基于信息融合的植物生长数字化构建研究*

植物生长数字化是利用虚拟植物技术实现植物生长动态模拟的重要基础。通过实验观测提取特征信息,对植物生长信息与环境信息进行有机融合。依据植株拓扑变化规则及器官形态变化,建立植物形态发生模型。在植物生长信息重构基础上,提出植物生长数字化构建技术,即通过模型变换并基于信息融合将植物生长信息转换为直观的数字化信息。通过实例验证,表明该方法能有效地模拟植物在不同外部环境作用下的动态生长。     

基于生长模型的温室虚拟黄瓜构建研究*

在温室内对黄瓜植株生长进行实验观测,以生育期内累积生长度日为参数分别建立黄瓜的形态发生与生理功能模型.采用类封装技术对植株生长单元及器官类进行定义,建立植株拓扑结构与器官形态变化的规则化描述模型,通过信息融合与重构处理构建植株生长的虚拟模型.实验表明该方法在虚拟植株生长方面具有一定的可行性和有效性,为动态掌握和预测适宜...     

基于生长动力学的芦苇属植株虚拟生长模型

针对植株形态建模过程中由于缺乏生理生态特性而导致模型无法真实再现植株生长发育规律的问题,提出了一种基于生长动力学的植株形态变化模型构建方法。以芦苇属植株为例,首先研究了植株生长动力学特性,并以有效积温、生长速率变化等为驱动力构造了植株形态建成模型;其次,应用开放式L系统(Open-L)方法描述了植株冠层拓扑演变过程;最后,通过耦合植株拓扑与器官形体的几何模型及显示模型,给出了植株虚拟生长模型构建算法。实验结果表明,该方法实现了植株形态的可视化,并反映了植物生长机理,有利于动态掌握和预测植物生长发育状况。     

虚拟玉米植株三维动态建模

研究虚拟植物生长发育过程,为克服传统建模中玉米器官生长形态定义不够精确和生物学意义缺失,采用实际田野实测,引入动力学,给玉米植株生长模型赋予生物学意义,提出玉米植株生长造型更为精确的描述,根据图形学技术构造玉米植株生长过程的三维几何形态,对不同生长期的形态变化进行动态仿真,实验结果表明与实际拍摄的玉米植株生长发育过程一致.模型可控性强、真实感强,能较好地仿真玉米植株的生长过程.     

黄瓜生长可视化系统的设计与实现

利用计算机更好地模拟植物的生理过程、形态结构及生态变化的关键是确定虚拟植物模型。文中采用双尺度自动机模型模拟植物生长,对作物器官进行三维几何建模,以黄瓜为例设计并实现了作物生长可视化系统。该系统易于交互、真实感强、计算速度快并具有可扩展性,可以较好地模拟显示黄瓜整体植株与群体植株、群体漫游及黄瓜植株和黄瓜器官三维动态生长过程等。     

黄瓜生长可视化系统的设计与实现

利用计算机更好地模拟植物的生理过程、形态结构及生态变化的关键是确定虚拟植物模型。文中采用双尺度自动机模型模拟植物生长，对作物器官进行三维几何建模，以黄瓜为例设计并实现了作物生长可视化系统。该系统易于交互、真实感强、计算速度快并具有可扩展性，可以较好地模拟显示黄瓜整体植株与群体植株、群体漫游及黄瓜植株和黄瓜器官三维动态生长过程等。     

小麦植株拓扑结构发生过程的仿真研究

以小麦作物为研究对象,采用小麦植株形态结构的观测分析,提出了由多层次自动机模型、植株拓扑结构数据模型和模型调度算法构成的小麦植株拓扑结构的发生过程仿真方法.多层次自动机模型将小麦植株拓扑结构的发展过程视为生长单元、叶元和器官三个不同层次基本结构的重复、迭代,并以此建立宏状态、子状态和微状态自动机,进行拓扑结构演变过程的控制和形式化描述;植株拓扑结构数据模型基于小麦分枝结构的特征,建立拓扑结构的抽象单元和抽象单元间的关系,实现植株拓扑结构的描述与结构化存储;模型调度算法以多层次自动机为控制机制,进行植株拓扑结构数据的动态更新.在此基础上,采用VC++/OpenGL建立小麦虚拟生长可视化系统,进行了植株拓扑结构发生过程仿真,结果表明,改进方法能够对小麦个体全生育期拓扑结构的演变过程进行准确仿真,与同类仿真方法相比较,具有拓扑发生规律形式化定义易于建模理解、拓扑结构发生仿真控制精确、拓扑控制与描述分离利于改进和扩展等特点,可为虚拟小麦生长研究提供技术支撑.     

一种新的植物形态结构表达模型

为模拟真实植物的具体外观形态,提出了一种植物形态结构表达模型。该模型从拓扑结构和几何结构两个角度对植物形态进行描述,将拓扑结构与归一化植物器官相结合构造形态结构。模型以叶元为描述植物形态结构的单位,保留了形态结构的细节信息,并用生长特征对形态结构进行归类,大大节省了植物模拟时所需数据量。选取松树的形态结构,使用模型对其进行模拟实验。结果验证了模型的可行性和有效性。模型能够用于自然景观模拟、植物可视化、计算机辅助设计等领域。     

一种基于环境变化的树木动态生长仿真模型

研究虚拟植物生长的仿真应用较广.针对数字娱乐领域中用于虚拟场景的植物形态-功能仿真的有限需求,为了提高真实性,提出了一种通用的基于环境变化的虚拟树木动态生长的仿真模型,来仿真各种树木的生长过程.采用L系统描述树木的拓扑结构,结合植物学相关知识,引入了环境因素对树木生长的影响,将树木的生物学特性进行抽象与加权处理,建立了树木生长与光照信息交换的简洁算法.仿真实验结果表明,该模型能较好地反映了环境因素变化对植物生长的影响,较真实地仿真再现了树木的动态生长过程.     

