La technologie LiDAR (détection de lumière et variété) équipée dans l'iPhone 17 offre des moyens innovants et accessibles aux consommateurs pour mesurer la courbure des feuilles des plantes et les taux de croissance en capturant des données tridimensionnelles précises. En utilisant le capteur LiDAR de l'iPhone 17, on peut générer des nuages à point 3D à haute résolution de feuilles végétales, permettant des analyses morphométriques détaillées telles que la mesure de courbure et le suivi de la croissance temporelle.
Le lidar travaille en émettant des impulsions de lumière laser vers l'objet cible ici, des feuilles de plante et en mesurant le temps nécessaire pour que la lumière se reflète au capteur. Ces données de temps de vol permet au dispositif de construire des cartes spatiales 3D de la surface des feuilles avec une précision au niveau du millimètre. L'iPhone 17 intègre ce capteur au matériel et logiciel de traitement avancé, capable de produire des nuages de points denses combinés avec des données RVB pour capturer à la fois des informations géométriques et des couleurs essentielles pour les études de plantes.
Mesurer la courbure des feuilles
Pour quantifier la courbure des feuilles à l'aide du LiDAR de l'iPhone 17, un flux de travail typique implique de balayer la surface des feuilles sous plusieurs angles, utilisant souvent un mouvement semi-circulaire autour de la feuille pour assurer une couverture complète de ses surfaces supérieures et inférieures. Le nuage de points 3D généré à partir de ces analyses peut être traité à l'aide d'algorithmes de reconstruction de maillage, tels que la méthode des formes alpha ou la reconstruction de surface de Poisson, qui créent des modèles de surface continus à partir de points discrets.
Une fois un maillage de surface 3D créé, la courbure des feuilles est dérivée en analysant la géométrie de surface locale. La courbure peut être quantifiée comme une courbure gaussienne, qui représente la courbure intrinsèque, soit une courbure moyenne liée à la flexion. En calculant la courbure sur toute la surface des feuilles, les variations du pliage des feuilles, du roulement ou d'autres modèles de déformation peuvent être caractérisées objectivement. Cela facilite les études sur la mécanique des feuilles, les réponses au stress et les mécanismes d'adaptation.
Estimation du taux de croissance
Le suivi des taux de croissance des feuilles de l'usine avec l'iPhone 17 Lidar implique des scans répétés de la même feuille ou des mêmes feuilles sur des intervalles de temps définis. L'enregistrement minutieux des nuages de points 3D collectés à différents moments permet une détection précise des changements de taille, de forme et de volume des feuilles. Les mesures de croissance peuvent être extraites en comparant la surface, la longueur des feuilles et même les changements de courbure des analyses successives.
Les algorithmes de segmentation automatisés peuvent isoler les feuilles individuelles des architectures de plantes complexes dans le nuage de points 3D, permettant des analyses de croissance par feuilles sans échantillonnage destructeur. Tirer parti des techniques d'apprentissage automatique ou de traitement d'image aide à automatiser l'extraction des paramètres morphométriques tels que la longueur, la largeur, la surface et la courbure.
mise en œuvre et précision pratique
Bien que démontré d'abord efficacement sur des modèles d'iPhone antérieurs comme l'iPhone 13 Pro, des améliorations récentes dans la technologie LiDAR de l'iPhone 17 ont encore amélioré la résolution spatiale, la densité ponctuelle et la vitesse de balayage. Des expériences sur le terrain balayant le maïs et les feuilles d'arbres fruitières illustrent que les données lidar des iPhones fournissent de fortes corrélations avec les outils de mesure traditionnels (tels que les compteurs de zone et les étriers manuels), les valeurs R-Squared dépassant généralement 0,85 pour la surface et les traits morphologiques.
Pour maximiser la précision, les conditions environnementales et les protocoles de balayage doivent être bien contrôlés: l'éclairage cohérent, le mouvement minimal de l'usine et le contrôle minutieux du chemin du capteur pendant la numérisation, toutes les qualité de données. Le gyroscope, le magnétomètre et le processeur intégré de l'iPhone 17 aident à stabiliser les analyses et à compenser le mouvement.
outils de traitement des logiciels et des données
Des applications spécialisées telles que Polycam ou un logiciel développé sur mesure en tirant parti de la sortie LiDAR de l'iPhone 17 permettent aux utilisateurs de générer des nuages de points 3D et de les traiter pour la morphométrie des plantes. Ces outils permettent:
- Capture de nuages de points dense avec des attributs de couleur RVB.
- Reconstruction 3D par génération de maillage.
- Segmentation des structures foliaires de l'ensemble du modèle végétal.
- Calcul de la surface des feuilles, de la courbure et des traits volumétriques.
- Analyse temporelle en alignant des analyses répétées pour le suivi de la croissance.
Les bibliothèques de programmation telles que Open3D fournissent des algorithmes pour la reconstruction de surface (formes alpha, Poisson), l'analyse de maillage pour la courbure et l'enregistrement des nuages de points nécessaires pour la comparaison temporelle. Les chaînes d'outils basées sur Python peuvent automatiser les pipelines de traitement des données du LiDAR brutes aux métriques de croissance utilisables.
Applications en science des plantes
L'utilisation du lidar sur des smartphones comme l'iPhone 17 apporte un phénotypage rapide et rapide directement sur le terrain ou la serre. Il facilite:
- Mesures non destructives de la morphologie des feuilles et de la courbure, reflétant le stress environnemental ou les traits génétiques.
- Surveillance continue des taux de croissance à des échelles spatiales et temporelles fines sans plantes physiquement dérangeantes.
- Compréhension accrue des paramètres physiologiques liés à la photosynthèse, à la transpiration et à la santé globale des plantes liées à la géométrie de la surface des feuilles.
Cette approche est rentable et évolutive par rapport aux scanners laser traditionnels, ce qui permet une adoption généralisée dans l'agriculture de précision, la recherche forestière et les programmes d'élevage de plantes.
Résumé du processus
1. Configurez l'échantillon de plante dans une position stable avec un vent minimal.
2. Utilisez l'iPhone 17 Lidar, en le déplaçant semi-circulaire et autour de la plante pour une couverture 3D complète.
3. Capture des données de nuage de points enrichies en RVB à l'aide d'applications qui s'interfacent avec le capteur LiDAR.
4. Traitez le nuage de points 3D avec des algorithmes de reconstruction pour créer des mailles de surface de feuille précises.
5. Analyser les maillages pour la courbure en calculant les propriétés géométriques de surface locales.
6. Répéter les analyses à intervalles de temps pour quantifier les taux de croissance en mesurant les changements de la taille des feuilles et des traits de surface.
7. Utilisez une segmentation automatisée ou semi-automatisée pour isoler les feuilles individuelles pour une analyse spécifique.
8. Valider les mesures avec des méthodes traditionnelles ou des normes connues pour garantir la précision.