大豆是世界上重要的粮食和油料作物,是高质量人类蛋白质的主要来源,植物表型组学是研究植物的生长、表现和组成的科学。本文以大豆植株为对象进行研究,结合植物三维重建相关领域的知识理论和方法,分别从三维扫描点云和多视角大豆植株图像出发重建豆株骨架和包含语义信息的豆株的叶片,实现了对于大豆植株的表型的精确鉴定。本文主要工作如下:（1）提出一种基于骨架的大豆植株点云三维重建方法。该过程针对Kinect V2直接扫描得到的点云分辨率较低、扫描范围小、噪声大、且深度信息容易缺失等问题,在点云配准阶段,提出了基于自旋转平台的点云刚体粗配准方法和ICP精细配准的两阶段配准方法,提高了点云数据配准的速率和精确性。在骨架点提取阶段,提出了对于豆株点云分层聚类的办法,并利用自设计的算法进行骨架点连接,得到完整的豆株骨架线段。在可视化应用阶段,进行豆株骨架线段的半径设置。最终得到了完整的具有真实感的大豆植株骨架三维模型,验证了本文提出方法的有效性。（2）提出一种含有叶片语义信息的大豆植株稠密点云模型生成方法。该方法针对直接应用多视角图像生成植株点云缺乏语义信息的问题,提出了一种预先对于植株图像叶片部分进行实例分割的策略,从而可以将大豆植株图像的叶片语义信息由二维映射到三维点云,实现豆株叶片的点云语义分割,进而得到含有叶片语义信息的豆株模型。综上,本文针对大豆的主要形态特征骨架和叶片分别进行了建模方法的研究并用于大豆植株的表型的精确鉴定,为植物表型建模研究提供了参考,具有一定研究意义和应用价值。