缪盾 王铭浩 徐明玉

摘要：土壤的表面粗糙度是精准农业所需的重要信息，通过序列图像重建地表三维模型来自动测量任意位置和区域的土壤粗糙度。对试验田土壤进行序列图像采集，由Agisoft PhotoScan软件对图像进行处理并得到三维点云数据。在Matlab平臺对点云进行表面拟合和全域粗糙度求解。结果表明，该方法在任意选取的4个方向的二维粗糙度测量值与传统方法测量值的相对误差在6%以下。因此，基于序列图像的土壤表面三维重建及粗糙度测量是一种可行、快速、自动化程度高而成本低的粗糙度测量方法。

关键词：序列图像;土壤表面;三维重建;粗糙度;地表三维模型

土壤的表面粗糙度是表征土壤水温特性和影响土壤性质的一个重要参数，是实现精准农业所需的重要信息[1]。地表的粗糙度和地表径流有重要关系，精细平整的土地能节约灌溉用水，提高肥料利用率，抑制杂草生产，便于进行科学的水肥管理[2]。常用的地表粗糙度测量方式主要有5种：红外结构光检测法、激光测距仪法、立体摄影检测法、探针法、链条法[3]。其中，前3种是非接触测量法，需要人机配合，后期数据处理复杂;后2种是传统的接触测量法，以人工测量为主，简单易行，但检测效率低，同时会破坏土壤表面，只能检测局部或线性的粗糙度，不能快速检测全局的粗糙度。

1 土壤表面三维重建

数字图像是真实世界的另一种表现手法，通过图像能够得到丰富的信息。随着无人机平台的快速发展和广泛应用，采集数字图像已经完全能够实现自动化。……