2 0 2 5 1 2 0 9 发 布 － － 2 0 2 6 0 5 0 1 － － 实 施 作 物 表 型 数 据 三 维 重 建 指 南 0 7 中 华 人 民 共 和 国 农 业 行 业 标 准 备 案 号 ： X X X X - X X X X Ｉ Ｃ Ｓ 6 5 . 0 2 0 . 9 9 C C S B 4 9 9 0 — 2 0 2 5 G u i d e l i n e s f o r 3 D r e c o n s t r u c t i o n o f c r o p p h e n o t y p i c d a t a Ｎ Ｙ ／ Ｔ 中 华 人 民 共 和 国 农 业 农 村 部 发 布NY/T４９９０—２０２５ 目　　次 前言 Ⅱ 􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺 １　范围 １ 􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺 ２　规范性引用文件 １ 􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺 ３　术语和定义 １ 􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺 ４　总体原则与要求 １ 􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺 ４􀆰１　数据采集的规范性 １ 􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺 ４􀆰２　重建技术的适应性 ２ 􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺 ４􀆰３　模型评估与验证 ２ 􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺 ５　数据采集 ２ 􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺 ５􀆰１　采集设备 ２ 􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺 ５􀆰２　采集方法 ２ 􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺 ５􀆰３　采集环境 ２ 􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺 ５􀆰４　采集方案 ３ 􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺 ５􀆰５　数据预处理 ４ 􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺 ６　作物三维重建技术规范 ５ 􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺 ６􀆰１　作物三维重建内容 ５ 􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺 ６􀆰２　三维重建技术 ５ 􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺 ６􀆰３　重建后处理与重建模型保存 ６ 􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺 ７　重建效果评估 ７ 􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺 ７􀆰１　评估指标 ７ 􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺 ７􀆰２　评估要求 ８ 􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺 参考文献 ９ 􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺􀆺 ⅠNY/T４９９０—２０２５ 前　　言 本文件按照GB/T１􀆰１—２０２０«标准化工作导则　第１部分:标准化文件的结构和起草规则»的规定 起草. 请注意本文件的某些内容可能涉及专利.本文件的发布机构不承担识别专利的责任. 本文件由农业农村部市场与信息化司提出. 本文件由农业农村部数据标准化技术委员会归口. 本文件起草单位:西北农林科技大学、农业农村部大数据发展中心、浙江大学、北京市农林科学院信息 技术研究中心、中国农业大学、中国农业科学院作物科学研究所、长光卫星技术股份有限公司、中国科学院 计算技术研究所、西安星辰云控股集团、陕西龙翔四维空间信息科技有限公司、陕西牧云智农信息科技有 限公司、北京智汇云舟科技有限公司. 