花卉植物形态与生长可视化仿真研究

花卉植物形态结构复杂,叶片、花瓣等组织器官的可视化建模和生长仿真成为虚拟花卉的研究瓶颈。基于花卉图像和植物生态学,提出一种通用的草本花卉形态结构建模和生长可视化仿真算法。结合花卉图像信息和双三次Bezier曲面模拟组织器官的形态,利用定义的花卉植物拓扑结构建立单株花卉。为了忠于植物生长特性,采用Logistic方程模拟叶片和花瓣的生长过程。通过郁金香、石竹、茉莉等多种代表性草本花卉植物验证了算法的有效性,模拟的花卉逼真自然。     

基于模糊神经网络的植物生长建模

提出一种基于模糊神经网络的植物建模方法,将测量的植物生理数据作为模糊神经网络的输入,自动学习拟合植物器官生长函数,提取生长规则。由同化物驱动植物生长发育,对虚拟器官的属性进行修改,将生理部分的变化反馈到结构部分。当虚拟环境变化时,模型响应环境变化,自动调整生长函数的参数和生长规则,使植物趋向于有利生长环境。实验结果表明,该方法能够准确提取植物生长函数和生长规则,对植物生长进行逼真的模拟。     

面向并行设计的特征识别与模型重构方法

在分析现有CAD软件以及产品建模方法不足的基础上，引入广义工程语义特征的概念，应用广义特征对象实现面向并行设计的产品广义信息模型的简化表示；提出一种自动特征识别方法，对识别对象进行分类；以截面复杂的回转体特征为例，着重表述了基于基面的特征识别算法；扼要介绍Pro／E软件中的特征结构树，提出面向Pro／E的特征信息三级提取策略与特征信息模型重构原则，并据此开发了DFX原型系统．     

基于局部环境敏感的动态植物建模研究

通过在L-系统中引入提问模块和剪枝函数,对植物剪枝后内部资源分配发生改变的情况进行L-系统建模,并通过仿真实验分别实现了一个二维空间的植物抽象发展过程和一个三维空间下的植物剪枝模型。实验表明,这种建模方式可以很好地模拟植物剪枝后的生长变化过程,对虚拟农林、虚拟园艺的研究有一定借鉴意义。     

基于遥感的黑河流域植被物候空间格局提取分析

植被物候的检测对于认识自然季节现象的变化规律,服务农作物生产、全球变化、生态学应用方面具有重要价值。植被指数是描述植被数量、质量、植被长势和生物量指标的重要参数。利用SPOT VEGETATION NDVI时间序列数据,采用Savitzky-Golay滤波方法重建了NDVI的年内变化序列,并利用此数据提取了黑河流域植被物候空间分布格局。结果表明,采用此方法得到的植被物候信息和该区域的农事历信息符合较好。黑河流域植被物候具有明显的空间格局。上游的高寒草地区生长季长度较短。中游地区受人类活动影响严重,较为符合该区农作物生长信息。     

基于扫描激光测距数据的建筑物三维重建

建筑物的三维信息是重要的基础地理信息,可以应用于城市的规划、管理等方面,而机载激光扫描测距系统在城市建筑物的三维重建方面具有重要的应用价值。针对我国自行研制的机载激光扫描测距数据提出了一套利用稀疏激光测距数据自动提取建筑物三维信息的方法。首先根据测量的激光距离和相应的姿态、位置信息计算出激光采样点的三维位置,进而可以生成城市的数字表面模型(DSM)和城市的数字地面模型(DTM),依据它们能准确地提取出建筑物的轮廓信息,最后根据建筑物具有规则的形状这个特点来对建筑物的轮廓线进行规则化处理而最终恢复建筑物的三维信息。通过对北京城市北部地区的实际处理,说明了该方法的可行性。     

基于DLA的虚拟植物根系模拟方法研究

传统的根系研究模型注重于根系外观形态的模拟,而将根系的生理生态结合起来的模拟方法则较少。对于农业信息技术而言,根系生理生态的研究模型能更好地服务于农林业领域。文中在研究了DLA模型的特点及其应用的基础上,分析了基本DLA模型的不足并提出了一种改进的DLA模型,用于植物须根系的向水性模拟。该模型结合参数可控方法体现了植物须根系向水性的动态生长过程,一定程度上符合实际植物的生长机理,并在VC＋＋6.0上给出了模拟效果图。模拟结果显示,改进的模型能够逼真、细腻地模拟须根系的向水性生长形态。最后指出了改进DLA算法关于根系建模进一步的研究方向。     

基于多因子几何匹配的AI提取路网属性信息重建方法

利用AI(artificial intelligence)技术可从遥感影像上快速提取矢量数据,尤其可以获取实时性较好的矢量路网数据,但提取的数据没有属性信息;而已有的众源数据如OSM(open street map)路网具有开源、属性信息丰富等特点,但现势性相对于提取路网较低.针对上述情况,以AI提取路网为基准数据,OSM路网为匹配数据,将一种基于多因子几何匹配算法用于路网匹配中,并在匹配后引入匹配度的概念,以最优匹配对象进行属性重建.实验结果表明能有效地对AI提取路网的属性信息进行重建,并基于此开发了一套路网属性信息重建系统,在国家全球测图项目中投入使用.