掌握光与植物冠层之间复杂的相互作用对于解开提高作物产量和恢复力的秘密至关重要。研究人员传统上使用光合有效辐射传感器和叶面积指数计算来测量光拦截，但这些方法难以应对冠层的复杂空间排列。最近的进展采用3D模型和光学模拟来进行详细分析，但由于技术限制，在现场获得逼真的3D冠层模型(RCM)仍然具有挑战性。

逼真的3D冠层模型在光拦截分析中对作物恢复力和可持续性的关键作用

目前的重点是改进这些3D重建，以精确量化光分布并增强我们对植物生长的理解，利用运动结构(SfM)等方法为更准确的现场数据采集提供有希望的途径。

2023年8月，PlantPhenomics发表了一篇题为“使用真实3D冠层模型计算现场光拦截的重要性”的研究文章。

本研究重点对真实3D玉米冠层模型(RCM)和虚拟冠层模型(VCM)之间的光拦截进行比较分析，旨在大幅提高光拦截计算的精度。通过采用先进的无人机(UAV)和交叉盘旋倾斜(CCO)路线以及运动结构多视图立体方法，实现了大面积RCM的详细重建。

然后通过在RCM中心复制1、4和8个单独的真实植物来创建三种类型的VCM(VCM-1、VCM-4和VCM-8)。结果表明，VCM和RCM之间的单位面积日光拦截(DLI)存在显着偏差，VCM-1、VCM-4、VCM-4的相对均方根误差(rRMSE)值为20.22%、17.38%和15.48%。和VCM-8分别。

随着用于复制虚拟冠层的植物数量的增加，偏差减小，但即使有八株植物，仍然存在显着差异。重建的3D模型提供了植物结构的详细可视化，显示出估计叶子尺寸的高精度，并由R²和RMSE值证实。

比较播后48天和70天的光截获(DAS)发现，早期RCM和VCM之间的差异小于后期，表明随着植物成熟，冠层结构和光截获的变化更加明显。每小时的光捕获比较也显示出一致的趋势，RCM比VCM更准确地捕获复杂的光分布动态，特别是在后期。

此外，该研究还探讨了RCM和VCM之间的结构差异，发现随着冠层密度的增加，模型之间的1D表型差异(如株高和冠层覆盖度)减小，而2D和3D表型差异(如植物面积指数和冠层覆盖度)则减小。COV)增加。

这意味着RCM可以更好地捕获冠层的结构复杂性，特别是对于更密集的冠层。研究证实，RCM可以更准确地表示田间的光拦截，尤其是在生长后期，并强调了捕捉真实3D冠层结构以进行精确光分布分析的重要性。

尽管取得了这些进步，提取精确的叶子角度信息的挑战仍然存在，这凸显了迫切需要继续研究和创新方法，以从3D点云中准确分割单个植物和叶子。

总之，该研究不仅验证了RCM在分析光拦截方面相对于VCM的优越性，而且还通过精确的3D重建为农业研究的突破性进展铺平了道路。