能夠準確評估植物冠層的 3D 結構可以讓我們更好地估計植物生產力并提高我們對基礎植物過程的理解。如果我們可以在整個植物發育過程中監測這些性狀，則尤其如此。攝影測量技術，例如運動結構，已被證明可以提供單子葉植物作物物種（如小麥和水稻）的準確 3D 重建，但在重建具有較小葉子和更復雜分枝結構的作物物種（如鷹嘴豆）方面幾乎沒有成功。


顯示實驗室中3D掃描儀設置的示意圖。彩色圓圈突出了面向植物的三個攝像頭。請注意，為清楚起見，圖中未顯示電纜。

在這項工作中，我們開發了一臺低成本的3D掃描儀，并使用開放源碼的數據處理管道來評估單個鷹嘴豆植株的3D結構。我們開發的成像系統由一個用戶可編程轉盤和三個攝像頭組成，可以自動捕捉每個工廠的120張圖像，并將這些圖像下載到計算機進行處理。每個工廠的捕獲過程需要5-10分鐘，Windows PC上的大部分重建過程都是自動化的。株高和總植物表面積與“地面真實”測量結果進行了對比驗證，得到R2 >?為0.99，平均絕對百分比誤差<?10%。我們展示了評估幾個重要的建筑特征的能力，包括冠層體積和投影面積，以及估計來自本地和國際育種收集的商業鷹嘴豆品種和品系的相對生長率。對個體重建的詳細分析也使我們能夠調查植物表面積的劃分，并根據替代植物的生物量進行調查。


開源數據處理管道的可視化摘要。 (1) 捕獲的圖像用于生成稀疏點云，(2) 然后用于生成密集點云。(3) 密集點云被手動清理和縮放，然后用于生成 (4) 凸包 (5) 網格模型。(6) 縮放后的點云和網格模型可用于進一步分析。

結果表明，使用低成本的攝影測量技術精確重建單個鷹嘴豆植株是可能的，鷹嘴豆是一種由許多小葉子和高度分枝結構組成的復雜結構的作物。我們希望，我們對開源軟件和低成本硬件的使用將鼓勵其他人將這一前景看好的技術用于更復雜的作物物種。

來源：Plant Methods.Open source 3D phenotyping of chickpea plant architecture across plant development.William T. Salter, Arjina Shrestha & Margaret M. Barbour
https://plantmethods.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13007-021-00795-6