Die im iPhone 17 ausgestattete Lidar-Technologie (Light Detection and Ranging) bietet innovative, konsumenten zugängliche Mittel zur Messung der Krümmung und Wachstumsraten der Pflanzenblatt, indem präzise dreidimensionale Daten erfasst werden. Mit dem Lidar-Sensor des iPhone 17 kann man hochauflösende 3D-Punktwolken von Pflanzenblättern erzeugen und detaillierte morphometrische Analysen wie Krümmungsmessung und zeitliche Wachstumsverfolgung ermöglichen.
Lidar wirkt, indem sie Laserlichtimpulse in Richtung des Zielobjekts hier aussagen, und misst die Zeit, die das Licht zum Nachdenken an den Sensor benötigt. Mit dieser Flugzeit kann das Gerät 3D-räumliche Karten der Blattoberfläche mit Genauigkeit auf Millimeterebene erstellen. Das iPhone 17 integriert diesen Sensor in erweiterte Hardware und Software für erweiterte Verarbeitung, in der es um dichte Punktwolken in Kombination mit RGB -Daten erzeugt wird, um sowohl geometrische als auch Farbinformationen zu erfassen, die für Anlagenstudien wesentlich sind.
Messen der Blattkrümmung
Um die Blattkrümmung mit dem iPhone 17 -LIDAR zu quantifizieren, besteht ein typischer Workflow mit dem Scannen der Blattoberfläche aus mehreren Winkeln, bei der häufig eine halbkreisförmige Bewegung um das Blatt verwendet wird, um die vollständige Abdeckung seiner oberen und unteren Oberflächen zu gewährleisten. Die aus diesen Scans erzeugte 3D -Punktwolke kann unter Verwendung von Maschenrekonstruktionsalgorithmen wie der Alpha -Formenmethode oder der Poisson -Oberflächenrekonstruktion verarbeitet werden, die kontinuierliche Oberflächenmodelle aus diskreten Punkten erzeugen.
Sobald ein 3D -Oberflächennetz erzeugt wird, wird die Blattkrümmung durch Analyse der lokalen Oberflächengeometrie abgeleitet. Die Krümmung kann entweder als Gaußsche Krümmung quantifiziert werden, die eine intrinsische Krümmung darstellt, oder als mittlere Krümmung im Zusammenhang mit der Biegung. Durch die Berechnung der Krümmung über die gesamte Blattoberfläche können Variationen der Blattfaltung, Rollen oder anderen Verformungsmustern objektiv charakterisiert werden. Dies erleichtert Studien zu Blattmechaniken, Spannungsreaktionen und Anpassungsmechanismen.
Schätzung der Wachstumsrate
Die Verfolgung von Wachstumsraten der Pflanzenblatt mit iPhone 17 -Lidar beinhaltet wiederholte Scans desselben Blattes oder Blätter über definierte Zeitintervalle. Die sorgfältige Registrierung von 3D -Punktwolken zu unterschiedlichen Zeiten ermöglicht eine präzise Erkennung von Änderungen der Blattgröße, -form und des Volumens. Wachstumsmetriken können durch Vergleich von Oberfläche, Blattlänge und sogar Krümmungsänderungen von aufeinanderfolgenden Scans extrahiert werden.
Automatisierte Segmentierungsalgorithmen können einzelne Blätter aus komplexen Pflanzenarchitekturen innerhalb der 3D-Punkt-Wolke isolieren, wodurch das Wachstum von Blättern ohne zerstörerische Stichproben ermöglicht wird. Durch die Nutzung von maschinellem Lern- oder Bildverarbeitungstechniken wird die Extraktion morphometrischer Parameter wie Länge, Breite, Oberfläche und Krümmung automatisiert.
Praktische Implementierung und Genauigkeit
Obwohl er erstmals effektiv auf früheren iPhone -Modellen wie dem iPhone 13 Pro gezeigt wurde, haben die jüngsten Verbesserungen der Lidar -Technologie des iPhone 17 die räumliche Auflösung, die Punktdichte und die Scangeschwindigkeit weiter verbessert. Feldexperimente scannen Mais- und Fruchtbaumblätter, dass Lidar-Daten aus iPhones starke Korrelationen mit herkömmlichen Messwerkzeugen (z. B. Flächenmessgeräte und manuelle Bremssättel) liefern, wobei die Werte von R-Quadratmessungen für Oberfläche und morphologische Merkmale üblicherweise 0,85 überschreiten.
