AgriField3D|农业三维扫描数据集|人工智能应用数据集

AgriField3D是由爱荷华州立大学提供的一个专门针对玉米的三维点云和程序化模型数据集，旨在为人工智能在农业研究中的应用提供支持。该数据集包含了超过1000个高质量的三维点云，通过地面激光扫描技术捕获了田间生长的玉米植株。数据集还包含了520个经过语义和实例分割的植株模型，以及与实际植株数据相对应的程序化生成的玉米叶片模型。这些模型利用非均匀有理B样条(NURBS)进行表面表示，并通过粒子群优化和可微编程进行优化。数据集提供了多种分辨率版本的子采样，以满足不同的计算需求，并包含了详细的植株形态和质量元数据。

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数据集介绍

构建方式

AgriField3D数据集的构建采用了地面激光扫描技术，收集了超过1000个高分辨率的玉米植物点云数据。这些数据来自玉米SAM多样性面板，涵盖了多种遗传背景。为了提高数据集的可用性，研究人员进行了图基分割，以隔离单个叶片和茎，并确保了所有样本的一致性标签。此外，数据集还包括了详细的元数据，描述了植物形态和质量。为了满足不同的计算需求，还提供了多分辨率的下采样版本（100k、50k和10k点）。

特点

AgriField3D数据集的特点在于其高质量、多样性和详细性。数据集包含了从田间生长的玉米植物中收集的高分辨率点云数据，这些数据可以提供关于植物结构、体积和空间排列的重要信息。此外，数据集还包括了由非均匀有理B样条（NURBS）生成的过程模型，这些模型可以提供结构化的、参数化的玉米植物表示。这些过程模型是通过结合粒子群优化（PSO）和可微分编程的两步优化过程生成的，可以实现对叶片表面和植物结构的精确、可扩展的重构。为了增强可用性，研究人员还对所有数据集进行了基于图的分割，以隔离单个叶片和茎，并确保了所有样本的一致性标签。此外，还对所有数据集进行了严格的手动质量控制，纠正了分割中的错误，确保了准确的叶片排序，并验证了元数据注释。数据集还包括了详细的元数据，描述了植物形态和质量，以及多分辨率的下采样版本（100k、50k和10k点），以优化各种计算需求。

使用方法

使用AgriField3D数据集时，用户可以从Hugging Face数据集平台下载完整的数据集或选择特定的组件。数据集包括高分辨率的3D点云和分割的植物模型，组织得易于导航和使用。用户可以根据自己的研究需求下载整个数据集或选择特定的组件。此外，还提供了详细的用户指南，提供了一步一步的说明，以便将数据集与PyTorch、TensorFlow和Scikit-learn等工具集成，从而实现机器学习应用。为了提高数据集的可用性，还提供了分割数据集与过程模型集成后的重建输出。这些输出包括STL文件，其中包含3D重建表面，以及DAT文件，提供NURBS表面的控制点信息。这些文件使得将数据集与可视化、模拟和CAD工作流程集成成为可能。

背景与挑战

背景概述

在现代农业研究中，了解植物表型特征对于提高作物产量、抗逆性和可持续性至关重要。特别是对于玉米这一重要的粮食作物，表型分析有助于研究植物结构、叶角度和生物量分配等关键特性，这些特性直接关系到产量和环境适应性。随着全球对可持续农业实践需求的增加，强大的表型分析方法对于推进作物改良计划变得不可或缺。为了应对这一需求，AgriField3D数据集应运而生，这是一个包含超过1000个高质量3D点云数据集，旨在通过人工智能技术推动农业研究的发展。该数据集由爱荷华州立大学的多个部门合作创建，包括计算机科学、机械工程、植物科学和农学等，旨在通过提供结构化、参数化的玉米植物表示，为农业研究提供全面的基础。

当前挑战

AgriField3D数据集在解决玉米3D表型分析方面面临以下挑战：1)构建过程中所遇到的挑战，包括数据复杂性、植物结构的变异性以及处理高分辨率数据集的计算需求。2)数据集当前挑战包括缺乏高质量、带注释的3D数据集，这些数据集可以捕获植物结构的复杂性，涵盖各种生长阶段，并包括语义和实例标签等详细注释。为了克服这些挑战，AgriField3D数据集采用了先进的三维成像技术，包括地面激光扫描和摄影测量，以提供详细的植物结构信息。此外，该数据集还包括由非均匀有理B样条（NURBS）生成的过程模型，这些模型可以提供结构化、参数化的玉米植物表示，从而促进精确、可扩展的重建。为了提高可用性，还进行了基于图的分割，以隔离单个叶子和茎，并确保所有样本的一致性标记。此外，所有数据集都经过了严格的手动质量控制，以纠正分割错误，确保准确的叶子排序和元数据注释。通过将田间生长植物的点云数据与高保真过程模型相结合，并确保精心的人工验证，AgriField3D为人工智能驱动的表型分析、植物结构分析和农业研究中的3D应用提供了全面的基础。

常用场景

经典使用场景

AgriField3D数据集主要用于推动农业研究中三维植物表型分析的发展。通过收集超过1000个高质量的田间玉米植物的3D点云数据，该数据集为人工智能算法的训练提供了丰富的数据资源，有助于精确分析植物结构、表型特征和基因型-表型关系。此外，数据集中的过程模型为植物结构提供了参数化表示，进一步促进了三维植物建模和虚拟表型分析的研究。

解决学术问题

AgriField3D数据集解决了传统二维图像数据集无法捕捉植物结构细节的问题。它提供了丰富的三维植物结构信息，包括叶结构、植物体积和空间布局等，这些信息对于理解植物生长和发育过程至关重要。此外，该数据集还解决了现有三维植物数据集规模较小、标注不完整、缺乏田间植物数据等问题，为农业研究提供了更加全面和实用的数据资源。

衍生相关工作

AgriField3D数据集的发布激发了众多相关研究。例如，基于该数据集，研究人员开发了高效的植物表型分析算法，实现了对植物结构的自动分割和特征提取。此外，该数据集还推动了三维植物建模和虚拟表型分析的研究，为农业研究和作物改良提供了新的思路和方法。同时，该数据集也为人工智能技术在农业领域的应用提供了重要支持，促进了农业技术的创新和发展。