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相似文献
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1.
基于OpenGL的小麦形态可视化技术   总被引:21,自引:6,他引:15       下载免费PDF全文
形态可视化技术是虚拟植物研究的关键技术之一。本研究以小麦作物为对象,在提出小麦形态可视化技术框架的基础上,首先研究了小麦不同器官的三维几何建模技术,构建了基于器官形态特征参数的几何模型,包括叶、茎秆和麦穗几何模型。用NURBS曲面来模拟叶片和叶鞘;用圆柱体模拟茎秆的节间;并采用组合单器官的方式来构建麦穗模型:用圆柱体模拟穗轴,用椭球体和圆柱体分别模拟小穗的谷粒及小穗枝梗。然后,基于OpenGL图形平台,绘制了小麦器官的三维形态,并提出了颜色渲染、纹理映射、光照处理等真实感图形显示技术;最后,通过耦合小麦植株的拓扑结构模型以及小麦个体之间的相互关系,实现了小麦从器官-个体-群体三个层次的形态可视化,从而为构建可视化小麦生长系统奠定了技术基础。  相似文献   

2.
作物生长机理模型可以定量描述作物生长发育及其与环境因子的动态关系,具有通用性、动态性和预测性的特点,但基于生长机理模型模拟结果的作物虚拟技术与方法尚缺乏研究。针对基于生理过程的小麦功能模型与三维结构模型之间不能很好衔接的问题,该文开展越冬期后不同小麦品种的主茎干物质量在不同器官之间的分配研究,以有效积温和干物质量为连接纽带,构建小麦叶片、叶鞘、茎秆、穗各器官的几何特征模拟模型,并用独立数据进行了验证。结果显示:穗干物质量分配指数模拟效果最好,RRMSE值和EF值分别为6.58%和0.98;叶片、叶鞘和茎秆的分配指数模拟效果较好,RRMSE值分别为13.86%、10.83%和14.87%,EF值分别为0.98、0.97和0.91。麦穗形态参数模型和叶鞘长度模型具有非常好的模拟性能;叶片长度和最大叶宽模型、茎秆长度和直径模型具有较好的模拟性能;叶鞘形态参数模型对于叶鞘展开宽度的模拟效果一般,需要在后续研究中对拟合方程和模型参数进一步修正。该系列模型以干物质量为参数输入,能够生成小麦主茎三维形态模拟所需的各器官逐日几何特征参数,参数反映了品种特性、生长环境及气象因素对作物生长的影响,是一种实现小麦功能模型与结构模型实际结合的有效方法。  相似文献   

3.
基于生长模型的玉米三维可视化研究   总被引:6,自引:2,他引:4       下载免费PDF全文
为了实现对玉米形态结构的定量化和可视化描述,提出了基于生长模型的玉米形态模拟及三维可视化的技术框架。通过资料收集和田间观测研究,构建了可描述不同玉米品种叶片、叶鞘和节间等器官的主要形态结构参数随叶序变化的形态知识模型。在玉米生长模型框架内,整合玉米形态知识模型和基于形态特征参数的器官几何模型,使玉米生长模型可输出玉米拓扑结构和各器官的形态特征参数,实现了对玉米形态建成过程的定量化模拟,并进一步驱动几何模型进行玉米植株和冠层的三维重建。根据上述“生长模型-形态模型-数学模型-显示模型”的思路,模拟了玉米“农大108”的三维形态建成过程及冠层的三维形态,具有较强的真实感,为玉米形态结构研究提供了新的思路和手段。  相似文献   

4.
动态显示玉米的生长、发育和产量形成过程,有利栽培管理。本研究主要目的是建立一个基于生长模拟模型的可视化系统,从而反映玉米生长、发育和产量形成的实时动态。有关玉米生长、发育和产量形成的基本算法与品种、环境和生产水平密切相关,其主要来自于现有文献和研究数据。基于生长模型的逐日输出,耦合玉米种子、根、茎、叶和穗等的形态建成和生长规则,从而建立了玉米形态变化的数学模型。通过计算机图形学、Visual C++和OpenGL,本文建立了基于生长模拟模型和三维动画技术的玉米可视化模型系统,其能基本反映玉米生长、发育和产量形成规律,并具有结构简单、界面友好和图像真实等优点。  相似文献   