本文件主要起草人:王美丽、乔永亮、杜英坤、岑海燕、郭新宇、苏道毕力格、金秀良、童鑫、邹波、 李文涛、蒋浩、赵聪、毛锐、李梅、杨会君、耿宏锁、彭见琼、陈钊. ⅡNY/T４９９０—２０２５ 作物表型数据三维重建指南 １　范围 本文件规定了作物表型三维重建的总体原则,以及数据采集、作物三维重建技术规范、重建效果评估. 本文件适用于从事作物遗传学研究、作物育种技术及植物表型分析的研究人员和技术人员,旨在为个 体作物表型数据的三维重建工作提供标准,推动农业教育和技术推广. ２　规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款.其中,注日期的引用文件, 仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本 文件. GB/T１８７８４CAD/CAM　数据质量 GB/T２４７３４􀆰１—２００９　技术产品文件　数字化产品定义数据通则　第１部分:术语和定义 ３　术语和定义 下列术语和定义适用于本文件. ３􀆰１ 点云　pointcloud 由大量点组成的三维数据结构,每个点包含其空间坐标和可能的颜色或强度信息. ３􀆰２ 三维重建　３Dreconstruction 通过数据处理和计算,将二维图像或点云数据转换为三维模型的过程. ３􀆰３ 作物表型　cropphenotype 作物在特定环境条件下表现出的形态、生理和生长特征,通常包括高度、叶片角度、冠层结构等. ３􀆰４ 纹理映射　texturemapping 将图像的颜色信息映射到三维模型表面,用于增强模型的视觉表现力. ３􀆰５ 特征点　featurepoints 通过特定算法在多角度图像中提取的具有独特标识性、为点云生成提供基础数据、可用于精准匹配的 关键点位. ３􀆰６ 多视角图像　multi－viewimages 从多个不同的角度对同一物体或场景进行拍摄所得到的一组图像. ４　总体原则 ４􀆰１　数据采集的规范性 采用标准化的设备和方法进行数据采集,以保障数据的高质量和可靠性.严格把控采集环境和操作, 如照明条件、背景和设备稳定性,从而减少数据误差和提高重建质量.数据定义应附合GB/T２４７３４􀆰１— ２００９中术语定义的规定. １NY/T４９９０—２０２５ ４􀆰２　重建技术的适应性 根据作物的具体特征和三维重建的目的选择最合适的重建技术.建议系统允许对光源、相机配置、扫 描参数进行调整,以适应不同的场景和要求. ４􀆰３　模型评估与验证 对重建效果进行系统的评估,包括重建精度、模型完整性和表面平滑度等指标. ５　数据采集 ５􀆰１　采集设备 ５􀆰１􀆰１　数字相机 图像分辨率:数字相机具备较高的图像分辨率,以便能够捕捉到作物或目标物体的细微细节.高分辨 率图像能够提供更多的像素信息,有助于提高三维重建的精度和质量. 镜头质量:配备高质量的镜头,确保图像清晰、锐利,减少畸变和色差.镜头的焦距范围能够满足不同 拍摄场景的需求,从广角到长焦,以便能够从不同距离和角度拍摄目标物体. 光圈和快门控制:具备可调节的光圈和快门速度,以便能够控制曝光量,适应不同的光照条件.在三 维重建数据采集过程中,需要确保图像的亮度和对比度均匀,避免过曝或欠曝的情况. 机身防抖:建议数字相机具备机身防抖功能,以减少在拍摄过程中的抖动和模糊. ５􀆰１􀆰２　三维扫描仪 精度和分辨率:三维扫描仪具备较高的精度和分辨率,以便能够准确地捕捉目标物体的三维形状和细 节.精度是指扫描仪测量结果与实际物体尺寸之间的偏差,分辨率则是指扫描仪能够分辨的最小细节 尺寸. 扫描速度:具备较快的扫描速度,以便能够在较短的时间内完成对目标物体的扫描.快速扫描可以提 高数据采集的效率,减少因扫描时间过长而导致的目标物体移动或变形的风险. 扫描范围:具备较大的扫描范围,以便能够适应不同大小的目标物体.扫描范围可以根据实际需求进 行选择,从小型物体到大型场景都能够进行有效的扫描. 环境适应性:能够在不同的环境条件下进行扫描,如室内、室外、强光、弱光等.具备良好的环境适应 性可以提高扫描仪的使用范围和可靠性. ５􀆰２　采集方法 ５􀆰２􀆰１　直接法 直接采集三维信息:通过特定设备直接获取物体的三维坐标信息,无需经过中间的二维图像转换等过 程.例如,三维扫描仪可以直接发射激光或者其他探测信号,根据信号的反射或者传播时间等信息直接计 算出物体各点的三维坐标. ５􀆰２􀆰２　间接法 基于二维图像的重建:先采集物体的多角度二维图像,然后通过计算机视觉算法对这些二维图像进行 处理,提取特征信息,再进行三维重建.例如,利用数字相机从不同角度拍摄物体,然后利用三维重建算法 从这些二维图像中恢复出物体的三维结构. ５􀆰３　采集环境 合理的数据采集规划是成功重建的关键.需要考虑到环境条件、采集时间、角度覆盖、数据冗余等因 素,以确保获得高质量的输入数据. 环境条件:数据采集尽量避免强光或过暗环境.过强的光照可能会造成图像过曝,导致细节丢失;过 暗则可能增加噪声,降低图像质量.建议在光线均匀的条件下进行采集,或使用补光设备改善采集环境. 采集时间:最佳采集时间通常是早晨或下午,此时光线柔