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西红柿3D：植物监测中的突破
一种新的低成本成像方法准确地估算了农作物中的叶片面积，从而增强了农民和研究人员的植物健康监测。3D的番茄邮政：植物监测中的突破，首先出现在科学询问者上。
来源:Scientific Inquirer在一个精确度是一切的时代，一种新方法有望改变农民和农业研究人员监控植物健康的方式，一次是叶子。
由希伯来大学研究人员的环境科学研究所DMITRII USENKO领导的一项研究成功地证明了一种低成本成像技术可以准确估计Dwarf番茄工厂的总叶片面积（TLA）。在David Helman博士（希伯来大学）的指导下，并与Chen Giladi博士（Sami Shamoon工程学院）合作，该团队展示了如何使用简单的摄像机拍摄的二维视频可以将其转换为有价值的农业管理的有价值的3D数据。
该方法的核心是使用结构 - 动作（SFM）技术（与计算机视觉和遥感相关联），它们从视频序列中的对象的运动中重建了3D几何。在这种情况下，研究人员不使用昂贵的LiDAR或多光谱相机，而是使用番茄植物的基本视频录像，从各个角度拍摄，重建植物叶子的形状和大小。
“准确测量总叶子面积对于了解植物的生长，光合作用和用水量至关重要。” “但是传统方法通常需要破坏性的采样或昂贵的，无法访问的设备。我们的模型以一种可以使农户和大规模农业运营受益的方式将可及性和准确性融合在一起。”
使用300多个视频片段的矮番茄植物在受控温室条件下生长，研究人员训练了机器学习模型，以根据从3D点云中提取的特征估算叶片区域。他们表现最佳的模型达到了0.96的确定系数（R²），即使叶片重叠或植物运动带来了视觉挑战，也表现出更高的2D方法并显示出高可靠性。
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