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蘋果樹結(jié)構(gòu)的三維表征用于精準(zhǔn)修剪和作物負(fù)荷管理

發(fā)布時(shí)間：

2025-04-06

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蘋果產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展有賴于對蘋果樹進(jìn)行管理，使其具有最佳的結(jié)構(gòu)特征，這些特征對蘋果樹的生長、結(jié)果潛力和環(huán)境相互作用有著重要影響。例如，樹高影響下部樹枝的光照，從而影響果實(shí)的產(chǎn)量和質(zhì)量，而樹干直徑有助于確定理想的作物負(fù)荷。準(zhǔn)確評估這些特征對最大化果園生產(chǎn)力和果品質(zhì)量至關(guān)重要。

傳統(tǒng)上，蘋果樹的特征通常通過卷尺和卡尺等工具進(jìn)行人工測量。然而，這些方法勞動強(qiáng)度大、主觀性強(qiáng)，且往往無法充分捕捉對果實(shí)生產(chǎn)至關(guān)重要的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。視覺檢查可能無法察覺枝條角度或長度上的細(xì)微差異，這些差異會影響果實(shí)分布和整體產(chǎn)量，而樹木的復(fù)雜結(jié)構(gòu)也使得在田間進(jìn)行精確測量變得困難。

光學(xué)傳感技術(shù)，特別是成像技術(shù)，因其非侵入性、多功能性和成本效益，正日益受到青睞（Jiang et al., 2020; Jin et al., 2021; Li et al., 2014）。這些技術(shù)能夠提供對植物結(jié)構(gòu)和生理的深入洞察，推動了對先進(jìn)成像和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）方法的興趣，以實(shí)現(xiàn)更精確和高效的特征表征。利用這些技術(shù)可以克服傳統(tǒng)方法的局限，進(jìn)而更好地理解樹木特征，并改善果園管理。

以往關(guān)于蘋果樹表征的研究大多集中在特定特征方面，如枝條檢測（Zhang et al., 2020）、果實(shí)檢測（Gené-Mola et al., 2020; Dong et al., 2023）和葉面積分析（Tsoulias et al., 2022），而未能提供全面的樹木結(jié)構(gòu)視角。最近的一項(xiàng)研究探討了使用樹木定量結(jié)構(gòu)模型（TreeQSM）和地面激光掃描（TLS）分析蘋果樹枝條，通過這一方法高精度地檢測和估算了主要枝條的數(shù)量（Zhang et al., 2020）。然而，該研究也揭示了若干局限性，例如需要高分辨率的TLS設(shè)備，以及隨機(jī)種子樹木重建引入的變異性，這影響了農(nóng)業(yè)管理所需的一致性測量。此外，該研究集中于非支架式蘋果樹，這些樹木更接近自然形態(tài)，避免了與支架系統(tǒng)相關(guān)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。因此，迫切需要新的方法來解決這些挑戰(zhàn)，并改進(jìn)蘋果樹的表征，特別是在現(xiàn)代采用支架樹形訓(xùn)練的果園中。本文介紹了蘋果樹結(jié)構(gòu)表征的最新發(fā)展——AppleQSM（Qiu et al., 2024），該方法使用地面激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)，定量分析現(xiàn)代管理實(shí)踐下高密度蘋果果園的結(jié)構(gòu)特征。

圖1 康奈爾果園中的區(qū)塊用于田間數(shù)據(jù)采集，并展示了采集的區(qū)塊點(diǎn)云的示例圖像。