Använd iPhone 17 Lidar för att mäta växtbladskurvatur och tillväxthastigheter

Lidar fungerar genom att avge pulser av laserljus mot målobjektet här, växtblad och mäta den tid det tar för att ljuset ska reflektera tillbaka till sensorn. Denna tid-of-flight-data gör det möjligt för enheten att konstruera 3D-rumsliga kartor över bladytan med millimeternivå noggrannhet. IPhone 17 integrerar denna sensor med avancerad bearbetning av hårdvara och programvara, som kan producera täta punktmoln i kombination med RGB -data för att fånga både geometrisk och färginformation som är nödvändig för växtstudier.

Mätning av bladkrökning

För att kvantifiera bladkrökning med iPhone 17 -lidaren innebär ett typiskt arbetsflöde skanna bladytan från flera vinklar, ofta använder en halvcirkelformad rörelse runt bladet för att säkerställa full täckning av dess övre och nedre ytor. 3D -punktmoln som genereras från dessa skanningar kan bearbetas med hjälp av nätrekonstruktionsalgoritmer, såsom Alpha Shapes -metoden eller Poisson Surface Reconstruction, som skapar kontinuerliga ytmodeller från diskreta punkter.

När ett 3D -ytnät skapats härleds bladkurvatur genom att analysera lokal ytgeometri. Krökning kan kvantifieras som antingen gaussisk krökning, som representerar inneboende krökning, eller medelkurvatur relaterad till böjning. Genom att beräkna krökning över hela bladytan kan variationer i bladvikning, rullning eller andra deformationsmönster karaktäriseras objektivt. Detta underlättar studier på bladmekanik, stressrespons och anpassningsmekanismer.

Tillväxthastighetsberäkning

Spårning av växtbladtillväxthastigheter med iPhone 17 Lidar involverar upprepade skanningar av samma blad eller blad över definierade tidsintervall. Noggrann registrering av 3D -punktmoln som samlats in vid olika tidpunkter möjliggör exakt upptäckt av förändringar i bladstorlek, form och volym. Tillväxtmetriker kan extraheras genom att jämföra ytarea, bladlängd och till och med krökningsförändringar från successiva skanningar.

Automatiserade segmenteringsalgoritmer kan isolera enskilda blad från komplexa växtarkitekturer inom 3D-punktmoln, vilket möjliggör tillväxtanalyser per blad utan destruktiv provtagning. Utnyttning av maskininlärning eller bildbehandlingstekniker hjälper till att automatisera extraktion av morfometriska parametrar såsom längd, bredd, ytarea och krökning.

Praktisk implementering och noggrannhet

Även om de först visade effektivt på tidigare iPhone -modeller som iPhone 13 Pro, har de senaste förbättringarna i iPhone 17: s Lidar -teknik ytterligare förbättrat rumslig upplösning, punktdensitet och skanningshastighet. Fältexperiment som skannar majs och fruktträdblad illustrerar att lidardata från iPhones levererar starka korrelationer med traditionella mätverktyg (såsom områdesmätare och manuella bromsok), med R-kvadratvärden som vanligtvis överstiger 0,85 för ytarea och morfologiska egenskaper.

För att maximera noggrannheten måste miljöförhållanden och skanningsprotokoll vara väl kontrollerade: konsekvent belysning, minimal växtrörelse och noggrann sensorvägskontroll under skanning förbättrar alla datakvalitet. IPhone 17: s inbyggda gyroskop, magnetometer och avancerad processor hjälper till att stabilisera skanningar och kompensera för rörelse.

Programvaru- och databehandlingsverktyg

Specialiserade applikationer som polycam eller specialutvecklad programvara som utnyttjar iPhone 17: s LIDAR-utgång gör det möjligt för användare att generera 3D-punktmoln och bearbeta dem för växtmorfometrika. Dessa verktyg möjliggör:

- Tät punktmolnfångst med RGB -färgattribut.
- 3D -rekonstruktion genom nätgenerering.
- Segmentering av bladstrukturer från hela växtmodellen.
- Beräkning av bladytan, krökning och volymetriska egenskaper.
- Temporal analys genom att anpassa upprepade skanningar för tillväxtspårning.

Programmeringsbibliotek som Open3D tillhandahåller algoritmer för ytrekonstruktion (alfa -former, Poisson), nätanalys för krökning och punktmolnregistrering som behövs för temporär jämförelse. Python-baserade verktygskedjor kan automatisera behandlingsrörledningar från råa LIDAR-data till användbara tillväxtmätningar.

Applikationer inom växtvetenskap

Att använda Lidar på smartphones som iPhone 17 ger hög precision, snabb fenotypning direkt till fältet eller växthuset. Det underlättar:

- Icke-förstörande mätningar av bladmorfologi och krökning, vilket återspeglar miljöstress eller genetiska egenskaper.
- Kontinuerlig övervakning av tillväxthastigheter vid fina rumsliga och temporära skalor utan fysiskt störande växter.
- Förbättrad förståelse av fysiologiska parametrar relaterade till fotosyntes, transpiration och övergripande växthälsa kopplad till bladytgeometri.

Detta tillvägagångssätt är kostnadseffektivt och skalbart jämfört med traditionella laserskannrar, vilket möjliggör utbredd antagande inom precisionslandbruk, skogsbruksforskning och växtuppfödningsprogram.

Sammanfattning av processen

1. Ställ in växtprovet i ett stabilt läge med minimal vind.
2. Använd iPhone 17 Lidar, flytta den halvcirkulärt och runt anläggningen för full 3D -täckning.
3. Capture Point Cloud Data berikade med RGB med hjälp av appar som gränssnitt med LIDAR -sensorn.
4. Behandla 3D -punktmoln med rekonstruktionsalgoritmer för att skapa exakta bladytans nät.
5. Analysera meshes för krökning genom att beräkna lokala ytgeometriska egenskaper.
6. Upprepa skanningar med tidsintervall för att kvantifiera tillväxthastigheter genom att mäta förändringar i bladstorlek och ytdrag.
7. Använd automatiserad eller halvautomatiserad segmentering för att isolera enskilda blad för specifik analys.
8. Validera mätningar med traditionella metoder eller kända standarder för att säkerställa noggrannhet.