Tehnologija LiDAR (zaznavanje svetlobe in razpon), opremljena v iPhone 17, ponuja inovativna, potrošniško dostopna sredstva za merjenje ukrivljenosti rastlinskih listov in hitrosti rasti z zajemanjem natančnih tridimenzionalnih podatkov. Z uporabo senzorja LiDAR iPhone 17 lahko ustvarite 3D-točkovni oblaki rastlinskih listov z visoko ločljivostjo, kar omogoča podrobne morfometrične analize, kot so merjenje ukrivljenosti in sledenje časovne rasti.
Lidar deluje tako, da tukaj oddaja impulze laserske svetlobe proti ciljnemu objektu, rast rastlin in meri čas, ki je potreben, da se svetloba odbija nazaj na senzor. Ta podatki o času letenja omogočajo, da napravi zgradi 3D prostorske zemljevide površine listov z natančnostjo na milimetrskem nivoju. IPhone 17 združuje ta senzor z napredno strojno opremo in programsko opremo za obdelavo, ki lahko proizvaja goste oblake v kombinaciji s podatki RGB, da zajame tako geometrijske kot barvne informacije, ki so bistvene za študije rastlin.
Merjenje ukrivljenosti listov
Za količinsko določitev ukrivljenosti listov z iPhone 17 Lidar, tipičen potek dela vključuje skeniranje površine listov iz več kotov, pogosto uporablja polkrožno gibanje okoli lista, da se zagotovi popolno pokritost zgornje in spodnje površine. Oblak 3D točke, ustvarjen iz teh pregledov, je mogoče obdelati z algoritmi rekonstrukcije mrežice, kot sta metoda Alpha Shapes ali Poisson površinska rekonstrukcija, ki ustvarjajo neprekinjene površinske modele iz diskretnih točk.
Ko se ustvari 3D površinska mreža, se ukrivljenost listov izpelje z analizo lokalne površinske geometrije. Ukrivljenost je mogoče količinsko opredeliti kot Gaussovo ukrivljenost, ki predstavlja notranjo ukrivljenost, bodisi s srednjo ukrivljenostjo, povezano z upogibanjem. Z izračunom ukrivljenosti po celotni površini lista je mogoče objektivno označiti spremembe v zložljivih, valjanju ali drugih deformacijskih vzorcih. To olajša študije o mehaniki listov, odzivih na stres in mehanizmih prilagajanja.
Ocena stopnje rasti
Sledenje stopnje rasti rastlin z iPhone 17 Lidar vključuje večkratne preglede istega lista ali listov v določenih časovnih intervalih. Previdna registracija 3D točkovnih oblakov, zbranih v različnih obdobjih, omogoča natančno odkrivanje sprememb velikosti, oblike in volumna listov. Meritve rasti je mogoče izvleči s primerjavo površine, dolžine listov in celo sprememb ukrivljenosti iz zaporednih pregledov.
Avtomatizirani algoritmi segmentacije lahko izolirajo posamezne liste iz zapletenih rastlinskih arhitektur v oblaku 3D točke, kar omogoča analize rasti na listo brez destruktivnega vzorčenja. Uporaba strojnega učenja ali tehnik obdelave slik pomaga avtomatizirati ekstrakcijo morfometričnih parametrov, kot so dolžina, širina, površina in ukrivljenost.
Praktična izvedba in natančnost
Čeprav so se prvič učinkovito pokazali pri prejšnjih modelih iPhone, kot je iPhone 13 Pro, so nedavne izboljšave tehnologije IPhone 17 še izboljšale prostorsko ločljivost, gostoto točk in hitrost skeniranja. Terenski poskusi skeniranja koruze in listov sadnega drevesa ponazarjajo, da podatki Lidar iz iPhonov zagotavljajo močne povezave s tradicionalnimi merilnimi orodji (kot so površinski števci in ročni čeljusti), z R-kvadratnimi vrednostmi, ki običajno presegajo 0,85 za površinsko površino in morfološke lastnosti.
Da bi povečali natančnost, morajo biti okoljski pogoji in protokoli za skeniranje dobro nadzorovani: dosledna osvetlitev, minimalno gibanje rastlin in skrbni nadzor senzorjev med skeniranjem vse izboljšuje kakovost podatkov. Vgrajen žiroskop, magnetometer in napredni procesor iPhone 17 pomagajo pri stabilizaciji pregledov in kompenzaciji gibanja.
Orodja za obdelavo programske opreme in podatkov
Specializirane aplikacije, kot sta polikam ali po meri razvite programske opreme, ki uporablja izhod IPhone 17 Lidar, uporabnikom omogočajo ustvarjanje 3D točkovnih oblakov in jih obdelajo za morfometrijo rastlin. Ta orodja omogočajo:
- Zajem gostega točka za zajem oblakov z RGB barvnimi atributi.
- 3D rekonstrukcija z generacijo mrež.
- Segmentacija listnih struktur iz celotnega rastlinskega modela.
- Izračun površine listov, ukrivljenosti in volumetričnih lastnosti.
- Časovna analiza s poravnavo večkratnih pregledov za sledenje rasti.
Programske knjižnice, kot je Open3D, zagotavljajo algoritme za rekonstrukcijo površine (alfa oblike, Poisson), analizo mreže za ukrivljenost in registracijo točkovnega oblaka, potrebne za časovno primerjavo. Orodja, ki temeljijo na Pythonu, lahko avtomatizirajo obdelave cevovodov od surovih podatkov Lidar do uporabnih meritev rasti.
Aplikacije v rastlinski znanosti
Uporaba Lidarja na pametnih telefonih, kot je iPhone 17, prinaša visoko natančnost, hitro fenotipiranje neposredno na polje ali rastlinjak. Olajša:
- Nedestruktivne meritve morfologije in ukrivljenosti listov, kar odraža okoljski stres ali genetske lastnosti.
- Nenehno spremljanje stopnje rasti na drobnih prostorskih in časovnih lestvicah brez fizično motečih rastlin.
- Izboljšano razumevanje fizioloških parametrov, povezanih s fotosintezo, transpiracijo in celotnim zdravjem rastlin, povezano z geometrijo površine listov.
Ta pristop je stroškovno učinkovit in razširljiv v primerjavi s tradicionalnimi laserskimi skenerji, kar omogoča široko sprejemanje natančnosti kmetijstva, gozdarskih raziskav in programov vzreje rastlin.
Povzetek postopka
1. Nastavite vzorec rastline v stabilnem položaju z minimalnim vetrom.
2. Uporabite iPhone 17 Lidar, ki ga premikate polkrožno in okoli rastline za popolno 3D pokritost.
3. Podatki o oblaku zajemanja točk, obogateni z RGB, z uporabo aplikacij, ki se vmešavajo v senzor LIDAR.
4. Obdelajte 3D točkovni oblak z algoritmi rekonstrukcije, da ustvarite natančne površinske mreže listov.
5. Analizirajte mreže za ukrivljenost z izračunom lokalnih površinskih geometrijskih lastnosti.
6. Ponovite preglede v časovnih intervalih, da količinsko določite hitrosti rasti z merjenjem sprememb velikosti listov in površinskih lastnosti.
7. Uporabite avtomatizirano ali polavtomatsko segmentacijo za izolacijo posameznih listov za posebno analizo.
8. Preverite meritve s tradicionalnimi metodami ali znanimi standardi, da zagotovite natančnost.