激光點(diǎn)亮農(nóng)業(yè)

文/三維表型組研究團(tuán)隊(duì) 俞佳寧 許天穎（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)）

我們是前沿交叉研究院三維表型組研究團(tuán)隊(duì)，2022年11月，為給南農(nóng)120周年校慶獻(xiàn)禮，我們依靠金時(shí)超副教授領(lǐng)銜的激光雷達(dá)技術(shù)，每秒發(fā)射約30萬(wàn)個(gè)激光點(diǎn)，將南農(nóng)主樓從衛(wèi)崗1號(hào)“復(fù)制粘貼”進(jìn)電腦里。這座以點(diǎn)云的形式呈現(xiàn)的虛擬主樓模型與現(xiàn)實(shí)中的主樓僅有厘米/毫米級(jí)誤差。通過(guò)約12億個(gè)點(diǎn)的定位和重現(xiàn)，南農(nóng)元宇宙場(chǎng)景上線！在3D模型中，大到樓宇的輪廓、主樓的石獅子，小到建筑物的門窗、磚石、甚至連建筑花紋等細(xì)節(jié)都清晰可見(jiàn)。

所謂點(diǎn)云，就是把現(xiàn)實(shí)生活中的幾何對(duì)象以點(diǎn)的形式進(jìn)行數(shù)字化表達(dá)，每個(gè)點(diǎn)記錄了XYZ坐標(biāo)和顏色等信息。無(wú)數(shù)的點(diǎn)云勾勒出虛擬世界的主樓。“復(fù)制粘貼”主樓使用的激光掃描系統(tǒng)集成了高性能激光器、全景相機(jī)等多元傳感器。根據(jù)激光發(fā)射的往返時(shí)間和角度編碼信息，自動(dòng)計(jì)算出目標(biāo)的三維坐標(biāo)。同時(shí)，通過(guò)點(diǎn)云影像匹配算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)點(diǎn)云的真彩色渲染，逼真還原現(xiàn)實(shí)世界。

這套技術(shù)在自動(dòng)駕駛、數(shù)字城市、災(zāi)害勘探中都有著重要的應(yīng)用，也為數(shù)字農(nóng)業(yè)插上了科技的翅膀。

三維表型測(cè)量更高效

種子是農(nóng)業(yè)的“芯片”，既是保障國(guó)家糧食安全的戰(zhàn)略性資源，又是農(nóng)業(yè)科技原始創(chuàng)新與現(xiàn)代種業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)。開(kāi)展優(yōu)質(zhì)種質(zhì)資源的鑒定、保護(hù)、利用是種業(yè)強(qiáng)大的戰(zhàn)略需求。作物表型是基因及環(huán)境因素相互作用共同形成的生物體綜合表現(xiàn)，反映了植物基因圖譜的時(shí)序三維表達(dá)。因此，高通量、多維度、長(zhǎng)時(shí)序的表型測(cè)量需求日益迫切。

作物表型數(shù)據(jù)的人工調(diào)查不僅存在取樣代表性難以保障的問(wèn)題，而且是傳統(tǒng)作物育種最費(fèi)時(shí)費(fèi)力的環(huán)節(jié)之一。千余個(gè)試驗(yàn)材

料、每個(gè)材料3個(gè)小區(qū)、每個(gè)小區(qū)取3個(gè)以上樣本……即使是最簡(jiǎn)單的株高測(cè)量，在田間測(cè)上一輪也得花大半天。

作物表型的高通量精準(zhǔn)鑒定是當(dāng)前限制突破性新品種培育的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸。用激光雷達(dá)等三維表型測(cè)量技術(shù)，半個(gè)小時(shí)就能實(shí)現(xiàn)以上數(shù)據(jù)的自動(dòng)化采集。采集出的數(shù)據(jù)會(huì)覆蓋到田間每一株作物，是生物統(tǒng)計(jì)中從抽樣估計(jì)到總體分析的研究范式的飛躍，將有效提高田間試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確度、精確度以及效率。更重要的是，數(shù)字化的三維表達(dá)有效保存了田間真實(shí)場(chǎng)景，為可重復(fù)地發(fā)掘新性狀提供了新視角。