Um die Genauigkeit zu maximieren, müssen Umgebungsbedingungen und Scanprotokolle gut kontrolliert werden: konsistente Beleuchtung, minimale Anlagenbewegung und sorgfältige Kontrolle des Sensor-Pfad während des Scannens alle Verbesserung der Datenqualität. Das eingebaute Gyroskop, das Magnetometer und der fortschrittliche Prozessor des iPhone 17 unterstützen die Stabilisierung von Scans und das Ausgleich der Bewegung.
Software- und Datenverarbeitungstools
Spezialisierte Anwendungen wie Polycam oder benutzerdefinierte Software, die das iPhone 17-Lidar-Ausgang des iPhone 17 nutzt, ermöglichen es Benutzern, 3D-Punktwolken zu generieren und für Anlagenmorphometrie zu verarbeiten. Diese Tools ermöglichen:
- Dichte Punktwolkenerfassung mit RGB -Farbattributen.
- 3D -Rekonstruktion durch Maschengenerierung.
- Segmentierung von Blattstrukturen aus dem gesamten Pflanzenmodell.
- Berechnung der Blattoberfläche, Krümmung und volumetrischen Merkmale.
- zeitliche Analyse durch Ausrichtung von wiederholten Scans für die Wachstumsverfolgung.
Programmierbibliotheken wie Open3D liefern Algorithmen für die Oberflächenrekonstruktion (Alpha -Formen, Poisson), eine Netzanalyse für die Krümmung und die für den zeitliche Vergleich erforderliche Punktwolkenregistrierung. Python-basierte Toolchains können die Verarbeitung von Pipelines von Rohlidar-Daten zu nutzbaren Wachstumskennzahlen automatisieren.
Anwendungen in der Pflanzenwissenschaft
Die Verwendung von Lidar auf Smartphones wie dem iPhone 17 bringt eine schnelle Phänotypisierung direkt auf das Feld oder das Gewächshaus. Es erleichtert:
- Nicht-zerstörerische Messungen von Blattmorphologie und Krümmung, widerspiegelte Umweltstress oder genetische Merkmale.
- kontinuierliche Überwachung der Wachstumsraten in feinen räumlichen und zeitlichen Skalen ohne physikalisch störende Pflanzen.
- Verbessertes Verständnis der physiologischen Parameter in Bezug auf Photosynthese, Transpiration und Gesamtgesundheit der Pflanzen, die mit der Blattoberflächengeometrie verbunden ist.
Dieser Ansatz ist im Vergleich zu herkömmlichen Laserscannern kostengünstig und skalierbar, was eine weit verbreitete Einführung in der Präzisionslandwirtschaft, der Forstwirtschaft und der Pflanzenzüchtungsprogramme ermöglicht.
Zusammenfassung des Prozesses
1. Richten Sie das Pflanzenproben in einer stabilen Position mit minimalem Wind ein.
2. Verwenden Sie das iPhone 17 Lidar und bewegen Sie es halbkreisförmig und um die Anlage um die volle 3D -Abdeckung.
3.. Erfassen Sie die mit RGB angereicherten Cloud -Cloud -Daten mit Apps, die mit dem LIDAR -Sensor unterbinden.
V.
5. Analysieren Sie die Maschen zur Krümmung durch Berechnung der lokalen Oberflächengeometrieeigenschaften.
6. Wiederholen Sie Scans in Zeitintervallen, um die Wachstumsraten durch Messung der Änderungen der Blattgröße und der Oberflächenmerkmale zu quantifizieren.
7. Verwenden Sie automatisierte oder semi-automatische Segmentierung, um einzelne Blätter für eine spezifische Analyse zu isolieren.
8. Messungen mit herkömmlichen Methoden oder bekannten Standards validieren, um die Genauigkeit zu gewährleisten.