随着信息技术的发展,克服时间、空间限制的精准种植系统在快速发展。精准种植系统可以通过分析植株的信息,制定相应的种植计划、提高水肥的利用率、作物产量。作物监控是精准农业的基础,基于视觉的三维重建是一种有效的精准获取植株信息的方式。然而,植物具有复杂的形态结构,并且枝条之间相互遮挡,影响植物三维重建的效果。快速精准的获取植物三维模型是计算机领域、精准种植领域近年研究的热点和难点。本文以如何快速、高效地获取植物三维模型,提高重建植物模型的质量作为主要研究目标,分析了目前植物三维重建中存在的问题和常见技术手段,提出了基于点云数据进行植物三维重建的研究框架和可行方法,针对植物的点云数据获取、点云补齐等关键技术进行了研究,并以点云生成的模型作为基础,构建了一个结合虚拟现实的果园种植系统,以实现远程种植。本文主要工作如下:1、确定了点云到模型的整体流程。首先使用运动恢复结构的算法恢复出植物点云数据,恢复出来的植物点云存在残缺现象。然后使用深度学习算法对点云进行补齐处理,得到更为完整的点云信息,得到完整点云之后,进行网格重建,得到更为精准的植物三维模型。2、获取植物点云。以枸杞为例,对枸杞植株进行相应的图像获取和多视角图像的三维重建,探索不同的图像采集方式,确定了一种适合枸杞植株的采集方式,该方式获取的稠密点云质量较高,是后续重建工作的基础。3、针对图像序列三维重建点云存在的残缺问题,采用了一种基于深度学习的植物点云形状补齐方法。将强化学习和生成对抗网络结合,用于解决植物点云信息缺失问题。4、设计了一个虚拟现实果园种植系统,通过虚拟现实技术将重建的植物模型动态的展示给用户,每棵植株均可显示详细信息,使得用户精准的了解作物生长状态,可以远距离控制果园设备,帮助用户精准种植。