目录介绍
第1章 农业场景三维重建概述……………………………………………………… 1
1.1 农业场景三维重建的应用需求、技术背景与发展趋势 ………………………… 1
1.2 农业场景三维重建的技术体系 …………………………………………………… 2
1.2.1 农业场景的结构特征与复杂性分析 ………………………………………… 2
1.2.2 农业场景三维重建的数据采集技术 ………………………………………… 3
1.2.3 农业场景三维重建的核心算法 ……………………………………………… 5
1.2.4 农业场景三维重建的技术路线 ……………………………………………… 7
本章参考文献……………………………………………………………………………… 8
第2章 三维重建的数学与几何基础 ……………………………………………… 9
2.1 坐标系与空间变换 ………………………………………………………………… 9
2.1.1 农业场景常见坐标系的定义………………………………………………… 10
2.1.2 刚体变换……………………………………………………………………… 11
2.1.3 坐标系之间的转换关系……………………………………………………… 14
2.2 相机成像模型与投影几何………………………………………………………… 17
2.2.1 针孔相机模型的几何原理与参数…………………………………………… 17
2.2.2 透镜模型的几何原理与参数………………………………………………… 19
2.3 点云、网格与体素表示方法……………………………………………………… 21
2.3.1 点云(point cloud)表示方法 ………………………………………………… 22
2.3.2 网格(mesh)表示方法 ……………………………………………………… 22
2.3.3 体素(voxel)表示方法 ……………………………………………………… 23
2.4 三维重建模型的质量评价指标…………………………………………………… 24
2.4.1 几何精度评价指标…………………………………………………………… 24
2.4.2 完整性评价指标……………………………………………………………… 25
2.4.3 视觉质量评价指标…………………………………………………………… 26
本章小结 ………………………………………………………………………………… 28
本章参考文献 …………………………………………………………………………… 28
第3章 基于激光雷达的农业场景三维重建方法 ……………………………… 30
3.1 激光雷达的三维感知原理及其在农业场景下的应用特点……………………… 30
3.1.1 激光雷达的测距原理………………………………………………………… 30
3.1.2 点云数据的基本属性………………………………………………………… 34
3.1.3 农业场景下激光雷达的应用特点…………………………………………… 36
3.2 激光雷达的分类及其系统标定…………………………………………………… 37
3.2.1 地面激光雷达………………………………………………………………… 37
3.2.2 车载激光雷达………………………………………………………………… 39
3.2.3 机载和无人机激光雷达……………………………………………………… 40
3.2.4 激光雷达系统标定…………………………………………………………… 42
3.3 激光雷达点云数据预处理………………………………………………………… 44
3.3.1 农业场景点云数据中常见的噪声类型……………………………………… 45
3.3.2 点云滤波与下采样…………………………………………………………… 46
3.4 基于激光雷达的三维重建与建模方法…………………………………………… 49
3.4.1 点云配准方法………………………………………………………………… 49
3.4.2 点云到表面的重建…………………………………………………………… 53
3.4.3 农业地形与作物、农业设施结构要素建模………………………………… 55
3.5 案例:基于车载激光雷达点云的农田地表三维重建研究……………………… 57
3.5.1 实验平台与数据说明………………………………………………………… 58
3.5.2 重建流程……………………………………………………………………… 59
3.5.3 重建精度与效果分析………………………………………………………… 60
3.5.4 与视觉方法的对比…………………………………………………………… 62
3.6 激光雷达三维重建方法在农业场景中的优势与局限…………………………… 64
3.6.1 核心优势……………………………………………………………………… 64
3.6.2 固有局限……………………………………………………………………… 65
3.6.3 优化方向与应用建议………………………………………………………… 66
本章小结 ………………………………………………………………………………… 67
本章参考文献 …………………………………………………………………………… 68
第4章 基于双目视觉的农业场景三维重建方法 ……………………………… 70
