主枝长度是苹果树个体表型的一个重要形态特征。苹果树的初级枝直接起源于树干，反映了树冠的主要结构。它们的长度是评估苹果树活力的关键指标。测量主枝长度还有助于通过枝条修剪获得平衡的冠层结构。果农通常使用软尺手动测量单棵苹果树的主枝长度。然而，在有限的时间内完成整个果园苹果树表型的测量是一项艰巨的任务，特别是在处理弯曲且纵横交错的主枝时。
本研究提出了一种通过区分实例来估计落叶期各个苹果树的主枝长度的新方法，即根据 PointNet++ 的部分分割输出合并属于同一主枝的实例。首先，准备有色和无色 3D 数据集用于训练 PointNet++ 模型。采用具有较高总体精度（ OA）、类平均精度（CAA）和平均交并集（mIoU ）的模型将树的点云分割为主枝（PB）、主干（TK）和单个苹果树的主枝（EPB）的端点。骨架化应用于单个苹果树三个部分的输出。随后，通过确定其对应的路径并仅保留同一主分支的最长路径来区分每个主分支实例。最后，通过计算相应路径上相邻点之间的欧氏距离之和来估计初级分支长度。
结果表明，向点云添加颜色并没有提高 PointNet++ 对具有相似颜色特征的 PB、TK 和 EPB 进行分割的分割精度。在没有颜色的情况下训练的 PointNet++ 模型的OA、CAA和mIoU分别为 0.84、0.83 和 0.70。初级分支数量的估计值和真实值的比例为93.64%。估计初级分枝长度的平均绝对百分比误差为 12.00%。这些发现表明，所提出的方法有望用于苹果树的高通量表型分析。
图1 数据采集系统的前视图（a）和侧视图（b）示意图
图2 Cloud Compare中显示的“PCD”格式点云示例。对于漫反射对象，随着点的强度从 0 增加到 150，点的颜色从蓝色渲染为红色。
黑色虚线框中的蓝色点是网格线点，而背景包括后排的苹果树
图3 删除了网格线和背景点的点云示例 (a) 和一棵单独的苹果树 (b)
图4 单棵苹果树点云的骨架化过程。根据预测标签着色的测试点云 (a)。PB、TK 和 EPB 的点 (b) 和骨架 (c)。整棵苹果树的骨架（d）
图5 PWC (a) 和 PNC (b) 的零件分割输出示例
图6 初级分支长度的估计值和真实值之间的关系
