IPhone 17: ssä varustettu LIDAR (kevyen havaitsemisen ja etäisyys) -tekniikka tarjoaa innovatiivisia, kuluttajien käytettäviä keinoja kasvien lehtien kaarevuuden ja kasvunopeuden mittaamiseksi kaappaamalla tarkkoja kolmiulotteisia tietoja. Käyttämällä iPhone 17: n LIDAR-anturia voidaan tuottaa korkearesoluutioisia 3D-pisteen pilviä kasvien lehtiä, mikä mahdollistaa yksityiskohtaiset morfometriset analyysit, kuten kaarevuuden mittaus ja ajallisen kasvun seurannan.
Lidar toimii lähettämällä laservalon pulsseja kohdeobjektia kohti, kasvien lähtee ja mitataan valon heijastamiseen anturille tarvittava aika. Tämän lennon ajan tietojen avulla laite voi rakentaa lehtipinnan 3D-alueelliset kartat millimetrin tason tarkkuudella. IPhone 17 integroi tämän anturin edistyneisiin prosessointilaitteisiin ja ohjelmistoihin, jotka pystyvät tuottamaan tiheät pistepilvet yhdistettynä RGB -tietoihin sekä kasvitutkimuksille välttämättömien geometristen että väritietojen sieppaamiseksi.
Leaf -kaarevuuden mittaus
Lehtien kaarevuuden kvantifioimiseksi iPhone 17 LIDAR: lla tyypillinen työnkulku käsittää lehden pinnan skannaamisen useista kulmista, käyttämällä usein puolipyöreä liike lehtien ympärillä varmistaakseen sen ylä- ja alahenkilöiden täydellisen peiton. Näistä skannauksista syntynyt 3D -pisteen pilvi voidaan prosessoida käyttämällä MESH -rekonstruktioalgoritmeja, kuten Alpha Shapes -menetelmää tai Poissonin pinnan rekonstruointia, jotka luovat jatkuvia pintamalleja erillisistä pisteistä.
Kun 3D -pintaverkko on luotu, lehtien kaarevuus johdetaan analysoimalla paikallista pinnan geometriaa. Kaarevuus voidaan kvantifioida joko Gaussin kaarevuuteen, joka edustaa luontaista kaarevuutta tai keskimääräistä taivutukseen liittyvää kaarevuutta. Laskemalla kaarevuus koko lehtipinnan läpi, lehtien taittamisen, rullauksen tai muiden muodonmuutoskuvioiden variaatiot voidaan karakterisoida objektiivisesti. Tämä helpottaa lehtien mekaniikan, stressivasteiden ja sopeutumismekanismien tutkimuksia.
Kasvun arviointi
Kasvien lehtien kasvuvauhtien seuranta iPhone 17 Lidarilla sisältää saman lehden tai lehtien toistuvat skannaukset määriteltyjen ajanjaksojen aikana. Eri aikoina kerättyjen 3D -pisteen pilvien huolellinen rekisteröinti mahdollistaa lehtien koon, muodon ja äänenvoimakkuuden muutosten tarkan havaitsemisen. Kasvumittarit voidaan erottaa vertaamalla pinta -alaa, lehtien pituutta ja jopa kaarevuusmuutoksia peräkkäisistä skannauksista.
Automatisoidut segmentointialgoritmit voivat eristää yksittäiset lehdet monimutkaisista kasviarkkitehtuureista 3D-pisteen pilvessä, mikä mahdollistaa lehtien kasvuanalyysit ilman tuhoisia näytteitä. Koneoppimisen tai kuvankäsittelytekniikoiden hyödyntäminen auttaa automatisoimaan morfometristen parametrien, kuten pituuden, leveyden, pinta -alan ja kaarevuuden uuttamisen.
Käytännöllinen toteutus ja tarkkuus
Vaikka iPhone 13 Pro on ensin osoitettu tehokkaasti aikaisempiin iPhone -malleihin, iPhone 17: n LIDAR -tekniikan viimeaikaiset parannukset ovat edelleen parantuneet alueellista resoluutiota, pistetiheyttä ja skannausnopeutta. Maissin ja hedelmäpuunlehtien skannauskenttäkokeet kuvaavat, että iPhonien lidar-tiedot tarjoavat voimakkaita korrelaatioita perinteisten mittaustyökalujen (kuten pintamittarit ja manuaaliset paksuus) kanssa, ja R-neliöarvot ylittävät yleensä 0,85 pinta-alaa ja morfologisia piirteitä.