4.1 双目视觉成像的原理……………………………………………………………… 70
4.1.1 双目视觉几何模型…………………………………………………………… 70
4.1.2 相机标定……………………………………………………………………… 71
4.1.3 双目标定流程………………………………………………………………… 71
4.2 双目视觉图像处理技术…………………………………………………………… 72
4.2.1 畸变校正……………………………………………………………………… 73
4.2.2 立体校正……………………………………………………………………… 73
4.2.3 图像增强……………………………………………………………………… 75
4.3 基于深度学习的双代价聚合立体匹配算法……………………………………… 76
4.3.1 立体匹配网络的特征提取…………………………………………………… 77
4.3.2 立体匹配网络的代价体构建………………………………………………… 79
4.3.3 立体匹配网络的代价聚合…………………………………………………… 80
4.3.4 视差回归和损失函数………………………………………………………… 82
4.3.5 立体匹配网络在公开数据集上的实验及分析……………………………… 82
4.4 基于双目视觉的同步定位与稠密重建方法……………………………………… 88
4.4.1 SLAM基本框架介绍 ……………………………………………………… 88
4.4.2 线特征的提取、描述与匹配………………………………………………… 90
4.4.3 线特征的重投影误差与BA优化 …………………………………………… 92
4.4.4 稠密重建线程………………………………………………………………… 94
4.4.5 双目SLAM在公开数据集上的实验及分析 ……………………………… 94
4.5 案例:基于双目视觉的农田场景三维重建……………………………………… 99
4.5.1 农田场景双目图像采集及处理流程………………………………………… 99
4.5.2 农田场景下的立体匹配网络实验及其分析 ……………………………… 101
4.5.3 农田场景下的稠密重建实验及其分析 …………………………………… 101
本章小结………………………………………………………………………………… 102
本章参考文献…………………………………………………………………………… 103
第5章 基于多视角影像的农业场景三维重建方法 ………………………… 105
5.1 农业场景三维重建需求与技术挑战 …………………………………………… 106
5.2 总体技术框架 …………………………………………………………………… 107
5.2.1 技术路线总览 ……………………………………………………………… 109
5.2.2 工程评价维度与对比指标体系 …………………………………………… 110
5.3 多视角影像采集与预处理 ……………………………………………………… 111
5.3.1 计算资源约束建模与工程动机 …………………………………………… 111
5.3.2 自适应参数调整矩阵 ……………………………………………………… 112
5.3.3 农业场景影像采集策略 …………………………………………………… 113
5.3.4 相机配置、飞行参数与影像冗余设计 …………………………………… 113
5.3.5 GPS数据预处理、坐标体系管理与受限空间处理 ……………………… 114
5.4 场景级显式几何重建方法 ……………………………………………………… 116
5.4.1 SfM:相机位姿估计与稀疏重建 ………………………………………… 116
5.4.2 MVS:密集重建、网格与纹理 …………………………………………… 119
5.5 神经表示的场景表达增强 ……………………………………………………… 122
5.5.1 NeRF建模 ………………………………………………………………… 123
5.5.2 基于3DGS的农业场景三维重建方法 …………………………………… 124
5.5.3 Pixel-GS及其改进:像素感知与采样密度自适应 ……………………… 126
5.6 典型案例:露天农田与温室两类场景验证 …………………………………… 129
5.6.1 露天农田场景重建案例 …………………………………………………… 129
5.6.2 温室场景重建案例 ………………………………………………………… 131
5.7 场景可视化与系统集成 ………………………………………………………… 135
5.7.1 重建结果的输出与归档 …………………………………………………… 135
5.7.2 轻量化策略 ………………………………………………………………… 135
5.7.3 从GLB到3D Tiles的转换与 Web端发布路径 ………………………… 136
本章小结………………………………………………………………………………… 137
本章参考文献…………………………………………………………………………… 137
第6章 多源数据融合的农业场景三维重建方法……………………………… 139
6.1 多源融合感知的必要性与技术架构 …………………………………………… 139