5.
基于图像处理的小麦叶片形态的三维重建   总被引:13,自引:1,他引:12  
小麦叶片形态的复杂性使其很难在虚拟场景中真实表现,主要考虑叶片边缘、生长曲线和叶片空间扭曲及卷曲现象,提出一种基于图像的小麦叶片重建方法:采用边缘检测法提取小麦叶片边缘数据,根据小麦叶片生长曲线将边缘数据映射到三维空间,并在此基础上给出了不带约束的叶片模型和带约束的叶片扭曲及卷曲模型。结果表明,该方法采样精度高,便于保持叶片真实形状和实现多细节层次模型(LOD)技术,能较好模拟小麦叶片在空间的扭曲和卷曲现象。  相似文献   

6.
基于模型的可视化水稻生长系统的构建与实现   总被引:4,自引:1,他引:3  
在气象因子、土壤条件、品种参数和栽培措施等基础数据的支持下,通过耦合水稻生长模拟模型、形态结构建成模型和虚拟显示模型及策略分析评价模型、气象资料生成模型、品种参数调试模型,利用计算机软构件技术和动态图形技术,建立了基于模型的可视化水稻生长系统。系统在.NET平台上运用C#语言进行开发,接入OpenGL作图工具,初步实现了不同生态环境、品种类型、生产技术条件下水稻生长的动态模拟和逼真显示,具有数据管理、生长模拟、方案评估、因苗预测、时空分析、系统帮助等功能。研究结果将有助于提升农作生长系统表达的数字化和可视化水平,为虚拟农业的发展奠定基础。  相似文献   

7.
小麦根系长度的估算方法与参数分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
构建小麦根系伸长过程的动态模型,并对模型参数进行定量分析,可为植株形态建成模拟和可视化显示提供关键技术。根据根系生长发育的基本结构单元,利用根系与地上部叶片生长之间的同伸关系,以生长度日为时间尺度,建立了小麦初生根、节根与分枝根发生过程的模型;通过计算不同类型根系的生理年龄,建立了不同类型根系发育阶段预测模型;以线性方程为基础,建立了不同类型根的伸长过程模型,并实现了对总根长变化过程的动态模拟。利用独立的试验资料对所建模型进行了检验,结果显示模型对小麦总根长和主轴数量的模拟值与观测值的均方根差分别为370.68 cm和1.27个,相对误差分别为0.27和0.16;对模型参数的灵敏性分析表明,模拟结果对参数变化的响应比较适中,可以较好地反映小麦根系长度和拓扑结构的动态变化过程。  相似文献   

8.
日光温室芹菜外观形态及干物质积累分配模拟模型   总被引:3,自引:3,他引:0  
为实现日光温室芹菜外观形态与干物质积累分配预测。该研究依据芹菜(Apium graveolens L.)生长发育的光温反应特性,以‘尤文图斯’为试验品种,利用2年2茬分期播种试验观测数据,依据温室芹菜外观形态生长与关键气象因子(温度和辐射)的关系,以单株辐热积(Photo-ThermalIndex,PTI)为自变量构建了外观形态模拟模型;并建立了基于PTI的干物质分配模拟模型;结合叶面积指数模拟模块、光合作用和呼吸作用模拟模块,构建了干物质积累模拟模型;结合各器官各个发育阶段内的相对含水量,可计算鲜物质积累模拟模型。基于各子模块共同组成了日光温室芹菜外观形态及干物质积累分配模拟模型,确定了模型品种参数,利用独立试验数据对模型进行验证。结果表明,1)在外观形态模拟模型中,对根长、主茎茎粗、主茎茎长、株高、整枝和自然管理方式下叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)形态指标均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为2.46 cm、1.49 mm、6.72 cm、11.08 cm、0.74 m~2/m~2和0.77 m~2/m~2,归一化均方根误差(Normalized Root Mean Square Error,NRMSE)分别在16.63%~20.63%之间。2)在干物质分配模拟模型中,各器官的干物质分配指数NRMSE在8.24%~27.19%之间,RMSE在0.60%~7.01%之间。3)在干物质积累模拟模型中,不同器官(根、茎、叶、总茎、总叶、主茎、叶柄、整枝和自然管理方式下地上部)的干物质质量RMSE在3.85~85.80 g/m~2之间,NRMSE分别为14.21%~23.13%之间,说明干物质积累模拟模型对不同器官的干物质模拟均有较高的模拟效果。表明模型能够较准确模拟芹菜外观形态与干物质积累分配,系统化定量地表现出日光温室芹菜的生长动态过程。  相似文献   

