研究人员解决植物生长监测中遮挡问题的新策略

近日，中国农业科学院都市农业研究所智能园艺装备创新团队联合荷兰瓦赫宁根大学，提出的利用深度强化学习对单角度茎点云的修复方法，为大型温室植物表型监测提供了可行解决方案。相关研究成果发表在《Computers and Electronics in Agriculture》上。

研究团队提出了一种使用深度强化学习 （DRL） 对不完整的茎点云进行植物茎遮挡修复的新方法，能够实现高效、低成本的植株日常生长监测。并通过实验验证了DRL模型再修复被遮挡植物的 3D 点云数据的有效性。该方法只需要单角度图像采集，降低数据需求；由结构完成到直径完成，分阶段补全空间结构与形态特征；通过强化学习实现模型到植株表型的关联，能够解决实际应用中由于番茄植株复杂生长结构产生的遮挡问题。

这这项工作得到了国家重点研发计划、四川省科技计划项目、四川科学技术计划项目、新疆省重点研发计划项目和国家农业科技创新体系四川特色蔬菜创新团队项目的支持。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.compag.2025.110465

图1. 基于深度强化学习的茎点云修复系统示意图