基于冠层三维重建与光效协同分析的果树智能剪枝推荐模型OA

针对果树冠层结构复杂、树枝密集遮挡导致光能利用率低及传统修剪经验依赖强、不规范的问题,该研究提出一种基于神经辐射场的树体三维重建与光效协同优化的剪枝推荐模型。该研究以青脆李为研究对象,通过多角度视频采集和神经辐射场建模实现果树树体结构的高精度三维重建,提取枝条拓扑特征并结合蒙特卡洛光线追踪算法,模拟冠层光能分布并计算光拦截比与能量截获比。在此基础上构建基于枝条分类几何特征与光效权重融合的剪枝推荐模型,并开发虚拟交互修剪系统用于验证与可视化。结果表明:模型在102株青脆李树中验证,平均重建误差为4.3%,剪枝推荐准确率达93.2%,光拦截比提升15.2%,能量截获比提升18.9%,且在云端GPU(V100)支持下系统响应时间稳定在2.3 min以内,具备良好的通用性与实时性。该研究所提出的果树冠层结构–光效协同优化模型能够在真实场景下实现果树三维重建与智能剪枝推荐,有效提升光能利用效率与树势调控精度,为果树数字孪生与智慧修剪提供可行路径和技术支撑。