Sử dụng iPhone 17 Lidar để đo độ cong của lá cây và tốc độ tăng trưởng

Lidar hoạt động bằng cách phát ra các xung ánh sáng laser về phía đối tượng đích ở đây, thực vật lá và đo thời gian để ánh sáng phản chiếu lại cảm biến. Dữ liệu thời gian bay này cho phép thiết bị xây dựng các bản đồ không gian 3D của bề mặt lá với độ chính xác ở mức độ milimet. IPhone 17 tích hợp cảm biến này với phần cứng và phần mềm xử lý tiên tiến, có khả năng tạo ra các đám mây điểm dày đặc kết hợp với dữ liệu RGB để nắm bắt cả thông tin hình học và màu sắc cần thiết cho các nghiên cứu thực vật.

Đo độ cong của lá

Để định lượng độ cong của lá bằng nắp iPhone 17, một quy trình làm việc điển hình liên quan đến việc quét bề mặt lá từ nhiều góc, thường sử dụng một chuyển động hình bán nguyệt xung quanh lá để đảm bảo độ bao phủ đầy đủ của bề mặt trên và dưới của nó. Đám mây điểm 3D được tạo ra từ các lần quét này có thể được xử lý bằng cách sử dụng các thuật toán tái cấu trúc lưới, chẳng hạn như phương pháp hình dạng alpha hoặc tái tạo bề mặt Poisson, tạo ra các mô hình bề mặt liên tục từ các điểm riêng biệt.

Khi một lưới bề mặt 3D được tạo ra, độ cong của lá có nguồn gốc bằng cách phân tích hình học bề mặt cục bộ. Độ cong có thể được định lượng là độ cong Gaussian, đại diện cho độ cong nội tại, hoặc độ cong trung bình liên quan đến uốn cong. Bằng cách tính độ cong trên toàn bộ bề mặt lá, các biến thể trong gấp lá, lăn hoặc các mẫu biến dạng khác có thể được đặc trưng một cách khách quan. Điều này tạo điều kiện cho các nghiên cứu về cơ học lá, phản ứng căng thẳng và cơ chế thích ứng.

Ước tính tốc độ tăng trưởng

Theo dõi tốc độ tăng trưởng của cây với iPhone 17 LIDAR liên quan đến các lần quét lặp đi lặp lại của cùng một lá hoặc lá trong khoảng thời gian xác định. Đăng ký cẩn thận các đám mây điểm 3D được thu thập tại các thời điểm khác nhau cho phép phát hiện chính xác các thay đổi về kích thước, hình dạng và thể tích của lá. Các số liệu tăng trưởng có thể được trích xuất bằng cách so sánh diện tích bề mặt, chiều dài lá và thậm chí thay đổi độ cong từ các lần quét liên tiếp.

Các thuật toán phân đoạn tự động có thể cách ly các lá riêng lẻ khỏi các kiến ​​trúc thực vật phức tạp trong đám mây điểm 3D, cho phép phân tích tăng trưởng mỗi lá mà không cần lấy mẫu phá hủy. Tận dụng các kỹ thuật học máy hoặc xử lý hình ảnh giúp tự động trích xuất các thông số hình thái như chiều dài, chiều rộng, diện tích bề mặt và độ cong.

Thực hiện và độ chính xác thực tế

Mặc dù lần đầu tiên được trình diễn hiệu quả trên các mẫu iPhone trước đó như iPhone 13 Pro, những cải tiến gần đây trong công nghệ LIDAR của iPhone 17 có độ phân giải không gian, mật độ điểm và tốc độ quét tăng cường hơn nữa. Các thí nghiệm thực địa quét các lá ngô và cây ăn quả minh họa rằng dữ liệu LIDAR từ iPhone cung cấp mối tương quan mạnh mẽ với các công cụ đo truyền thống (như đồng hồ đo diện tích và calipers thủ công), với các giá trị bình phương R thường vượt quá 0,85 đối với diện tích bề mặt và đặc điểm hình thái.

Để tối đa hóa độ chính xác, các điều kiện môi trường và các giao thức quét phải được kiểm soát tốt: ánh sáng nhất quán, chuyển động thực vật tối thiểu và kiểm soát đường dẫn cảm biến cẩn thận trong khi quét tất cả cải thiện chất lượng dữ liệu. Máy đo điện tử, từ kế và bộ xử lý tiên tiến tích hợp của iPhone 17 trong việc ổn định quét và bù cho chuyển động.

Công cụ xử lý dữ liệu và phần mềm

Các ứng dụng chuyên dụng như polycam hoặc phần mềm được phát triển tùy chỉnh tận dụng đầu ra nắp của iPhone 17 cho phép người dùng tạo ra các đám mây điểm 3D và xử lý chúng cho hình thái thực vật. Các công cụ này kích hoạt:

- Chụp đám mây điểm dày đặc với các thuộc tính màu RGB.
- Tái thiết 3D thông qua việc tạo lưới.
- Phân đoạn cấu trúc lá từ toàn bộ mô hình thực vật.
- Tính toán diện tích bề mặt lá, độ cong và đặc điểm thể tích.
- Phân tích tạm thời bằng cách căn chỉnh các lần quét lặp đi lặp lại để theo dõi tăng trưởng.

Các thư viện lập trình như Open3D cung cấp các thuật toán để tái tạo bề mặt (hình dạng alpha, poisson), phân tích lưới cho độ cong và đăng ký đám mây điểm cần thiết để so sánh thời gian. Các công cụ dựa trên Python có thể tự động hóa các đường ống xử lý từ dữ liệu LIDAR thô sang các số liệu tăng trưởng có thể sử dụng.

Ứng dụng trong khoa học thực vật

Sử dụng LIDAR trên điện thoại thông minh như iPhone 17 mang đến sự chính xác cao, kiểu hình nhanh chóng trực tiếp vào lĩnh vực hoặc nhà kính. Nó tạo điều kiện:

- Các phép đo không phá hủy của hình thái và độ cong của lá, phản ánh căng thẳng môi trường hoặc đặc điểm di truyền.
- Giám sát liên tục tốc độ tăng trưởng ở quy mô không gian và thời gian tốt mà không cần thực vật gây rối.
- Tăng cường sự hiểu biết về các thông số sinh lý liên quan đến quang hợp, thoát hơi nước và sức khỏe thực vật tổng thể liên quan đến hình học bề mặt lá.

Cách tiếp cận này có hiệu quả về chi phí và có thể mở rộng so với máy quét laser truyền thống, cho phép áp dụng rộng rãi trong nông nghiệp chính xác, nghiên cứu lâm nghiệp và các chương trình nhân giống cây trồng.

Tóm tắt quá trình

1. Thiết lập mẫu vật thực vật ở vị trí ổn định với gió tối thiểu.
2
3. Chụp dữ liệu đám mây điểm được làm giàu bằng RGB bằng cách sử dụng các ứng dụng giao diện với cảm biến LIDAR.
4. Xử lý đám mây điểm 3D với các thuật toán tái thiết để tạo ra các mắt bề mặt lá chính xác.
5. Phân tích các mắt lưới cho độ cong bằng cách tính toán các tính chất hình học bề mặt cục bộ.
6. Lặp lại quét vào khoảng thời gian để định lượng tốc độ tăng trưởng bằng cách đo lường sự thay đổi kích thước lá và đặc điểm bề mặt.
7. Sử dụng phân đoạn tự động hoặc bán tự động để cô lập các lá riêng lẻ để phân tích cụ thể.
8. Xác nhận các phép đo bằng các phương pháp truyền thống hoặc các tiêu chuẩn đã biết để đảm bảo độ chính xác.