基于变化光源方向多图像的植物叶片表观三维模拟

为了真实准确地模拟植物叶片表观颜色,提出一种基于多图像的叶片表观模拟方法。首先搭建基于线性光源的表观图像采集系统,用以获得400张视线角度固定、光源方向变化的叶片图像集合;采用拟合方法自动地从400张图像中获得整个叶片表面的表观特征参数,包括漫反射强度、高光反射强度和粗糙度;利用该拟合方法对线性光源移动条件下理想物体的各种反射特征的变化情况进行仿真计算,然后针对叶片图像中的每个像素寻找与仿真计算结果最接近的表观模型参数作为拟合结果。通过该拟合方法,可将叶片表面上各个位置的表观参数合成3张表观参数图像,采用基于点光源的实时光照方法测试最终的可视化模拟效果。从模拟结果中可以看出利用该文方法得到的结果能够真实地表现叶片自身的表观质感特性,相对于传统方法更加真实准确。     

病虫害状态下作物叶片表观模拟方法

为了解决农作物病害三维场景难以模拟的问题,该文提出一种病虫害条件下叶片表观的模拟算法。该方法首先利用细胞纹理基函数控制病斑的形状、分布及扩散方式;之后为了模拟病斑在叶片上的堆积效果,采用shell模型进行模拟,并针对病斑的特点,对病斑的颗粒感、高度变化以及周边叶色的变化情况均进行建模。试验结果表明,该方法可以真实地模拟植物叶片在病害状态下的表观,可以容易地与病害知识进行结合,实现基于环境数据驱动的白粉病病情变化过程模拟,为数字农业设计及农业科普培训动画的制作提供有力工具。     

基于图像的作物病害状态表观三维模拟方法

为了解决病害表观信息难以获取导致的作物病害状态三维模拟困难的问题,该文提出一种基于图像的作物病害状态表观模拟方法。该方法首先利用单张图像提取病斑的形状、颜色以及位置特征,并对其变化过程进行自动推断;基于这些特征信息,对病害的病状以及病症表观进行建模。试验结果表明,该方法可以利用网络中已有的病斑图像对病害侵染导致的作物表观变化进行真实地三维模拟,一定程度上解决病害表观信息缺失的问题,为数字农业设计及农业科普培训动画的制作提供有力工具。     

基于形态参数的水稻根系三维建模及可视化

构建基于形态特征参数的水稻根系几何模型,实现不同生长条件下水稻根系生长动态的三维可视化。本文通过分析水稻根尖生长随生育进程的变化模式,构建了水稻单根三维显示模型,包括根节点初始位置和生长方向的确定以及根轴的空间模拟等;进一步结合水稻根系拓扑结构,以生长度日（GDD）为驱动因子,建立了水稻根系三维重构模型,包括不定根初始发生时间和位置、不定根初始伸展角度、不定根伸长速率、不定根空间分布模型等;然后在Visual C++环境下,结合可视化显示模块、场景控制模块、人机交互界面和数据库模块等,研制了水稻根系三维可     

基于生长模型的玉米三维可视化研究

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。     

单图像的植物器官表观纹理生成系统研发

为提高农业题材三维数字媒体内容制作效率,解决植物器官表观纹理制作流程繁琐的问题,研发了基于单图像的植物器官表观纹理生成系统。该系统分为漫反射强度纹理、透射纹理、高光纹理、法向量贴图、环境遮蔽图以及表观纹理实时可视化6个模块。漫反射强度纹理生成模块采用基于能量约束的本征图像分解方法将植物器官图像分解为漫反射纹理以及光照图;透射纹理生成模块以PROSPECT模型为理论基础,反演植物叶片透射与反射的统计学关系,利用漫反射纹理生成透射纹理;高光参数纹理生成模块采用交互式操作,基于用户对少量样本点的高光表观参数设定,根据概率插值出整个器官表面的高光参数,进而形成高光强度纹理和粗糙度纹理;法向量贴图模块在阴影恢复形状技术的基础上,综合低频和高频特征生成法向量贴图;环境遮蔽图生成模块通过简单的亮度倍增操作,将光照图转换成环境遮蔽纹理;表观纹理实时可视化模块利用上述生成的表观纹理进行实时的器官三维渲染,为用户提供反馈。系统仅需调节3个参数即可生成6种样式丰富的器官表观纹理,操作简捷,自动化程度高。在处理512×512分辨率的图像时,生成6种表观纹理的总计算时间小于8 s。结果表明,该系统可以通过简单的操作,高效生成三维植物可视化中常用的表观纹理,为农业题材的三维数字资源开发提供技术工具。     

耦合粘虫胁迫的玉米生长可视化模拟

针对难以定量化模拟虫害影响植物形态结构和生理过程的问题,提出将虫害影响耦合至植物功能-结构模型中的可视化模拟方法。根据粘虫啃食叶片的空间分布特征,改进细胞纹理特征点和基函数,适用于描述粘虫啃食路径,采用单叶被啃食率描述被啃食程度,并以三维可视化形式模拟虫害啃食效果;结合粘虫数量、啃食量以及分布规律,估计各单叶被啃食率,根据单叶虫洞可视化方法,定量化表达粘虫对单株玉米形态结构的影响;根据植物形态结构变化,将粘虫胁迫作用于生物量产量、生物量分配等植物生理过程,确定粘虫对植物形态发育的影响。试验结果表明,单叶虫洞可视化方法能较形象、逼真的仿真不同受灾程度下粘虫对叶片形态的影响,并将虫害影响耦合至功能-结构模型中,实现虫害胁迫下植物生长发育的模拟和仿真,为定量描述和理解灾害程度提供新思路。     

玉米叶片几何造型研究

针对虚拟作物研究中的作物个体或器官几何造型问题,用三次B样条来拟合玉米叶片的三维形态,并用虚拟模型进行玉米叶片几何特征的计算.与其它方法相比,该方法具有精度高,参数少的特点,是一种适合于玉米叶片三维造型的好方法.     

