作为一种主要的油料作物,花生是油脂和蛋白质的主要来源。冠层结构影响着花生对太阳辐射的获取,是花生生长发育的基础。模拟出花生冠层的三维空间形态对花生的表型研究具有十分重要的意义。传统花生冠层表型性状的提取方法主要采用破坏性的取样方式,人工测量,费时、费力、成本较高。然而,获取花生冠层表型性状的效率和准确性直接决定了花生育种的进程。为了能够高效准确的获取花生冠层的形态结构和表型数据,本文以Kinect v2深度相机为主要测量设备,以盆栽式花生为主要研究对象,搭建了一套花生冠层无损自动化三维重建系统,提取了花生冠层的表型信息,并基于Matlab开发了花生冠层点云处理程序。本文的主要研究内容如下:（1）Kinect v2深度测量受光照环境的影响较大,为定量分析光照因素对Kinect v2测量精度的影响,构建了 Kinect v2深度测量试验系统,进行了不同距离和不同光照强度下深度测量的正交试验,得出了深度数据中噪声分布的具体区域,建立了光照强度影响下深度数据修正模型,对深度测量误差进行了补偿。（2）设计了基于Kinect v2的花生冠层无损自动化三维重建系统。该系统使用高精度转台获取不同视角下的花生冠层点云数据,并提出基于高精度转台的点云初始配准算法。然后利用ICP算法对多视角下的点云进行配准,从而重建出花生冠层的完整三维结构。（3）对重建出的花生植株的株高、冠层宽度、叶面积、冠层体积参数进行自动的提取,并验证模型的准确性。通过模型得到的表型参数与实际测量的表型参数具有较高的拟合优度（株高:R2=0.993,冠层宽度:R2=0.987,叶面积:R2=0.787,冠层体积:R2=0.947）。结果表明,系统可以对花生的冠层结构参数进行无损测量,且相比于人工测量方式,测量效率得到较大提升。本系统可以应用于花生冠层结构的三维重建以及表型的测量。（4）基于Matlab开发了点云处理程序。在此程序中将本文花生冠层点云处理所需的相关算法进行了集成。此程序主要包含三个界面:花生冠层点云数据采集界面、花生冠层点云预处理界面、表型数据提取界面。利用本程序可以实现花生冠层点云的自动化采集、花生冠层点云的配准以及表型参数的自动提取。