9.
基于新陈代谢GM(1,1)模型的玉米叶长动态预测   总被引:1,自引:1,他引:0  
为实现虚拟玉米生长动态预测,本文以玉米棒三叶为对象,采用新陈代谢 GM(1,1)模型分析了不同施氮水平(150、300和450 kg/hm2)下玉米叶片长度的生长动态,结果表明:各组数据序列所建模型的均方差比值均小于0.0811,平均相对误差均小于0.0471,模型精度优于二级,具有较高的准确性,表明新陈代谢GM(1,1)模型能有效模拟玉米叶长动态变化,具有一定的可行性,研究结果可为玉米生长过程中的动态变化模拟提供参考.  相似文献   

10.
小麦群体生长状态实时绘制技术及实现   总被引:4,自引:3,他引:1  
为了有效提高小麦群体可视化的真实感与实时性,该文提出一种基于多技术融合的小麦群体生长实时绘制的方法。首先,根据小麦群体形态建成规律,定量分析了小麦群体中个体间差异性。其次,在改进群体显示实时性方面,基于已有的小麦个体生长可视化,采用细节层次(LOD)模型,根据视点、视角和视线来动态指导空间剖分以及细节层次的选择;采用视域裁剪技术,通过减少被检测节点的数量和提高单个节点视域裁剪的处理速度来提高系统的渲染速度;基于小麦群体中个体器官形态的组成,结合树形多级显示列表技术,通过改进数据结构设计,提高场景的显示效率;在增强群体可视化真实感方面,基于已有的小麦形态模型输出,通过小麦群体中个体间差异性分析研究,采用外部引用和实例化技术,创建互异的个体实例样本,群体绘制时进行随机引用,提高了显示的真实感;最后,进行基于不同技术小麦群体绘制的效率与实例分析比较,结果表明,基于多技术融合场景绘制算法的小麦群体生长可视化,具有较好的实时性和真实感。研究结果为进一步建立小麦生长可视化系统奠定了基础。  相似文献   

11.
小麦麦穗几何模型构建与可视化   总被引:5,自引:1,他引:4  
作物器官几何建模是虚拟作物研究的关键技术之一。通过对小麦穗形态结构的观测分析,提出基于形态特征参数的麦穗几何模型及可视化实现方法。在已有麦穗形态模拟模型的基础上,结合麦穗拓扑结构,构建麦穗形态结构几何模型,包括穗轴、小穗(外麸、麦芒、花药等)、麦穗穗形等子模型。其中,穗轴节片使用底面为椭圆的圆柱体进行模拟,节片交错叠加构成穗轴。基于外麸曲面半径变化曲线,以三角面片构造近似半椭球体来模拟外麸;基于麦芒曲线,以三角面片重构横截面近似为等边三角形的麦芒;用非统一有理B样条曲面模拟开花期小花顶端的花药;采用分层模型控制麦穗穗形。然后根据麦穗拓扑结构组合以上各器官,即可构建出麦穗几何模型。进一步结合颜色渲染、纹理映射、光照渲染等真实感显示技术,基于.Net平台,借助CSOpenGL,实现麦穗生长动态的可视化。结果表明,重构出的麦穗具有一定的真实感,能够用于不同品种、不同处理条件下麦穗生长动态的可视化表达。研究结果将有助于实现小麦植株生长动态的数字化、可视化。  相似文献   

