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杉木形态结构可视化模拟调查方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
树木可视化模拟首先是树木形态结构的模拟,对树木形态结构的准确了解对于提高模拟精度至关重要。杉木是我国特有的重要用材树种,从杉木可视化模拟的角度出发,针对杉木的形态结构建模所需的参数,从杉木的整体信息和分枝信息两个方面设计了杉木形态结构调查因子,并提出了相应的调查方法。对所调查的杉木数据进行了统计分析,得出了杉木的结构特征:杉木一级枝仰角主要分布在60~°90°内,方位角基本属于均匀分布,二级枝分布在水平方向上;随着枝下距的增加,枝长减少;枝长越长,子枝个数越多。 相似文献
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通过三维激光扫描技术得到的树木枝干点云数据,不仅数据量大,而且特征复杂,不适合采用传统的方法提取等值线。对此,首先把点云数据中树木的枝和干分为不同的部分,然后建立点云的分层模型,并分析点云在树高方向上的数据量分布。在高精度采样下,将分层点云作为等值线的采样数据,对每层数据中不同部分的树木枝干点云分别采用凸包算法进行连接,建立树木枝干的等值线模型。结果表明:在没有先验等值线知识和建立点云对象模型的条件下,利用迭代的凸包算法可以有效地对树木枝干离散点云数据进行连接,得到的等值线符合一般等值线的特点。最后通过实例验证了方法的适用性。图8表1参11 相似文献
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树木枝干Delaunay三角网格构建技术 总被引:1,自引:0,他引:1
基于点云的树木建模技术是获取树木三维模型的一种重要方法。以三维激光扫描得到的树木枝干点云数据为数据源,将树木枝干点云数据分割成不同的部分,沿树高方向分层。利用凸包算法提取树木不同高度的点云等值线,在相邻等值线间使用三角网生长算法构建Delaunay三角网。合并树木不同部分的Delaunay三角网格,构建出树木枝干的Delaunay三角网模型。通过实例验证,运用此方法提取的树木枝干等值线模型符合一般等值线模型的特点,相邻2条等值线间不会产生边缘交叉问题;构建的树木枝干Delaunay三角网模型比使用普通软件建立的模型数据量大幅减小,而且模型效果更好。使用射线碰撞检测技术提取模型参数,与实际测量值对比误差在5%以内,满足林业测树要求。 相似文献
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