Technológia LIDAR (detekcia a rozsahy svetla) vybavená v iPhone 17 ponúka inovatívne, spotrebiteľom prístupné prostriedky na meranie zakrivenia listov rastlín a miery rastu zachytením presných trojrozmerných údajov. Pomocou snímača LIDAR iPhone 17 je možné generovať 3D bodové oblaky listov rastlín s vysokým rozlíšením, čo umožňuje podrobné morfometrické analýzy, ako je meranie zakrivenia a sledovanie časového rastu.
Lidar pracuje tak, že emituje impulzy laserového svetla smerom k cieľovému objektu, listy rastlín a meranie času potrebného na to, aby sa svetlo odrážalo späť k senzoru. Tieto údaje o čase letu umožňujú zariadeniu zostaviť 3D priestorové mapy povrchu listu s presnosťou na úrovni milimetra. IPhone 17 integruje tento senzor s pokročilým hardvérom a softvérom spracovania, ktorý je schopný produkovať husté bodové oblaky kombinované s údajmi RGB na zachytenie geometrických aj farebných informácií nevyhnutných pre štúdie rastlín.
Meranie zakrivenia listov
Na kvantifikáciu zakrivenia listov pomocou LIDAR iPhone 17, typický pracovný tok zahŕňa skenovanie povrchu listov z viacerých uhlov, často využíva polkruhový pohyb okolo listu, aby sa zabezpečilo úplné pokrytie jeho horných a dolných povrchov. Z týchto skenov sa môže spracovať oblak 3D -bodu generovaného pomocou algoritmov rekonštrukcie sieťoviny, ako je napríklad metóda alfa tvarov alebo rekonštrukcia Poissona, ktoré vytvárajú kontinuálne povrchové modely z diskrétnych bodov.
Po vytvorení 3D povrchovej sieťoviny je zakrivenie listov odvodené analýzou lokálnej povrchovej geometrie. Krikciu sa môže kvantifikovať ako gaussovské zakrivenie, ktoré predstavuje vnútorné zakrivenie, alebo stredné zakrivenie súvisiace s ohýbaním. Výpočtom zakrivenia na celom povrchu listov je možné objektívne charakterizovať variácie v skladaní listov, valivom alebo iných deformačných vzorcoch. To uľahčuje štúdie mechaniky listov, reakcií stresu a mechanizmov adaptácie.
Odhad rýchlosti rastu
Sledovanie rýchlosti rastu listov rastlín s iPhone 17 LIDAR zahŕňa opakované skenovanie toho istého listu alebo listov v definovaných časových intervaloch. Starostlivá registrácia oblakov 3D bodov zozbieraných v rôznych časoch umožňuje presnú detekciu zmien veľkosti, tvaru a objemu listov. Rastové metriky sa môžu extrahovať porovnaním povrchovej plochy, dĺžky listov a dokonca aj zmeny zakrivenia z nasledujúcich skenov.
Automatizované segmentačné algoritmy môžu izolovať jednotlivé listy z komplexných architektúr rastlín v oblaku 3D bodov, čo umožňuje analýzu rastu na liste bez deštruktívneho odberu vzoriek. Techniky využívania strojového učenia alebo spracovania obrazu pomáhajú automatizovať extrakciu morfometrických parametrov, ako je dĺžka, šírka, plocha povrchu a zakrivenie.
Praktická implementácia a presnosť
Aj keď sa prvýkrát demonštrovali na predchádzajúcich modeloch iPhone, ako je napríklad iPhone 13 Pro, nedávne vylepšenia technológie LIDAR iPhone 17 majú ďalšie vylepšené priestorové rozlíšenie, hustotu bodov a rýchlosť skenovania. Experimenty v teréne skenujúca kukurica a listy ovocných stromov ilustrujú, že údaje LIDAR z telefónov iPhone dodávajú silné korelácie s tradičnými nástrojmi na meranie (ako sú merače oblasti a manuálne strmene), pričom hodnoty R-kvadrát sa bežne presahujú 0,85 pre povrchovú plochu a morfologické znaky.
Aby sa maximalizovala presnosť, podmienky prostredia a skenovacie protokoly musia byť dobre kontrolované: konzistentné osvetlenie, minimálny pohyb rastlín a starostlivá kontrola senzorovej cesty počas skenovania zlepšujú kvalitu údajov. Vstavaný gyroskop, magnetometer a pokročilý procesor iPhone 17 pomáhajú pri stabilizácii skenov a kompenzácii pohybu.
Softvérové a spracovateľské nástroje na spracovanie údajov
Špecializované aplikácie, ako je polycam alebo softvér vyvinutý na mieru využívajúci výstup LIDAR iPhone 17, umožňujú používateľom generovať oblaky 3D bodov a spracovať ich pre morfometriu rastlín. Tieto nástroje umožňujú:
- Husté zachytenie cloudu bodov s atribútmi farieb RGB.
- 3D rekonštrukcia prostredníctvom generovania ôk.
- Segmentácia listových štruktúr z celého modelu rastlín.
- Výpočet plochy povrchu listov, zakrivenia a objemových znakov.
- Časová analýza zarovnaním opakovaných skenov na sledovanie rastu.
Programovacie knižnice, ako je napríklad Open3D, poskytujú algoritmy pre rekonštrukciu povrchu (Alpha Thaes, Poisson), analýza oka pre zakrivenie a registráciu bodových cloudu potrebných na časové porovnanie. Pythonove nástrojové súpravy môžu automatizovať spracovateľské potrubia od surových údajov LIDAR po použiteľné metriky rastu.
Aplikácie vo vede rastlín
Použitie LIDAR na smartfónoch, ako je iPhone 17, prináša vysokú presnú a rýchlu fenotypiu priamo na pole alebo skleník. Uľahčuje:
- Deštruktívne merania morfológie listov a zakrivenia, odrážajúce environmentálne stresy alebo genetické znaky.
- Nepretržité monitorovanie rýchlosti rastu v jemných priestorových a časových mierkach bez fyzicky znepokojujúcich rastlín.
- Zvýšené porozumenie fyziologických parametrov týkajúcich sa fotosyntézy, transpirácie a celkového zdravia rastlín spojené s geometriou povrchu listov.
Tento prístup je nákladovo efektívny a škálovateľný v porovnaní s tradičnými laserovými skenermi, čo umožňuje rozsiahle prijatie v presnom poľnohospodárstve, výskume lesného hospodárstva a programoch šľachtenia rastlín.
Zhrnutie procesu
1. Nastavenie vzorky rastlín v stabilnej polohe s minimálnym vetrom.
2. Používajte iPhone 17 lidar, pohybujte ho polkruhovým a okolo závodu na úplné 3D pokrytie.
3. Dáta zachytenia bodových cloudu obohatených s RGB pomocou aplikácií, ktoré sa rozhrajú so snímačom LIDAR.
4. Spracujte 3D bodový mrak s rekonštrukčnými algoritmami, aby ste vytvorili presné oká povrchu listov.
5. Analyzujte oká na zakrivenie výpočtom lokálnych geometrických vlastností povrchu.
6. Opakujte skenovanie v časových intervaloch, aby ste kvantifikovali rýchlosti rastu meraním zmien vo veľkosti listov a povrchových znakoch.
7. Na špecifickú analýzu použite automatizovanú alebo poloautomovanú segmentáciu na izoláciu jednotlivých listov.
8. Oveďte merania tradičnými metódami alebo známymi normami, aby ste zaistili presnosť.