荧光激光雷达系统

一、科研使用场景：

1植物表型探测：荧光激光雷达可以获得三维荧光点云，从而在获得植物形状结构参数的同时，通过多光谱荧光数据获得特征组份与生理参数的三维空问分布。
2）枝叶分割：传统的枝叶分割基于点云的空间位置与强度，需要匹配负责的算法，鲁棒性不强。由于枝叶的叶绿素含量相差较大，而英光多光谱点云与叶绿素荧光正相关，因而通过荧光点云可以很容易的实现枝叶分离，且结果稳定可靠。
3）地上生物量计算：在使用激光雷达进行地上生物量检测时，需要排除树叶点云的影响。荧光激光雷达可以准确地排除树叶点云，不需要人工剪除树叶，实现了生物量的无损
检测。
4） 胁迫探测：各种胁迫下叶绿素的荧光响应一直是植物表型领域的研究热点。荧光激光雷达可以获取各点的多通道荧光强度，并可以定制程序实现定时自动扫描记录，为胁迫
探测提供高通量解决方案。
5）叶绿素分布探测：本英光激光雷达实现的多通道荧光，可以定性得到叶绿素浓度相对分布，并可通过标定获得绝对浓度分布的测量。
6）叶面积指数探测：在枝叶分离的基础上，通过对点云数据的计算与叠加，实现准确
叶面积指数的探测。

二、教学使用场景：

1)形态结构测量救学：在林业资源调查中，传统植物形态结构测量需要通过人工方式，使用卷尺等传统工具测量植株的高度、胸径、地上生物量等参数。对于我高的林木，往往需要使用胸径乘以一定系数进行估算，因而会引入误差；对手地上生物量的测量，需要对植物迸行破坏性测量，在教学时只能对测量过程进行描述。苂光激光雷达可以获得林木的苂光点云。通过对点云的处理，可以获得不同高度的胸径、植株的高度。对生物量进行测量时，可以引入枝叶分割算法，通过点云的多光谱荧光特性方便的将树叶点云去除，留下枝干点云进行计算最终得到体积。教学过程包括多点数据买集、降噪、点云匹配、枝叶分离、数据拟合、计算等过程，培养学生动手实验能力与数据处理能力。
2）胁迫荧光检测探家教学：叶绿素荧光是一种常见的植物表型检测方式。通过叶绿素荧光的变化可以探索植物在缺水、缺氮、缺光照等胁迫条件下的反应，从而建立表型与胁迫预测模型。本系统可以同时获取点云信息与荧光信息，可作为学生探索植物不同因素胁迫时的检测工具，应用手一些胁迫反应的验证与新胁迫反应的探索。

三系统特点：

1〉同时获取三维点云与RGB 三通道荧光点云；
2） 采用推扫式结构，单次对一个平面进行探测，角分辦率较 128 线激光雷达可以高1个数量级。

四、系统指标：

五、应用案例