6.1.1 农业非结构化环境对单一传感器的挑战 ………………………………… 139
6.1.2 多源感知融合层次与主动-被动视觉互补机制 …………………………… 141
6.2 多源传感器系统的时空基准统一 ……………………………………………… 141
6.2.1 多传感器时间同步技术 …………………………………………………… 142
6.2.2 空间标定的数学模型 ……………………………………………………… 143
6.2.3 Visual-LiDAR联合标定流程……………………………………………… 144
6.2.4 农业复杂动态环境下的标定漂移与校准 ………………………………… 148
6.3 可见光-激光雷达-IMU融合的三维重建算法 ………………………………… 148
6.3.1 融合算法演进与技术路线选择 …………………………………………… 148
6.3.2 融合系统架构与状态定义 ………………………………………………… 149
6.3.3 基于ikd-Tree的激光几何更新 …………………………………………… 150
6.3.4 基于稀疏直接法的视觉光度更新 ………………………………………… 151
6.3.5 迭代卡尔曼滤波更新与地图融合 ………………………………………… 151
6.4 案例:农田道路的高精度三维建模 …………………………………………… 152
6.4.1 农田道路场景数据采集方案 ……………………………………………… 152
6.4.2 多源数据处理与融合流程 ………………………………………………… 154
6.4.3 农田道路三维建模结果分析 ……………………………………………… 154
6.4.4 DJI Terra重建流程及对比分析…………………………………………… 155
6.5 主动传感方法在农业中的作用与局限性 ……………………………………… 158
6.5.1 主动感知在农业三维建模中的作用 ……………………………………… 159
6.5.2 主动传感方法的局限性分析 ……………………………………………… 159
6.5.3 面向智能化与高保真表达的农业三维重建发展趋势展望 ……………… 160
本章小结………………………………………………………………………………… 161
本章参考文献…………………………………………………………………………… 162
第7章 田间作物三维重建方法…………………………………………………… 164
7.1 多源信息融合的理论框架 ……………………………………………………… 164
7.1.1 多源数据类型 ……………………………………………………………… 164
7.1.2 多源信息融合的原理与算法框架 ………………………………………… 166
7.1.3 田间环境下多源数据的配准与对齐方法 ………………………………… 168
7.2 立体视觉与深度学习的融合重建 ……………………………………………… 171
7.2.1 基于传统立体视觉的作物点云生成 ……………………………………… 172
7.2.2 基于深度学习的作物点云生成 …………………………………………… 174
7.2.3 立体视觉与深度学习的融合策略 ………………………………………… 177
7.2.4 融合模型的优化方法 ……………………………………………………… 180
7.3 案例:大田棉花植株三维重建实验验证 ……………………………………… 183
7.3.1 实验数据采集与点云数据处理 …………………………………………… 183
7.3.2 实验结果与评估 …………………………………………………………… 185
7.4 田间作物三维重建的技术挑战 ………………………………………………… 187
本章小结………………………………………………………………………………… 189
本章参考文献…………………………………………………………………………… 190
第8章 农业场景三维重建的典型应用与展望………………………………… 192
8.1 数字孪生农场构建 ……………………………………………………………… 192
8.1.1 数字孪生农场的架构设计 ………………………………………………… 192
8.1.2 三维重建在数字孪生中的作用 …………………………………………… 194
8.2 作物表型组学采集与解析 ……………………………………………………… 195
8.2.1 三维表型参数自动化提取 ………………………………………………… 195
8.2.2 高通量作物表型分析平台架构设计 ……………………………………… 196
8.3 农机自动驾驶与精准作业 ……………………………………………………… 198
8.3.1 三维环境感知与导航 ……………………………………………………… 199
8.3.2 三维重建指导精准作业 …………………………………………………… 201
8.4 当下面临的主要技术挑战和未来发展趋势与展望 …………………………… 204
8.4.1 当前面临的主要技术挑战 ………………………………………………… 204
8.4.2 未来发展趋势与展望 ……………………………………………………… 205
本章参考文献…………………………………………………………………………… 206