植物表型中的三维重建技术综述：从经典方法到神经辐射场（NeRF）、三维高斯泼溅（3DGS）及更远

植物表型在理解植物性状及其与环境的相互作用中起着关键作用，对推进精准农业和作物改良至关重要。三维重建技术已成为捕获详细植物形态和结构的有力工具，为精确和自动化的表型分析提供了巨大潜力。本文全面回顾了用于植物表型的三维重建技术，涵盖经典重建方法、新兴的神经辐射场（NeRF）以及新颖的三维高斯泼溅（3DGS）方法。经典方法通常依赖高分辨率传感器，因其在表示植物结构方面的简单性和灵活性而被广泛采用。然而，它们面临数据密度、噪声和可扩展性等挑战。NeRF 作为一项最新进展，能够从稀疏视角实现高质量、照片般逼真的三维重建，但其计算成本和在室外环境中的适用性仍是活跃的研究领域。新兴的 3DGS 技术通过高斯基元表示几何结构，引入了一种重建植物结构的新范式，在效率和可扩展性方面均具有潜在优势。我们回顾了这些方法在植物表型中的方法论、应用和性能，并讨论了它们各自的优势、局限性和未来前景（https://github.com/JiajiaLi04/3D-Reconstruction-Plants）。通过本综述，我们旨在为如何有效利用这些多样的三维重建技术进行自动化和高通量植物表型分析提供见解，为下一代农业技术做出贡献。