論文の概要: A Survey on 3D Reconstruction Techniques in Plant Phenotyping: From Classical Methods to Neural Radiance Fields (NeRF), 3D Gaussian Splatting (3DGS), and Beyond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00737v1
- Date: Wed, 30 Apr 2025 02:04:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-05 17:21:19.758006
- Title: A Survey on 3D Reconstruction Techniques in Plant Phenotyping: From Classical Methods to Neural Radiance Fields (NeRF), 3D Gaussian Splatting (3DGS), and Beyond
- Title（参考訳）: 植物育種における3次元再構成技術に関する調査研究:古典的手法からニューラル・ラディアンス・フィールド(NeRF)、3次元ガウス・スプレイティング(3DGS)まで
- Authors: Jiajia Li, Xinda Qi, Seyed Hamidreza Nabaei, Meiqi Liu, Dong Chen, Xin Zhang, Xunyuan Yin, Zhaojian Li,
- Abstract要約: 植物形質転換は、植物形質とその環境との相互作用を理解する上で重要な役割を担っている。
3D再構成技術は、植物の形態や構造を詳細に把握するための強力なツールとして登場した。
本稿では,植物表現の3次元再構成技術について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.48852238904361
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Plant phenotyping plays a pivotal role in understanding plant traits and their interactions with the environment, making it crucial for advancing precision agriculture and crop improvement. 3D reconstruction technologies have emerged as powerful tools for capturing detailed plant morphology and structure, offering significant potential for accurate and automated phenotyping. This paper provides a comprehensive review of the 3D reconstruction techniques for plant phenotyping, covering classical reconstruction methods, emerging Neural Radiance Fields (NeRF), and the novel 3D Gaussian Splatting (3DGS) approach. Classical methods, which often rely on high-resolution sensors, are widely adopted due to their simplicity and flexibility in representing plant structures. However, they face challenges such as data density, noise, and scalability. NeRF, a recent advancement, enables high-quality, photorealistic 3D reconstructions from sparse viewpoints, but its computational cost and applicability in outdoor environments remain areas of active research. The emerging 3DGS technique introduces a new paradigm in reconstructing plant structures by representing geometry through Gaussian primitives, offering potential benefits in both efficiency and scalability. We review the methodologies, applications, and performance of these approaches in plant phenotyping and discuss their respective strengths, limitations, and future prospects (https://github.com/JiajiaLi04/3D-Reconstruction-Plants). Through this review, we aim to provide insights into how these diverse 3D reconstruction techniques can be effectively leveraged for automated and high-throughput plant phenotyping, contributing to the next generation of agricultural technology.
- Abstract（参考訳）: 植物形質転換は、植物形質とその環境との相互作用を理解する上で重要な役割を担い、精密農業と作物改良の推進に不可欠である。
3D再構成技術は、植物の詳細な形態や構造を捉えるための強力なツールとして登場し、正確かつ自動化された表現法に重要な可能性を秘めている。
本稿では, 植物表現の3次元再構成技術について概説し, 古典的再構成法, ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)の出現, 新規な3次元ガウス・スプラッティング(3DGS)アプローチについて概説する。
古典的な方法は、しばしば高解像度のセンサーに頼っているが、植物構造を表現するための単純さと柔軟性のために広く採用されている。
しかし、データ密度、ノイズ、スケーラビリティといった課題に直面している。
最近の進歩であるNeRFは、スパースの観点から高品質で光リアルな3D再構成を可能にするが、その計算コストと屋外環境への適用性は研究の活発な領域に留まっている。
新たな3DGS技術は、ガウス原始体を通して幾何学を表現することによって植物構造を再構築する新しいパラダイムを導入し、効率性とスケーラビリティの両方に潜在的な利点をもたらす。
植物表現学におけるこれらのアプローチの方法論,応用,性能を概観し,それぞれの強み,限界,今後の展望について論じる(https://github.com/JiajiaLi04/3D-Reconstruction-Plants)。
本稿では,これらの多種多様な3次元再構築技術が,植物表現の自動化・高出力化に有効に活用されるか,次世代の農業技術に寄与するかを考察する。
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