问题
田间表型调查会为每个小区产生高光谱数据立方体、LiDAR 点云、RGB 图像和热红外图像。这些数据通常分别在不同软件中处理，参数和导出格式各不相同，使多模态性状分析既慢又难以复现。
MCTP（Multi-modal Crop Trait Processing，多模态作物性状处理平台）为黍峰生物的田间步行式表型平台开发，我负责系统优化以及数据处理与分析方法。
方法
一个平台集成四个模态模块，界面统一：控制面板、实时预览和处理日志，交互式调参，以及 JSON/CSV 导出。
高光谱
读取 ENVI HDR/SPE 并解析波长；自动识别植被指数所需波段；计算 NDVI，以近红外阈值构建植株掩膜，以分位数掩膜去除反光；导出叶片区域平均光谱（CSV）和统计摘要（JSON）；整目录批量处理。
LiDAR
读取 PLY、LAS、LAZ 和文本格式；RANSAC 重定地面、体素降采样、裁剪和按高度着色；DBSCAN 分割植株，在 SegTuner 窗口中交互调参；计算覆盖度、体素占有率、凸包体积及高度分位数 H10/H50/H90；导出裁剪点云和 JSON 报告。
RGB
联合 ExG、CIVE、VDI 三种颜色指数分割植被；去除反光、标签和边框；以自适应形态学和骨架增强保留细小植株；以分水岭和连通域标记区分单株；输出叠加图、小区级 JSON 指标和单株 CSV 表。
热红外
读取 BMP 图像及 DDT 温度矩阵，支持翻转和标定；基于 Otsu 方法和分位数给出建议阈值；通过滑块调节温度阈值、HSV 范围和形态学参数；提供叠加图、热图和仅植株预览；导出 PNG、NPY、CSV 和 JSON。
结果
MCTP 把四条各自独立的处理链整合为一条从原始文件到结构化、可直接统计的输出的统一路径。高光谱和 RGB 数据批量处理；LiDAR 和热红外数据在样本上调好参数后，在整个调查批次中复用。推荐流程保证每一步都可检查：
- 原样归档原始数据和采集元数据；
- 打开代表性样本，确认文件配对、方向和单位；
- 在预览中调参，并检查困难样本；
- 先处理一小批并与原始数据比对，再扩大规模；
- 将阈值、体素大小、聚类参数和软件版本与结果一并保存。
局限性
各模块分别处理各自的模态，模态之间尚未配准。结果受标定、地面选取、点密度、遮挡和阈值影响，因此每个模块都开放参数并提供预览。后续工作包括跨模态配准、跨调查批次的时间序列分析、统一的项目配置模板，以及服务器端批量处理与报告。