攻堅(jiān)克難

在解決實(shí)際應(yīng)用需求過(guò)程中，我們團(tuán)隊(duì)連續(xù)攻克了一系列難題，諸如作物表型研究的目標(biāo)定位、性狀提取、變化監(jiān)測(cè)和交叉應(yīng)用。5年多來(lái)，團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了單株檢測(cè)、器官分割和多尺度三維表型提取。在此過(guò)程中，機(jī)器需要像人一樣知道作物的器官在哪里，才有可能像人一樣分析各種性狀是什么，這離不開(kāi)人工智能算法的訓(xùn)練。為了更好地促進(jìn)學(xué)科發(fā)展，我們也構(gòu)建了大量即將開(kāi)放共享的數(shù)據(jù)集。這些關(guān)鍵算法和技術(shù)的創(chuàng)新，一定程度上提高了傳統(tǒng)人工調(diào)查的精度和效率，也為新性狀的發(fā)掘提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐。

除了更高效、更精確地提取已知性狀，三維表型組的新技術(shù)還有力支撐了新性狀的發(fā)掘。例如，我們最新的研究發(fā)現(xiàn)，激光雷達(dá)測(cè)量的小麥冠層高度比人工測(cè)量的精度一致性和遺傳力更高，也反映了人工測(cè)量的不確定性。同時(shí)，激光雷達(dá)等主動(dòng)遙感技術(shù)具備夜間觀測(cè)能力，這使得我們成功揭示了玉米表型晝夜變化的節(jié)律及其對(duì)環(huán)境變化的響應(yīng)。機(jī)器能不分晝夜地工作，使作物夜間表型鑒定成為可能，也為田間作物新性狀發(fā)掘和加速作物育種提供了新契機(jī)。

賦能農(nóng)業(yè)育種

目前，該技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于小麥、水稻、玉米和大豆團(tuán)隊(duì)的育種科研工作中。在小麥研究合作上，團(tuán)隊(duì)研發(fā)了融合激光雷達(dá)和光譜等技術(shù)的量質(zhì)協(xié)同預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)了提前兩個(gè)月左右的產(chǎn)量預(yù)測(cè)，在此P2P預(yù)測(cè)模型基礎(chǔ)上，團(tuán)隊(duì)正在與相關(guān)團(tuán)隊(duì)合作開(kāi)展500份種質(zhì)資源的動(dòng)態(tài)表型鑒定和優(yōu)異種質(zhì)資源發(fā)掘利用工作。在與水稻栽培團(tuán)隊(duì)合作中，三維表型組研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的三維光截獲模擬算法，揭示了直射光和散射光在冠層垂直分布的質(zhì)變規(guī)律及其對(duì)作物生產(chǎn)的潛在貢獻(xiàn)，為揭示理想株型水稻品種提供了定量的評(píng)價(jià)方法。在大豆育種工作中，采用激光雷達(dá)等表型技術(shù)對(duì)千余份大豆種質(zhì)的田間表型進(jìn)行了精準(zhǔn)評(píng)價(jià)，構(gòu)建了大豆葉柄和冠層輪廓提取的新算法。

蓋鈞鎰院士課題組的張焦平副教授評(píng)價(jià)說(shuō)：“這項(xiàng)新技術(shù)就像記錄人的胖瘦一樣，給我們記錄每一株大豆的株型緊湊程度提供了可能性，為耐密植大豆優(yōu)異種質(zhì)資源鑒定提供了新手段，目前正用于相關(guān)基因的定位。”此外，我們團(tuán)隊(duì)以激光雷達(dá)技術(shù)為核心，同步結(jié)合其他表型組技術(shù)，正在為玉米莖腐病的遺傳分析提供核心技術(shù)支撐。