基于角度约束空间殖民算法的树点云几何结构重建方法

激光点云数据包含信息丰富、精度高,在森林演变、植物模型重构方面应用广泛。为提高树三维重构时的精度与真实感,提出一种基于实测点云数据的三维重构方法。首先使用Kinect 2.0采集树的双面点云数据,在树根附近放置塑料标准球作为标记,使用人工标记法粗配与ICP(Iterative closest point)算法精配相结合的方式对获取的双面点云数据进行配准,得到树完整的点云数据;其次,引入生长角度约束改进空间殖民算法生成树的三维骨架,根据管道模型估算树枝粗度,使用广义圆柱体生成树干;最后对叶片单独建模,根据叶序规则添加树叶完成树的三维重构。以玉兰树、枫树以及深圳先进技术研究院可视计算研究中心(VCC)公开库中的Limit Tree为例,进行重构实验,重构结果表明,该方法能够逼真地模拟树的三维形态结构,较好的展现树的拓扑结构关系,重构误差在6.5%以内,可为虚拟树木三维建模、虚拟修剪以及树的拓扑结构分析等研究提供参考。     

基于CART重要度排序和混合ELM模型的蒸散预测

准确地预测区域蒸散有助于区域水资源的合理利用,减少水资源浪费。为从多项气象因子中筛选出核心因子,构建少因子蒸散预测模型,高效精确预测蒸散,该研究在九大农业区选取23个典型站点,搜集降水量、日照时数等8个气象因子数据,使用分类回归树（classification and regression tree,CART）对气象因子进行重要度排序。基于排序结果,选取排序前3～5项气象因子,基于极限学习机（extreme learning machine,ELM）模型对蒸散进行预测。同时,使用遗传算法（genetic algorithm,GA）,粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）,麻雀搜索算法（sparrow search algorithm,SSA）对ELM模型进行优化,并使用这3种优化算法（GA-ELM、PSO-ELM、SSA-ELM）构建少因子混合优化蒸散预测模型。结果表明：1）基于CART算法重要度排序结果,蒸散的主要影响因子依次是降水量、日照时数、平均本站气压、日最高气温、平均相对湿度。2）3种优化算法预测模型中,PSO-ELM模型的预测精度最高,23个站点的蒸散预测的均方根误差为6.608～22.077 mm/d,纳什效率系数为0.824～0.998,R²为0.908～0.995,平均绝对误差为5.075～16.677 mm/d。3）ELM模型在云贵高原区和四川盆地及周边地区有较好的适用性,3种优化算法在华南区和云贵高原区有较好的适用性,其中PSO-ELM模型的适用性最高。研究结果为中国九大农业区域的作物需水量计算提供参考。     

虚拟现实中基于Hermite曲线实现固定漫游路径算法与优化

利用Hermite样条曲线的原理,在Unity3D环境下,实现了虚拟场景中固定漫游路径的生成算法。用户可以在交互方式下调整控制节点,为了方便用户实时观察路径曲线,利用OnDrawGizos函数自动生成随着小球变化的蓝色路径,用户在编辑模式下就可看到曲线的变化。最后利用节点固化的方法,将生成的曲线坐标保存到数组中,从而摆脱了固定漫游中由于大量计算而造成计算机资源的浪费。     

基于Unity 3D的撒肥机虚拟仿真

选取2FL-Ⅰ型撒肥机为研究对象,在对其机械结构和工作原理进行理论分析基础上,使用Pro/E对撒肥机进行三维建模,使用3DS Max对模型附加材质,调整坐标轴等;将调整好的三维模型导入到Unity3D软件当中,建立虚拟场景,利用软件的物理引擎对撒肥机的机械传动过程进行虚拟仿真。该设计实现了机械零件的动态装配和三维透视观察、撒肥效果模拟,摄像机近景作业跟随和远景作业观察等功能,为农机的虚拟设计和垦区农场的农机教学、展示服务。     

