近日，无锡分院智慧农业创新团队在基于三维点云的水稻叶倾角提取方法及剑叶倾角时空变化特征研究方面取得新进展，实现了水稻叶倾角的高精度原位提取，为大规模种质资源三维表型评估及理想株型选育提供了关键技术工具，进一步揭示了群体竞争下的叶片表型可塑性及衰老驱动下的形态结构变化特征，为三维表型驱动的水稻生理生态机制解析提供了具有参考价值的研究范式，并形成科研论文“Robust estimation of rice flag leaf inclination angle from SfM-MVS point clouds via ensemble skeleton extraction: Validation in field and pot experiments”，发表于中科院二区/新锐二区TOP期刊《Plant Methods》（IF5y = 5.7）。

研究团队依托自主研发的多视角作物三维表型平台（Metatlas V1），获取了大田和桶栽条件下不同株型、不同施氮处理水稻植株，以及3D打印水稻叶片模型的时序三维点云数据。通过系统评估传统研究中基于点云和体素的多种叶倾角平面拟合策略，发现基于体素的分段分析方法在叶倾角提取精度方面优于全局分析方法。在此基础上，为进一步提升叶倾角提取精度，将骨架提取方法拓展应用于水稻叶倾角估算，提出了融合8种骨架提取方法的集成策略，该方法在不同场景下均表现出优异的准确性与鲁棒性（R2 = 0.923，RMSE = 2.072°）。

图1. 多视角三维表型平台与点云预处理流程

图2. 水稻叶片骨架提取方法比较

应用该框架定量分析不同株型、施氮处理及生育时期水稻剑叶倾角的差异，发现田间环境下，不同基因型及施氮水平间剑叶倾角差异不显著，而桶栽条件下，不同基因型的剑叶倾角差异显著。这表明，田间群体竞争所诱导的冠层结构可塑性调节会削弱基因型和氮素处理间的表型差异。此外，受叶片衰老过程中机械支撑能力下降影响，各情景下水稻成熟期剑叶倾角均显著小于开花期和灌浆期。

图3. 田间不同施氮水平下中组143和南粳9108的剑叶倾角时空变化特征

研究论文由无锡分院智慧农业创新团队孙挺博士与福建农林大学联合培养硕士研究生周浩洋为共同第一作者，无锡分院智慧农业创新团队张文宇研究员与福建农林大学江敏教授为共同通讯作者。该研究得到了国家重点研发计划项目和江苏省自然科学基金青年项目的资助。