模糊逻辑与复合顺序形态学相结合的叶脉检测方法

【目的】针对叶脉图像存在模糊性和噪声的问题,将模糊逻辑与复合顺序形态学相结合,提出一种叶脉模糊逻辑增强方法,以提高叶脉检测方法的抗噪能力和检测效果。【方法】根据5×5邻域中各像元距中心像元的距离,确定邻域像元权重,提出像元隶属度计算方法,利用三角型隶属函数实现叶脉图像模糊化。结合Sugeno模糊模型,提出模糊逻辑推理规则,增强叶脉图像对比度。构建2个尺度分别为3和5的方形结构元素及4个尺度为5的不同方向的线形结构元素,建立基于4个不同方向卷积差分模板的最佳线形结构元素确定方法,设定多个百分位,提出多结构元多百分位的复合顺序形态学检测算子。以叶脉原图和加噪后的图像为例,进行8种不同检测方法的对比试验,以峰值信噪比定量评定方法优劣。【结果】模糊逻辑与复合顺序形态学相结合的叶脉检测方法可增强原图对比度1.668倍,最大峰值信噪比为52.624 6,相较其他方法噪声得到了更有效的处理,提取的叶脉图像更加清晰、完整、连续。【结论】模糊逻辑与复合顺序形态学相结合的叶脉检测方法可有效提高叶脉检测抗噪能力和检测效果,是一种有效的叶脉检测手段。     

基于样本库的杉木林分生长动态可视化模拟

[目的]通过构建杉木生长样本库,研究一种考虑林分空间结构与生长之间交互过程的生长模拟方法,同时结合三维可视化技术,实现林分生长动态可视化模拟。[方法]以2012—2017年湖南省黄丰桥国有林场6块杉木样地的连续调查数据为数据源,考虑相邻木树冠侧方挤压及上方光照遮盖对中心木生长的影响,研建基于空间结构单元的水平、垂直空间结构参数,在此基础上,选取特征指标构建样本库,以马氏距离作为待模拟林木与样本库的匹配准则,对林木与样本库进行迭代匹配,实现考虑空间结构与生长交互过程的林分生长模拟。同时基于三维模型剖分及动态组织方法,采用节点动画技术对林分生长动态进行可视化表达。[结果]经相关性对比分析,选取年龄、胸径、水平、垂直空间结构参数及胸径连年生长率作为特征指标构建样本库预测胸径生长(包含杉木8 934株,其中死亡97株),采用线性建模预测树高、冠幅、活枝下高生长。通过对样地观测值与生长预测值进行配对样本T检验及线性回归,结果表明:胸径、树高、冠幅、活枝下高的生长预测效果良好,具体顺序为胸径树高冠幅活枝下高,线性回归决定系数R~2分别为0.925、0.556、0.482、0.459。[结论]基于样本库的林分生长动态可视化模拟方法能实现胸径、树高、冠幅、活枝下高4个指标的生长可视化,效果形象直观,能满足林业科研和生产实践要求。     

基于空间结构的杉木树冠生长可视化模拟

[目的]定量研究杉木林分中不同空间结构对林木冠形生长变化的影响,实现基于空间结构的杉木树冠生长可视化模拟。[方法]以湖南省攸县黄丰桥国有林场为试验区,在林分中选择并划分空间结构单元,进行冠形和空间结构数据调查,将林木东南西北4个方向的活枝下高、冠高、冠幅作为林木冠形描述因子,将周围木影响距离、相对树高定义为水平空间结构参数Ph和垂直空间结构参数Pv,使用多元逐步回归的分析方法,分析冠形描述因子与年龄、水平、垂直空间结构参数的关系,建立不同空间结构下杉木冠形的生长变化模型。基于B样条曲线模拟杉木冠形,构建不同生长阶段的三维杉木模型,结合三维动态渲染技术,实现杉木树冠生长的可视化模拟。[结果]通过对年龄和水平、垂直空间结构参数的逐步回归分析,结果表明:林木活枝下高、冠高和年龄、垂直空间结构参数呈现显著相关关系,模型决定系数R~2分别为0.754和0.813;林木各向冠幅和年龄、水平空间结构参数呈现极显著相关关系,模型决定系数R~2为0.623。基于杉木树冠生长模型和三维动态渲染技术,实现了树冠在东南西北不同方向的生长可视化。[结论]通过划分空间结构单元的方法选择研究目标并进行数据调查,使用逐步回归的方法,分析杉木冠形数据和年龄与空间结构数据的关系,建立树冠各方向活枝下高、冠高、冠幅的生长模型,结合三维动态渲染技术,使用MOGRE三维渲染引擎作为工具,实现了基于空间结构的杉木树冠生长可视化模拟。