基于角度约束空间殖民算法的树点云几何结构重建方法

激光点云数据包含信息丰富、精度高,在森林演变、植物模型重构方面应用广泛。为提高树三维重构时的精度与真实感,提出一种基于实测点云数据的三维重构方法。首先使用Kinect 2.0采集树的双面点云数据,在树根附近放置塑料标准球作为标记,使用人工标记法粗配与ICP(Iterative closest point)算法精配相结合的方式对获取的双面点云数据进行配准,得到树完整的点云数据;其次,引入生长角度约束改进空间殖民算法生成树的三维骨架,根据管道模型估算树枝粗度,使用广义圆柱体生成树干;最后对叶片单独建模,根据叶序规则添加树叶完成树的三维重构。以玉兰树、枫树以及深圳先进技术研究院可视计算研究中心(VCC)公开库中的Limit Tree为例,进行重构实验,重构结果表明,该方法能够逼真地模拟树的三维形态结构,较好的展现树的拓扑结构关系,重构误差在6.5%以内,可为虚拟树木三维建模、虚拟修剪以及树的拓扑结构分析等研究提供参考。     

基于Ray Tracing的数字植株冠层光照分布研究

针对植株冠层光照模型精度不高、采集效率低的问题,提出了一种基于Ray Tracing的数字植株冠层光照分布计算方法。首先,通过Kinect 2.0获取两种盆栽植株的三维点云,对其进行预处理和三维重建;其次,通过改进的光线跟踪技术模拟植株冠层光照分布;然后,分析了不同时刻模拟植株累计光强与真实植株实际光照强度之间的关系。实验结果表明:两种植株的模拟光强与真实光强的RMSE分别为0.187 2和0.118 5,因此该方法具有实时性和可行性,可以为植株提供较为科学合理的整形和修剪参考。     

基于随机森林回归算法的苹果树冠层光照分布模型

合理的果树冠层结构有利于光照的有效分布,对提升果实产量与品质有重要意义。为揭示果树冠层内部的光照分布情况,针对目前果树冠层内部光照强度获取难度大、预测精度低的问题,研究了冠层颜色特征与光照强度的对应关系,提出一种基于冠层剖面阴影特征和冠层点云颜色特征的随机森林预测模型。以纺锤形"陕富6号"苹果树为研究对象,首先使用Kinect 2. 0采集果树的双面点云数据,预处理后得到完整的点云数据;其次,基于改进的空间殖民算法和叶序添加规则重构果树的三维模型;最后,使用"切片法",在垂直方向上将冠层模型每0. 1 m分层划分,使用POV-Ray渲染器逐层渲染阴影,同时使用光照度计,自顶向下每0. 1 m实测光照强度数据,构建以每层阴影图灰度特征和每层点云HSI颜色特征为输入,以相对光照强度为输出的随机森林网络。试验结果表明,该方法能够较为准确地预测冠层内的光照分布情况,预测值与实际值的决定系数R~2为0. 864,平均绝对百分比误差MAPE为0. 236,RF回归模型可作为苹果树冠层内光照分布预测的有效方法,为果树的剪枝、整形等研究提供参考。     

基于Unity3D的撒肥机三维建模与作业环境仿真平台的搭建

以撒肥机械为例,搭建一个通用的农机仿真平台。使用Pro/E和3DS Max对撒肥机进行三维建模,将建立好的三维模型完整导入到Unity3D软件当中,建立农田、道路、草木等地表环境的虚拟场景。利用软件自带的物理引擎对撒肥机的机械传动原理和工作状态进行虚拟仿真,为建立农机虚拟仿真平台打下基础。     

基于角度约束空间殖民算法的树点云几何结构重建方法

激光点云数据包含信息丰富、精度高,在森林演变、植物模型重构方面应用广泛。为提高树三维重构时的精度与真实感,提出一种基于实测点云数据的三维重构方法。首先,使用Kinect 2.0采集树的双面点云数据,在树根附近放置塑料标准球作为标记,使用人工标记法粗配与ICP算法精配相结合的方式对获取的双面点云数据进行配准,得到树完整的点云数据;其次,引入生长角度约束改进空间殖民算法生成树的三维骨架,根据管道模型估算树枝粗度,使用广义圆柱体生成树干;最后,对叶片单独建模,根据叶序规则添加树叶完成树的三维重构。以玉兰树、枫树以及Limit Tree为例进行重构试验,试验结果表明,该方法能够逼真地模拟树的三维形态结构,较好地展现树的拓扑结构关系,重构误差在6.5%以内,可为虚拟树木三维建模、虚拟修剪以及树的拓扑结构分析等研究提供参考。