Tarkkuuden maksimoimiseksi ympäristöolosuhteet ja skannausprotokollat on valvottava hyvin: johdonmukainen valaistus, minimaalinen kasvien liike ja huolellinen anturi-polun ohjaus skannauksen aikana parantavat tiedon laatua. IPhone 17: n sisäänrakennettu gyroskooppi, magnetometri ja edistynyt prosessori auttaa skannausten vakauttamisessa ja liikkeen kompensoinnissa.
Ohjelmisto ja tietojenkäsittelytyökalut
Erikoistuneet sovellukset, kuten PolyCAM tai räätälöity ohjelmisto, joka hyödyntää iPhone 17: n LIDAR-lähtöä, sallivat käyttäjien mahdollisuuden luoda 3D-pisteen pilviä ja käsitellä niitä kasvien morfometrioihin. Nämä työkalut mahdollistavat:
- Tiheä pistepilven sieppaus RGB -väri -määritteillä.
- 3D -rekonstruointi verkon muodostumisen kautta.
- Lehden rakenteiden segmentointi koko kasvimallista.
- Lehtien pinta -alan, kaarevuuden ja tilavuusominaisuuksien laskeminen.
- Ajallinen analyysi kohdistamalla toistuvat skannaukset kasvun seurantaan.
Ohjelmointikirjastot, kuten Open3D, tarjoavat algoritmeja pinnan rekonstruoinnille (alfa -muodot, Poisson), kaarevuuden mesh -analyysi ja ajallisen vertailuun tarvittava pistekilpirekisteröinti. Python-pohjaiset työkaluketjut voivat automatisoida putkistojen käsittelyputket raaka-aineista käyttökelpoisiin kasvumittareihin.
-sovellukset kasvitieteessä
Älypuhelimien lidarin käyttäminen, kuten iPhone 17, tuo korkean tarkkuuden, nopean fenotyyppin suoraan kentälle tai kasvihuoneelle. Se helpottaa:
- Lehtien morfologian ja kaarevuuden tuhoavat mittaukset, jotka heijastavat ympäristöstressiä tai geneettisiä piirteitä.
- Kasvuvauhtien jatkuva seuranta hienoilla alueellisilla ja ajallisilla asteikolla ilman fyysisesti häiritseviä kasveja.
- Parannettu ymmärtäminen fotosynteesiin, transpiraatioon ja yleiseen kasvien terveyteen liittyvistä fysiologisista parametreista, jotka on kytketty lehden pinnan geometriaan.
Tämä lähestymistapa on kustannustehokas ja skaalautuva verrattuna perinteisiin laserkannereihin, mikä mahdollistaa laajalle levinneen tarkkuuden maatalouden, metsätutkimuksen ja kasvien jalostusohjelmien käyttöönoton.
yhteenveto prosessista
1. Aseta kasvinäyte stabiilissa asennossa minimaalisen tuulen kanssa.
2. Käytä iPhone 17 Lidaria siirtämällä sitä puoliympyräisesti ja kasvin ympärillä täyden 3D -peittoalueen.
3. RGB: llä rikastettu kaappauspistepilvitiedot käyttämällä sovelluksia, jotka liittyvät LIDAR -anturiin.
4
5. Analysoi kaarevuuden silmät laskemalla paikalliset pinnan geometriset ominaisuudet.
6. Toista skannaus aikavälein kasvunopeuksien kvantifioimiseksi mittaamalla lehtien koon ja pintaominaisuuksien muutokset.
7. Käytä automaattista tai puoliautomaattista segmentointia yksittäisten lehtien eristämiseksi erityistä analyysiä varten.
8. Validoi mittaukset perinteisillä menetelmillä tai tunnetuilla standardeilla tarkkuuden varmistamiseksi.