基于可视化类库的植株三维形态配准方法及点云可视化

精确的植物三维静态形态结构模型有助于植物空间结构相关的各种研究,是虚拟植物、植物建模等问题研究的一个重要方面。研究植物生长过程中的三维信息的获取可以获得作物生长过程中各参数的动态数据,可为精细农业植物生长模型建立等提供依据。该文以植物为研究对象,介绍了虚拟植物及植物三维可视化的研究现状,讨论了植物叶片三维可视化的可行性及必要性。针对植物三维点云的采集与处理上,讨论了三维扫描仪的精度测定方法,并针对基于基准体的植株点云配准问题,提出采用基准体点云平均法向量计算的方法,去除了部分基准体表面的噪声点,提高了植株体的配准精度;采用迭代最近点（iterative closest point,ICP）算法,对植株叶片进行进一步的高精度配准。最后采用基于可视化类库VTK(visualization toolkit)实现了植物点云配准与三维可视化。     

基于体着色的植物构型三维重建和可视化模拟

对植物进行三维重建通常利用立体视觉原理,由于立体匹配无法自动完成,加大了对植物构型时空变化的研究难度。根据体素颜色赋值法,设计了记录植物空间变化的体素三维重建系统,并利用其重建出植物点云数据,提出了针对植物体素点云数据进行滤波、分类及提取植物构型信息的算法,基于OpenAlea利用植物构型信息,建立植物构型模型并实现可视化模拟。采用阴香（Cinnamomum burmannii）枝条作为样本对该三维重建系统进行验证,结果表明,该系统能够自动重建枝条构型组织茎叶的点云,抽取植物构型信息的算法能快速正确得到枝     

玉米三维重构及可视化系统的设计与实现

重构出植物的三维形态是数字植物研究的基础。介绍了玉米三维重构及可视化系统的整体结构、数学基础及实现过程。系统由器官几何造型模块、生长模型模块、可视化控制模块、数据库和人机交互界面组成。其中，玉米叶片、茎节、雄穗、雌穗和根系的三维形态是由基于器官形态结构主要特征而构建的参数化的几何模型来描述的。模型参数具有较明确的生物学意义，均可由品种特征或生长模型生成；系统运行时，根据玉米品种特征和玉米生长模型生成植株的拓扑结构参数和器官几何模型参数，通过人机交互操作来确定行株距等农艺措施参数，进而结合VC++和openGL在计算机上重构出玉米器官、个体和群体的三维形态，具有较好地真实感。系统界面友好、使用方便，易于交互，为农学研究者提供了新的手段。     

利用3D模型模拟天空与叶面散射对玉米冠层截光率的影响

该文利用并行蒙特卡罗光线跟踪模型定量分析了天空散射与叶片散射对玉米冠层截光率的影响.模拟试验表明:相同辐射强度时,冠层截获的光强与受剑照射的叶片在天空散射时都比直接辐射时多;当太阳高度角小于60°时,冠层在阴大截获的总光强小于晴大,但至少60%的叶片在阴大截获的光强大于晴大时截获的光强;叶片散射对冠层光分布的影响与波长...     

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。     

基于无人机数码影像的玉米育种材料株高和LAI监测

快速、无损和高通量地获取田间株高(height,H)和叶面积指数(leaf area index,LAI)表型信息,对玉米育种材料的长势监测及产量预测具有重要的意义。基于无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)遥感平台搭载高清数码相机构建低成本的遥感数据获取系统,于2017年5—9月在北京市昌平区小汤山镇国家精准农业研究示范基地的玉米育种材料试验田,获取试验田苗期、拔节期、喇叭口期和抽雄吐丝期的高清数码影像和地面实测的H、LAI和地面控制点(ground control point,GCP)的三维空间坐标。首先,基于高清数码影像结合GCP生成试验田的数字表面模型(digital surface model,DSM)和高清数码正射影像(digital orthophoto map,DOM);然后,基于DSM和DOM分别提取玉米育种材料的H和数码影像变量,其中将DOM的红、绿和蓝通道的DN(digital number)值分别定义为R、G和B,进行归一化后得到数码影像变量,分别定义为r、g和b;最后,基于实测H对DSM提取的H进行了精度验证,并用逐步回归分析方法进行了LAI的估测。结果表明,实测H和DSM提取的H高度拟合(R~2、RMSE和n RMSE分别为0.93,28.69 cm和17.90%);仅用数码影像变量估测LAI,得到最优的估测变量为r和r/b,其估算模型和验证模型的R~2、RMSE和n RMSE分别为0.63,0.40,26.47%和0.68,0.38,25.51%;将H与数码影像变量进行融合估测LAI,得到最优的估测变量为H、g和g/b,其估算模型和验证模型的R~2、RMSE和n RMSE分别为0.69,0.37,24.34%和0.73,0.35,23.49%。研究表明,基于无人机高清数码影像结合GCP生成DSM,提取玉米育种材料的H,精度较高;将H与数码影像变量进行融合估测LAI,与仅用数码影像变量相比,估测模型和验证模型的精度明显提高。该研究可为玉米育种材料的田间表型信息监测提供参考。     

小麦麦穗几何模型构建与可视化

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。