينات الحديثة في تقنية LIDAR الخاصة بـ iPhone 17 قد عززت الدقة المكانية ، وكثافة النقاط ، وسرعة المسح. توضح التجارب الميدانية مسح الذرة وأوراق شجرة الفاكهة أن بيانات LiDar من أجهزة iPhone تقدم ارتباطات قوية مع أدوات القياس التقليدية (مثل عدادات المنطقة والفرجار اليدوية) ، مع وجود قيم مربع R مربعها عادةً 0.85 لمساحة السطح والسمات المورفولوجية.
لزيادة الدقة إلى الحد الأقصى ، يجب التحكم في الظروف البيئية وبروتوكولات المسح بشكل جيد: الإضاءة المتسقة ، والحركة الدنيا للنبات ، والتحكم الدقيق في مسار المستشعر أثناء المسح المحسّن لجودة البيانات. تساعد الجيروسكوب المدمج في iPhone ، ومقياس المغناطيس ، والمعالج المتقدم في تثبيت عمليات الفحص والتعويض عن الحركة.
أدوات معالجة البرامج وأدوات البيانات
تتيح التطبيقات المتخصصة مثل polycam أو البرامج التي تم تطويرها حسب الطلب الاستفادة من إخراج LIDAR الخاص بـ iPhone 17 للمستخدمين إنشاء غيوم النقطة ثلاثية الأبعاد ومعالجتها من أجل morphometrics النباتية. تتيح هذه الأدوات:
- التقاط السحابة النقطة الكثيفة مع سمات اللون RGB.
- إعادة الإعمار ثلاثي الأبعاد من خلال توليد شبكة.
- تجزئة هياكل الأوراق من نموذج النبات بأكمله.
- حساب مساحة سطح الورقة ، الانحناء ، والسمات الحجمية.
- التحليل الزمني عن طريق مواءمة عمليات المسح المتكررة لتتبع النمو.
توفر مكتبات البرمجة مثل Open3D خوارزميات لإعادة بناء السطح (أشكال ألفا ، Poisson) ، تحليل شبكة للانحناء ، وتسجيل السحابة النقطة اللازمة للمقارنة الزمنية. يمكن لأدوات الأدوات المستندة إلى Python أتمتة خطوط أنابيب المعالجة من بيانات LiDAR الخام إلى مقاييس النمو القابلة للاستخدام.
التطبيقات في علوم النبات
إن استخدام Lidar على الهواتف الذكية مثل iPhone 17 يجلب الدقة العالية ، أو النمط الظاهري السريع مباشرة إلى الحقل أو الدفيئة. يسهل:
- قياسات غير التدمير لمورفولوجيا الأوراق والانحناء ، والتي تعكس الإجهاد البيئي أو السمات الوراثية.
- المراقبة المستمرة لمعدلات النمو على المقاييس المكانية والزمنية الدقيقة دون النباتات المزعجة جسديًا.
- الفهم المعزز للمعلمات الفسيولوجية المتعلقة بالتمثيل الضوئي ، والنتح ، وصحة النبات الشاملة المرتبطة بهندسة سطح الورقة.
هذا النهج فعال من حيث التكلفة وقابل للتطوير مقارنة بماسحات الضوئية بالليزر التقليدية ، مما يتيح اعتمادًا واسع النطاق في برامج الزراعة الدقيقة وأبحاث الغابات وتربية النباتات.
ملخص العملية
1. إعداد عينة النبات في وضع مستقر مع الحد الأدنى من الرياح.
2. استخدم iPhone 17 Lidar ، ونقله نصف دائري وحول المصنع للحصول على تغطية ثلاثية الأبعاد كاملة.
3. التقاط بيانات السحابة النقطة المخصب مع RGB باستخدام التطبيقات التي تتفاعل مع مستشعر LIDAR.
4. معالجة سحابة النقطة ثلاثية الأبعاد مع خوارزميات إعادة الإعمار لإنشاء شبكات سطح ورقة دقيقة.
5. تحليل الشبكات للانحناء عن طريق حساب الخصائص الهندسية السطحية المحلية.
6. كرر عمليات المسح على فترات زمنية لقياس معدلات النمو عن طريق قياس التغيرات في حجم الورقة وسمات السطح.
7. استخدم تجزئة آلية أو شبه آلية لعزل الأوراق الفردية لتحليل محدد.
8. التحقق من صحة القياسات مع الأساليب التقليدية أو المعايير المعروفة لضمان الدقة.