論文の概要: Stem-leaf segmentation and phenotypic trait extraction of maize shoots
from three-dimensional point cloud
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.03108v1
- Date: Mon, 7 Sep 2020 13:58:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-21 03:05:30.496638
- Title: Stem-leaf segmentation and phenotypic trait extraction of maize shoots
from three-dimensional point cloud
- Title（参考訳）: 三次元点雲からのトウモロコシシュートの茎葉分節化と表現型形質抽出
- Authors: Chao Zhu, Teng Miao, Tongyu Xu, Tao Yang, Na Li
- Abstract要約: 本稿では, 骨格抽出, 骨格に基づく粗い部分分割, 茎葉分類に基づく細部分分割の3段階からなる自動茎葉分割法を提案する。
植物の高さ、樹冠径、茎の高さと直径、葉の幅と長さを含む6つの表現型パラメータを正確に自動測定することができる。
提案したアルゴリズムは、完全に拡張された葉だけでなく、新しい葉をまとめて閉じることもできる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.392251372468412
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Nowadays, there are many approaches to acquire three-dimensional (3D) point
clouds of maize plants. However, automatic stem-leaf segmentation of maize
shoots from three-dimensional (3D) point clouds remains challenging, especially
for new emerging leaves that are very close and wrapped together during the
seedling stage. To address this issue, we propose an automatic segmentation
method consisting of three main steps: skeleton extraction, coarse segmentation
based on the skeleton, fine segmentation based on stem-leaf classification. The
segmentation method was tested on 30 maize seedlings and compared with manually
obtained ground truth. The mean precision, mean recall, mean micro F1 score and
mean over accuracy of our segmentation algorithm were 0.964, 0.966, 0.963 and
0.969. Using the segmentation results, two applications were also developed in
this paper, including phenotypic trait extraction and skeleton optimization.
Six phenotypic parameters can be accurately and automatically measured,
including plant height, crown diameter, stem height and diameter, leaf width
and length. Furthermore, the values of R2 for the six phenotypic traits were
all above 0.94. The results indicated that the proposed algorithm could
automatically and precisely segment not only the fully expanded leaves, but
also the new leaves wrapped together and close together. The proposed approach
may play an important role in further maize research and applications, such as
genotype-to-phenotype study, geometric reconstruction and dynamic growth
animation. We released the source code and test data at the web site
https://github.com/syau-miao/seg4maize.git
- Abstract（参考訳）: 今日では、トウモロコシの3次元(3d)点雲を得る多くのアプローチがある。
しかし,3次元(3次元)点雲からのトウモロコシ芽の茎葉の自動分割は,特に実生期において非常に近縁で包み合わされた新芽葉では課題である。
そこで本研究では,スケルトン抽出,スケルトンに基づく粗セグメント化,stem-leaf分類に基づく微細セグメント化という3つの主要なステップからなる自動セグメント化手法を提案する。
このセグメンテーション法を30種類のトウモロコシ実生で試験し,手作業で得られた真実と比較した。
平均精度,平均リコール,平均マイクロF1スコア,平均精度は0.964,0.966,0.963,0.969であった。
このセグメンテーション結果を用いて,表現型形質抽出と骨格最適化を含む2つの応用を開発した。
植物の高さ、樹冠径、茎の高さと直径、葉の幅と長さを含む6つの表現型パラメータを正確に自動測定することができる。
さらに、6つの表現型形質に対するR2の値は0.94以上であった。
その結果,本手法は葉の完全拡大だけでなく,新しい葉を包み,密集させることで,自動的に高精度に分割できることがわかった。
提案手法は, 遺伝子型から表現型への研究, 幾何学的再構築, 動的成長アニメーションなど, さらなる研究と応用において重要な役割を担っている。
ソースコードとテストデータは、https://github.com/syau-miao/seg4maize.gitで公開しました。
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