12.
小麦叶形空间分布的模拟模型及推理系统   总被引:13,自引:3,他引:10  
对不同类型冬小麦品种叶形空间分布参数进行了定量描述,建立了叶片形状、叶面积指数随生长期的变化、叶面积随高度的分布及叶倾角分布(LAD)等叶形空间分布的模拟模型及推理系统,提出了叶片形状因子和长势模拟模型,单叶空间最高点、高度层间隔内累积投影叶面积及各组分的空间取向与叶倾角分布解析模型系统及其主要设计算法。上述模型为具有普适意义的冬小麦冠层结构机理模型,其推理系统可以精确计算任意高度层次的投影叶面积分布特性,是评价作物株形结构优劣判断群体结构合理与否的有力工具,同时对于解析和利用多角度遥感数据监测作物长势等也具有重要参考价值  相似文献   

13.
为构建基于生理生态过程的棉花虚拟生长模型,本研究以棉花模型COTGROW为基础,利用棉花品种"美棉33B"的3年田间密度试验数据,分析了棉株器官生物量-形态的关系,改进了COTGROW模型中的发育和形态发生模块,建立了基于生理生态过程的棉花地上部分形态模拟模型,并利用独立试验数据对模型进行检验。结果表明:模型对棉花地上部各器官形态特征的模拟值和测定值的吻合度较好,棉花株高、主茎节数、果枝数、各果枝果节数、节间长度、节间直径、叶片长度、叶片宽度、叶柄长度、叶柄直径、棉铃长度以及铃直径测定值与模拟值间的相关系数分别为0.99、0.99、0.99、0.92、0.95、0.93、0.75、0.71、0.81、0.62、0.98和0.98,均方根误差分别为3.85 cm、0.64、0.52、0.66、1.00 cm、0.15 cm、1.58 cm、2.39 cm、2.54 cm、0.05 cm、0.13 cm和0.10 cm。本研究建立的棉花地上部形态模拟模型能较准确地模拟棉花地上部分的生长状况,这将为棉花生长虚拟模型的开发奠定基础。  相似文献   

14.
叶面积既是重要的花卉作物外观品质指标,又是作物生长和蒸腾模型中所必需的作物参数。为建立水分对叶面积影响的预测模型,该研究以切花百合品种’索邦’(Lilium’Sorbonne’)为试验材料,于2009年3月至2010年1月在南京市农科所温室内进行了不同定植期和不同水分处理的栽培试验。首先根据试验数据,确定了切花百合正常生长的临界基质水势。然后定量分析了不同定植期和不同水分处理切花百合叶面积的变化规律,以及基质水势对百合最大叶长、最大叶长伸长速率和到达最大叶长累积的光温指数动态的影响。在此基础上,进一步建立基质水势对切花百合叶面积指数影响的动态预测模型,并采用与建模数据相独立的试验数据对模型进行了检验。结果表明,模型对百合展叶数、单叶叶长和叶面积指数预测效果较好,预测值与实测值之间基于1∶1线的决定系数(r2)分别为0.96、0.82、0.97,相对回归估计标准误差(rRMSE)分别为6.32%、8.78%、7.12%。该模型能较好地预测水分对切花百合叶面积的动态影响,可为进一步优化切花百合生产的水分管理提供决策支持。  相似文献   

15.
16.
基于核磁共振技术检测小麦植株水分分布和变化规律   总被引:6,自引:6,他引:0  
为研究活体冬小麦植株水分的分布状况和连续变化过程,该研究利用核磁共振无损、非侵入的技术优势,分析了小麦各器官T2弛豫谱特征及其反映的代谢特性,分别推求出小麦叶片、茎秆和穗的信号幅值与被检测器官纯水含量以及鲜质量的回归函数关系,在此基础上建立了测量活体冬小麦植株各器官湿基含水率的检测方法。对活体植株各器官湿基含水率核磁共振检测方法的可靠性验证表明,由核磁共振法和烘干法测定的小麦叶片、茎秆和穗的湿基含水率均方根误差分别为:5.3%、3.5%、3.3%。然后将该检测方法用于监测同一株冬小麦各器官湿基含水率的长期变化和日变化过程,结果显示,乳熟期至成熟期,小麦各个器官的湿基含水率均逐渐减小,而叶片湿基含水率的日变化则呈现先减小后增大的趋势。乳熟期叶片的湿基含水率由8:00逐渐减少,且在14:00-16:00达到最低值后开始恢复,于20:00恢复至当日初始水平。成熟期叶片湿基含水率由8:00逐渐减少,但在20:00不能恢复至日内的初始水平。由于这套基于核磁共振技术的小麦湿基含水率检测方法能够对同一植株进行活体无损连续监测,因此该研究的结果能够更直接更准确地揭示冬小麦植株体内水分的连续变化规律和植株衰老过程,从而为研究冬小麦健康生长耗水规律和制定合理的灌溉制度提供理论基础。  相似文献   

