Assessing the Potential of Low-Cost 3D Cameras for the Rapid Measurement of Plant Woody Structure
Notice bibliographique
Résumé
Detailed 3D plant architectural data have numerous applications in plant science, but many existing approaches for 3D data collection are time-consuming and/or require costly equipment. Recently, there has been rapid growth in the availability of low-cost, 3D cameras and related open source software applications. 3D cameras may provide measurements of key components of plant architecture such as stem diameters and lengths, however, few tests of 3D cameras for the measurement of plant architecture have been conducted. Here, we measured Salix branch segments ranging from 2-13 mm in diameter with an Asus Xtion camera to quantify the limits and accuracy of branch diameter measurement with a 3D camera. By scanning at a variety of distances we also quantified the effect of scanning distance. In addition, we also test the sensitivity of the program KinFu for continuous 3D object scanning and modeling as well as other similar software to accurately record stem diameters and capture plant form (<3 m in height). Given its ability to accurately capture the diameter of branches >6 mm, Asus Xtion may provide a novel method for the collection of 3D data on the branching architecture of woody plants. Improvements in camera measurement accuracy and available software are likely to further improve the utility of 3D cameras for plant sciences in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».