基于结构-功能互反馈机制的植物生长可视化建模与仿真(简报)

为确定植物生长可视化建模的一般方法,在总结国内外相关研究成果的基础上,归纳了基于结构-功能反馈机制的植物生长可视化建模的步骤,研究了建模过程中涉及的植物形态结构描述模型、结构模型与功能模型的结合、可视化模型以及模型的有效性检验等关键性技术问题,最后以具体作物生长可视化建模为例阐述了该技术的应用,并对关键性技术问题进行了讨论.研究结果表明,基于结构-功能反馈机制的作物生长模型,不但能可视化模拟不同环境因素下作物的生长发育状况,而且可在作物理想株型培育、群体产量预测、栽培管理等领域发挥实际作用.     

基于弯曲变形计算的水稻穗空间形态模拟研究

通过实验测量了不同生长阶段水稻穗的三维形态数据和粒重,根据穗轴及各类型枝梗重力分配情况的不同,结合改进后的弯曲变形模型和空间坐标系,模拟了水稻穗的穗轴以及各类型枝梗的弯曲形态,提出了一种新的基于材料力学弯曲变形计算的水稻穗模拟算法,实现了对水稻穗几何形态的模拟。在此基础上,根据其生长规律模拟了整个水稻穗的几何形态及其生长过程。实验表明,使用该方法能较真实地模拟自然条件下水稻穗的几何形态。     

基于粒子系统的土壤胶粒快速凝聚的三维可视化仿真

土壤胶体凝聚三维可视化有助于更好地理解土壤凝聚动力学过程和土壤团聚体形成.该文构建了土壤胶粒粒子系统算法,实现了土壤胶粒建模及其胶体快速凝聚动态演化可视化.首先将土壤整体当作土壤立方体,土壤胶体颗粒看作球形,实现所有胶粒的建模.然后胶粒在布朗运动作用下以扩散系数随机移动,移动后发生碰撞而快速凝聚.该文分别实现了有固定中...     

基于虚拟模型的雾滴与叶片的交互行为分析

该文针对现有雾滴与植物叶片交互行为的研究局限于水平叶片的问题,提出了一种基于试验的液滴与不同倾角的植物叶片交互行为的模拟方法,并设计了一种新的液滴弹跳方向计算方法。首先利用微距高速摄像机对液滴在不同倾角的叶片上的静态接触角大小做了精确测量,并拟合了其随叶片倾角增大的变化规律,然后以此将弹跳判定公式推广到0°~50°范围内任意倾斜的叶片上。在液滴弹跳方向计算上引入了蒙特卡洛法,代替了原有的镜面反射计算液滴弹跳方向。模拟结果表明该方法能够较真实的模拟液滴与任意倾斜叶片的弹跳判定、碰撞、驻留以及飞溅现象。该文提出的方法,为研究雾滴与叶片的交互行为提供新的思路,使得模拟过程的计算量相对较小,为植物冠层与大量雾滴交互的沉积量计算和大规模植物场景与雾场交互的实施绘制提供了技术参考。     

基于虚拟模型的水稻冠层叶面积计算方法

水稻冠层的叶面积是分析水稻生长状况的重要参数,传统叶面积统计方法效率较低且误差较大,难以对植株冠层不同高度层的叶面积进行测量。针对传统水稻冠层叶面积统计方法的薄弱点,该文提出一种基于虚拟模型的水稻冠层叶面积计算方法。该方法首先通过田间试验获取的水稻形态参数,建立虚拟水稻模型,然后基于该模型计算植株整体叶面积以及两株水稻在一定株距下不同高度层内叶片面积的大小,从而为水稻种植管理措施的优化提供参考。该文算法与长宽校正法相比,在整株叶面积统计结果上,二者相差在5%左右;每层叶片面积实际测定和仿真结果的比较,两者误差在10%之内。该方法对于水稻冠层叶片面积统计具有一定的实际意义。     

基于基因表达式编程的植物形态建模智能化方法

针对人为操作L系统进行植物形态建模时存在盲目性和低效性的问题,该文提出一种智能化的植物形态可视化建模方法。该方法利用基因表达式编程思想自动获取L系统产生式规则,进而模拟出特定的植物形态结构。在分析现有工作的基础上,提出限制性的初始种群设计策略和种群个体选择策略,以缩小算法的搜索范围;提出一种综合外围轮廓比较和Hausdorff距离计算的个体适应度评价函数,以自动筛选出每一代中的优良个体。该方法使用OpenGL在NVIDIA GeForce3图形硬件上实现。试验结果表明,该方法不仅能逼真地模拟指定植物的三维形态,还可以仿真出形态各异的植物图形。该方法可为虚拟植物建模提供参考。     

基于虚拟生长模型的温室番茄栽培管理专家系统

为改进传统农业专家系统的决策性能,动态表达其决策结果,提出并实现了基于虚拟生长模型的温室番茄栽培管理专家系统.介绍了系统的总体框架与功能模块,分析了系统实现的若干关键技术,如开发工具、知识表示方法、知识库的构建、虚拟番茄生长模型等.系统综合运用推理、预测、可视化与解释等机制帮助用户设计栽培管理方案,可视化模拟和预测温室番茄的生长发育进程.基于虚拟生长模型的温室番茄栽培管理专家系统初步实现了积温模型、形态发生模型与专家系统知识模型的综合集成,更适合温室番茄栽培管理的实际需要.试验表明该系统具有较好的应用前景.     

基于Leap Motion的虚拟农作物人机交互系统设计

传统的虚拟植物人机交互系统一般运行在特定的操作系统或者移动平台上,而交互方式多是通过鼠标键盘进行人机交互,需要用户输入较为繁琐的参数和命令,导致系统用户缺乏良好的交互体验。针对上述情况,该本文基于云计算和体感交互技术,设计开发了虚拟农作物体感交互系统。系统先在云端计算生成虚拟农作物的三维模型,并将这些模型保存在云端。随后,由系统前端的Leap Motion体感控制器采集用户手部信息数据,通过本地计算机对数据进行处理,识别出各种各样的手势,再与浏览器上Web GL绘制成的虚拟植物进行实时交互,从而实现植物的平移、旋转、生长、形态变化以及三维模型的更新等操作。详细介绍了Leap Motion手势识别的基本原理,虚拟农作物体感交互系统的总体框架,农作物的测量和虚拟模型的生成,数据交互协议的设计原理,Web GL图形绘制以及单双手手势交互库的建立等关键技术。该系统已经由Web GL编程实现,试验结果表明,使用该文研发的系统,用户在浏览器上可以通过不同的手势对虚拟作物模型的形态和生长进行实时调控,具有良好的交互体验。该系统的建立,可为国内外同类研究提供技术上的参考。