17.
中国作物生长模拟监测系统构建及应用   总被引:5,自引:1,他引:4  
该文系统阐述了中国作物生长模拟监测系统(Crop Growth Simulating and Monitoring System in China, CGMS-China)的构建方法及其在国家级农业气象业务中的应用。CGMS-China是基于WOFOST、Oryza2000、WheatSM、ChinaAgroys 4个作物模型构建的系统,在作物长势监测评估、农业气象灾害影响评估、作物产量预报等农业气象业务中均有应用。该系统可进行作物长势监测、产量预报、农业气象灾害影响评估。利用CGMS-China模拟输出的地上生物量、叶面积指数、穗质量,建立作物长势评估指标,可对小麦、玉米、水稻进行实时长势监测与评估。通过CGMS-China对2014年8月中旬华北黄淮夏玉米的干旱产量损失评估和2016年6月22日早稻高温热害的产量损失预估表明,CGMS-China对农业气象灾害影响评估的效果较好。利用CGMS-China对2014年冬小麦主产省进行产量预报,各省的平均预报相对误差为7%。与此同时,在CGMS-China中利用遥感数据同化方法,对山西洪洞县进行产量预报,预报相对误差小于11%。该系统在国家级农业气象业务中具有良好的应用前景。  相似文献   

18.
冬小麦叶片氮含量与叶片光合作用和营养状况密切相关,直接影响植株生长发育,而茎秆中的氮含量与茎秆中纤维素、半纤维素和木质素的比例和含量密切相关,直接影响茎秆质量及植株的抗倒伏能力。然而,有关对冬小麦茎秆氮含量估算研究较为有限,限制了从氮含量角度判断茎秆质量及对倒伏的预测能力。为精准估算冬小麦不同器官(叶片、茎秆)氮含量,该研究通过2年田间试验,获取冬小麦4个关键生育期(拔节期、抽穗期、开花期、灌浆期)和3种施氮水平条件下(N1、N2和N3)的冠层光谱反射率、叶片、茎秆氮含量及叶片SPAD (soil and plant analyzer development, SPAD)值。分析了不同生育期和施氮水平条件下高光谱植被指数对叶片和茎秆氮含量的敏感性,并结合5种常用的机器学习算法:随机森林回归(random forest regression,RFR)、支持向量回归(support vector regression,SVR)、偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)、高斯过程回归(gaussian process regression,GPR)、深度神经网络回归(deep neural networks,DNN)构建冬小麦叶片和茎秆氮含量估算模型。结果表明:高光谱植被指数对叶片和茎秆氮含量的敏感性受到生育期和施氮水平的影响。在灌浆期,最佳植被指数双峰冠层植被指数 DCNI(double-peak canopy nitrogen index)对叶片氮含量的敏感性最高,R2为0.866。对茎秆氮含量,在抽穗期的敏感性最高,最佳植被指数归一化叶绿素比值指数 NPQI(normalized phaeophytinization index)与氮含量相关系数R2=0.677。施氮水平的提升增加了光谱植被指数对茎秆氮含量的敏感性。结合SPAD值的机器学习算法提升了氮含量的估算精度,对叶片氮含量,在不同生育期和施氮水平条件下估算精度提升了1%~7%,其中在全生育期的归一化均方根误差NRMSE从0.254提升到0.214,抽穗期的NRMSE提升最大,从0.201提升到0.128。对茎秆氮含量,全生育期的NRMSE从0.443提升到0.400,抽穗期的NRMSE提升最大,从0.323提升到0.268。在全生育期,结合SPAD值的DNN模型对叶片(R2=0.782、NRMSE=0.214)和茎秆(R2=0.802、NRMSE=0.400)氮含量的估算精度最佳。研究说明,SPAD值与光谱植被指数结合有利于提升冬小麦不同生育期和施氮水平条件下叶片和茎秆氮含量的估算精度。  相似文献   

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