摘 要：基于机器视觉的作物生长无损测量在林学研究中占有很大地位，绿色植物一直以来都是缓解生态问题和改善温室效应的得力工具，绿色植物的存在量即绿色植被的覆盖率很大程度上都影响着生态环境的好坏，因此，一直以来植物学家都致力于提高绿色植物的成活率。Kinect深度相机不需要额外的图像配准即可获得三维信息，且具有实时性，可以很好地应用于植物形态学参数的获取。与之相关研究的优秀文献已有很多，本文从对绿色植物进行三维重建的方法相关的文献以及Kinect三维重建技术的相关文献进行探讨，从横向和纵向两个角度出发，按照时间顺序以及国内外相关研究进行探讨，一方面探讨植物三维重建的研究，另一方面从Kinect三维重建领域的研究现状，包括学术观点、前人研究成果、存在的问题及可能的原因和发展前景进行综合分析、整理和归纳，在对该研究方向剖析时结合自己的理解和感悟，进一步完善相关理论。
关键词：Kinect；绿色植物形态学参数；三维重建
1 引 言
绿色植物一直以来都是缓解生态问题和改善温室效应的得力工具，绿色植物的存在量即绿色植被的覆盖率很大程度上都影响着生态环境的好坏，因此，一直以来植物学家都致力于提高绿色植物的成活率。植物的形态学参数是其质量的判断标准之一，通常采用直尺与游标卡尺由人工直接测量，需要耗费大量的人力、物力，且由于人为的因素，难以保证测量的准确度。因此应用先进的技术手段实现形态学参数的快速、精准评价，采用Kinect深度相机获取植物三维点云信息，进行三维重建获取植物形态学参数，不需要额外的图像配准就可以获得三维信息，快捷、精准、低成本，对生态文明建设、现代林业建设都具有非常重要的意义。
按照时间顺序，搜集了关于研究植物三维重建的相关文献以及使用Kinect深度相机对作物形态学的研究，其中包括对形态学研究所使用的不同的方法以及改进，Kinect深度相机对作物形态学研究的优点、动态、发展以及存在的问题和解决方法。
2 研 究 现 状
2.1 植物的三维重建技术
植物三维形态结构是植物生长发育状态的真实反映[1]，建立植物的三维模型一直以来都是植物学、计算机图像学等方面的研究热点，计算机技术与植物知识的逐步结合使得对植物形态结构和生理功能的研究已经能够跨入到数字化、可视化阶段[2]。植物的三维模型是作物生理模型的载体[3]，基于构建植物的三维模型，可对植物生长发育过程进行模拟，揭示植物的形态建成机制[4]，也能实现植物冠层光能利用效率分析[5]。然而植物形态结构是复杂的，如何通过低成本，无损准确地进行测量一直都是研究的热点[6]。
目前能够实现植物三维重建的技术方法有很多，比如规则模型L-系统、三维数字化仪、LiDAR法、超声波传感器和结构光法等等。
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