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本文节选自《智慧农业（中英文）》2021年第3卷第3期，陈庆山教授团队的文章《作物三维重构技术研究现状及前景展望》，其引用格式如下，欢迎大家阅读、引用。 朱荣胜, 李帅, 孙永哲, 曹阳杨, 孙凯, 郭益鑫, 姜伯峰, 王雪莹, 李杨, 张战国, 辛大伟, 胡振帮, 陈庆山. 作物三维重构技术研究现状及前景展望[J]. 智慧农业(中英文), 2021, 3(3): 94-115. ZHU Rongsheng, LI Shuai, SUN Yongzhe, CAO Yangyang, SUN Kai, GUO Yixin, JIANG Bofeng, WANG Xue ying, LI Yang, ZHANG Zhanguo, XIN Dawei, HU Zhenbang, CHEN Qingshan. Research advances and prospects of crop 3D reconstruction technology[J]. Smart Agriculture, 2021, 3(3): 94-115.    目前，不同重构对象背景下作物三维重构仍存在着诸多问题与挑战。本节对目前玉米、大豆、小麦、棉花、水稻、油菜、番茄以及其他单株作物三维重构方法仍存在的问题与挑战进行了归纳总结。 （1）玉米。玉米植株的冠层结构、叶片的空间分布状况影响冠层的传输和光截获能力，对生长发育、抗逆性及产量产生很大影响。因此，选择一种能够高效、准确地获取和重建玉米三维形态结构的方法对于玉米的精准化管理具有重要意义，主要使用的有基于规则的方法、基于图像的方法和基于三维扫描仪的方法。玉米由于植株较高，双目和多目视觉系统的校准位置会受到影响，所以实验当中多采用了三维扫描仪来完成植株的三维重建，但仍存在实验费时并且设备价格昂贵，实验对环境要求较高等方面的问题。 （2）大豆。大豆生产是群体生产，大豆的群体结构会直接影响到最终的产量。目前，大豆植株精准化管理的挑战之一是如何获得大豆生长期的精准三维形态结构，为进一步提高大豆产量奠定基础。由于大豆植株株型复杂、叶片和花朵密集等原因，目前国内外对大豆植株三维重构的研究很少，这也是现在很多研究者研究的一个难点。人们用了多种方法进行了尝试重构，但还没有方法在重构大豆植株时展现出更明显的优势。目前的研究较多使用规则的方法，利用大量测得的植物信息，建立植物的生长模型，但存在大豆重构后的形态结构与实际误差较大的问题。图8为一组单株大豆三维重构效果图。
图1 单株大豆重建效果图 Fig. 1 Reconstruction results of single soybean plant （3）小麦。小麦是世界第二大粮食作物，由于小麦形体结构复杂，存在分蘖、叶片弯曲等情况，小麦生长过程也同时受到环境条件的影响，在不同生长期的形态特征差异比较大，因此对小麦植株的三维重构以及可视化进行研究具有很大的挑战。小麦三维重构主要采用基于规则和基于图像的方法，主要原因是小麦植株矮小且结构相对简单。例如Kempthorne等开发了一种新的参数化技术，它可以转换原始的人工测量数据，并且使用有限元方法将曲面表示为紧支撑形状函数的线性组合，使表面能够在新的参数空间中使用离散平滑-样条曲面拟合实现了小麦叶片的虚拟表示，如图2所示。
图2 新型参数化技术小麦叶片三维重构结果图 Fig. 2 The results of 3D reconstruction of wheat leaves （4）棉花。中国是棉花生产大国，棉花在农业经济中占有举足轻重的地位。因此，在保证棉花质量的前提下实现棉花产量的提高是目前的攻坚问题。棉花三维重构较多使用基于规则的方法和基于图像的方法。但存在重构后的形态结构与实际的作物生长的拓扑结构有误差等方面的问题。图3为棉花植株三维重构结果图。
图3 一垄行棉花植株三维重构结果图 Fig. 3 3D reconstruction results of one row cotton plants （5）水稻。水稻在中国的经济中占有重要的地位，也是不可替代的粮食作物。进行虚拟水稻研究，通过计算机模拟水稻的生长发育状况，建立形态结构与生理生态过程相结合的三维可视化的虚拟水稻模型，在农业生产过程中发挥着重要的增产增收和生态改良作用。水稻植株的重构在2010年前更多的应用是基于规则的方法，在2010年后更多的是基于图像（双目或多目视觉系统）来完成。目前国内外对水稻三维重构的研究越来越多，基于规则、图像或三维扫描仪等三维重构方法都有较多的运用，例如图4为利用激光雷达对水稻进行三维重构。但各种方法都存在着一定的局限性，由于水稻生长环境等因素而导致的数据处理困难等问题仍然存在。
图4 水稻取样设备及三维重构效果图 Fig. 4 Rice sampling equipment and 3D reconstruction effect diagram （6）油菜。油菜作为现代农产品的典型代表，内部富含大量的维生素等营养物质。随着计算机图形学和虚拟技术的发展，有关油菜的虚拟重构也得到了广泛关注。在油菜的三维重构中，运用规则的方法和三维扫描仪的方法较多。但存在数据提取费时费力，设备价格昂贵等问题。 （7）番茄。番茄由于具备极高的食用价值一直比较受人们的欢迎。在提升番茄种植的产量和质量方面，大部分科研人员逐渐将计算机图形学与农学相结合，进行虚拟番茄的研究。这样不仅仅能够改进现实番茄研究的试验周期，也能够在虚拟环境下模拟环境对番茄产量的影响。但是由于番茄自身的生长结构较为复杂，目前国内外的一些关于番茄三维重构的文献不是很多，缺少一定的研究基础。 （8）其他作物。在作物三维重构领域涉及到的作物还包括草莓、黄瓜、辣椒、葡萄、生菜、烟草等，由于研究较少，进行作物三维重构时，各自使用的方法都具有一定的局限性。
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