Технология LiDAR (обнаружение света и элитная), оснащенная iPhone 17, предлагает инновационные, доступные потребительские средства для измерения кривизны листьев растений и темпов роста путем захвата точных трехмерных данных. Используя датчик LIDAR для iPhone 17, можно генерировать трехмерные точечные облака высокого разрешения листьев растений, что позволяет детальному морфометрическому анализу, таким как измерение кривизны и временное отслеживание роста.
Лидар работает, излучая импульсы лазерного света в направлении целевого объекта здесь, растений листьев и измеряя время, необходимое для того, чтобы свет отразился обратно на датчик. Эти данные о времени полета позволяют устройству строить 3D-пространственные карты поверхности листа с точностью на уровне миллиметрового уровня. IPhone 17 интегрирует этот датчик с расширенным аппаратным и программным обеспечением для обработки, способных производить плотные точка облака в сочетании с данными RGB для захвата как геометрической, так и цветной информации, необходимой для исследований растений.
Измерение кривизны листьев
Для количественной оценки кривизны листьев с использованием лидара iPhone 17 типичный рабочий процесс включает сканирование поверхности листа с разных углов, часто используя полукруглое движение вокруг листа, чтобы обеспечить полное покрытие его верхних и нижних поверхностей. Облако трехмерного точка, сгенерированное из этих сканирования, может быть обработано с использованием алгоритмов реконструкции сетки, таких как метод альфа -форм или реконструкция поверхности Пуассона, которые создают непрерывные модели поверхности из дискретных точек.
Как только 3D -поверхностная сетка создается, кривизна листьев получена путем анализа локальной геометрии поверхности. Кривизна может быть количественно определено как либо гауссовая кривиза, которая представляет внутреннюю кривизну, либо среднюю кривизну, связанную с изгибом. Расчет кривизны по всей поверхности листьев, могут быть объективно охарактеризованы изменения в складывании листьев или других паттернов деформации. Это облегчает исследования механики листьев, реакции на стресс и механизмы адаптации.
Оценка скорости роста
Отслеживание скоростей роста листьев растений с iPhone 17 LiDAR включает в себя повторное сканирование одного и того же листа или листья в течение определенных интервалов времени. Тщательная регистрация трехмерных облаков, собранных в разное время, позволяет точно определить изменения размера, формы и объема листьев. Метрики роста могут быть извлечены путем сравнения площади поверхности, длины листьев и даже изменений кривизны от последовательных сканов.
Автоматизированные алгоритмы сегментации могут изолировать отдельные листья из сложных архитектур растений в облаке трехмерных точек, что позволяет анализировать рост на лист без разрушительной выборки. Использование машинного обучения или методов обработки изображений помогает автоматизировать извлечение морфометрических параметров, таких как длина, ширина, площадь поверхности и кривизна.
Практическая реализация и точность
Несмотря на то, что впервые показано эффективно на более ранних моделях iPhone, таких как iPhone 13 Pro, недавние улучшения в технологии LIDAR в iPhone 17 еще больше улучшили пространственное разрешение, плотность точек и скорость сканирования. Полевые эксперименты Сканирующие листья кукурузы и фруктовых деревьев иллюстрируют, что данные LiDAR из iPhone обеспечивают прочные корреляции с традиционными инструментами измерения (такими как счетчики площади и ручные суппорты), при этом значения R-квадрата обычно превышают 0,85 для площади поверхности и морфологических признаков.
Чтобы максимизировать точность, условия окружающей среды и протоколы сканирования должны хорошо контролироваться: последовательное освещение, минимальное движение растений и тщательный контроль датчиков при сканировании все улучшают качество данных. Встроенный гироскоп, магнитометр и усовершенствованный процессор iPhone 17 помогают в стабилизации сканирования и компенсации движения.
Инструменты обработки данных и обработки данных
Специализированные приложения, такие как PolyCam или разработчивое программное обеспечение, использующее вывод LiDAR для iPhone 17, позволяют пользователям генерировать облака трехмерных точек и обрабатывать их для морфометрии растений. Эти инструменты включают:
- Плотное захват облака точек с цветными атрибутами RGB.
- 3D Реконструкция через генерацию сетки.
- Сегментация листовых структур от всей модели растения.
- Расчет площади поверхности листьев, кривизны и объемные признаки.
- Временный анализ путем выравнивания повторяющихся сканов для отслеживания роста.
Библиотеки программирования, такие как Open3D, обеспечивают алгоритмы для реконструкции поверхности (альфа -формы, Пуассон), сетчатый анализ кривизны и регистрацию облака точек, необходимые для временного сравнения. Инструменты на основе Python могут автоматизировать обработку трубопроводов от необработанных данных LiDAR до полезных показателей роста.
Приложения в науке о растениях
Использование LIDAR на смартфонах, таких как iPhone 17, приносит высокую рецепту, быстрое фенотипирование непосредственно на поле или теплицу. Это облегчает:
- Неразрушающие измерения морфологии и кривизны листьев, отражая стресс окружающей среды или генетические признаки.
- Непрерывный мониторинг скоростей роста в тонких пространственных и временных масштабах без физически нарушающих растений.
- Улучшенное понимание физиологических параметров, связанных с фотосинтезом, транспирацией и общим здоровьем растений, связанным с геометрией поверхности листьев.
Этот подход является экономически эффективным и масштабируемым по сравнению с традиционными лазерными сканерами, что обеспечивает широкое распространение в области точного сельского хозяйства, лесных исследований и программ селекции растений.
Сводка процесса
1. Установите образец завода в стабильном положении с минимальным ветром.
2. Используйте iPhone 17 LiDAR, перемещая его полукруглый и вокруг завода для полного 3D -покрытия.
3. Данные облака точек захвата, обогащенные RGB с использованием приложений, которые взаимодействуют с датчиком LIDAR.
4. Обработайте облако трехмерных точек с алгоритмами реконструкции, чтобы создать точные сетки поверхности листьев.
5. Проанализируйте сетки для кривизны путем расчета локальных геометрических свойств поверхности.
6. Повторные сканирования в интервалы времени для количественной оценки скорости роста путем измерения изменений размера листьев и поверхностных признаков.
7. Используйте автоматизированную или полуавтоматическую сегментацию, чтобы выделить отдельные листья для конкретного анализа.
8. Проведите измерения традиционными методами или известными стандартами для обеспечения точности.