世界人丁急剧增长，改进育种技术用以大幅度提高全球作物产量的需要变得越来越火急
。大无数钻研人员以为，新育种技术的关键在于作物的遗传改进，从而涌现出大量的表型点
。然而，目前的表型解决规划不够壮大，处置时无法达到令人中意的速度和精确度
。因而，高通量表型的钻研越来越受到关注
。

两块试验地的布局

行间距的手动采样步骤，虚线是两个相邻的本地行线

本钻研中，提出了一种新的基于田间的高通量表型检测解决规划
。在一个移动机械人上装置了一个激光雷达，使机械人成为一个“phenomobile”
。作者使用开源组件和算法库开发了机械人操作系统下的数据网络和分析软件
。与以行内和逐行方式进行表型分析观察分歧，新解决规划允许机械人在田间移动来网络数据
。因而，3D和360°激光扫描仪能够同时网络大型植物群的表型数据，而不是逐个网络
。

云注册和归并过程

试验地2的行检测了局

此表，机械人不会对作物施加任何接触性滋扰
。我们在两块尝试地上对玉米植株进行了试验
。作者使用地标和迭代最近点实现点云归并以削减功夫亏损
。而后利用深度条带直方图和水平点密度对玉米植株的状态表型参数(行距和株高)进行鉴别和推算
。分析了云配准与融合机能、行间距检测精度和单株高度推算精度
。尝试了局验证了该步骤的可行性
。

起源：Front. Plant Sci.Field-Based High-Throughput Phenotyping for Maize Plant Using 3D LiDAR Point Cloud Generated With a “Phenomobile”.Quan Qiu1, Na Sun, He Bai, Ning Wang, Zhengqiang Fan, Yanjun Wang, Zhijun Meng, Bin Li and Yue Cong.https://doi.org/10.3389/fpls.2019.00554.