基于随机分形的树木(枫树)可视化研究

为了更好地发挥森林效益,提高森林的管理效果,需要虚拟不同树木生长过程的形态,建立相应的可视化系统,从而寻找树木生长规律,用来指导实践。本文首先介绍了虚拟单棵树木的两种分形方法:L系统和迭代函数系统。在此基础上对其进行改进,考虑到气候、温度、阳光和风向等因素对树木生长形态的影响,在生成规则和仿射变换、树木初始角度、树木主干与枝干的夹角、树枝的粗细和长度等五个方面分别引入随机因子,用Matlab软件进行编程,实现了枫树不同形态的绘制。此方法可以推广到虚拟不同植物的形态等,在虚拟农业研究、虚拟场景、景观设计、动画制作等方面有广泛的应用。     

SVR的树木生长过程建模及其参数优化研究

计算机树木模型可以广泛地应用于理解、预测和调控树木的生长和产量,在树木生长及生态系统等领域的研究中已经成为一种很重要的研究方法。采用支持向量回归对树木高度进行建模与预测,减小了样本数据量小造成的误差,克服了树木生长方程选择的困难。对支持向量机的参数采用遗传算法进行筛选,提高数据拟合精度。最后将预测结果与采用各类生长方程模型的预测结果进行比较,结果表明用支持向量机预测方法有较高的精度。     

SVR的树木生长过程建模及其参数优化研究

计算机树木模型可以广泛地应用于理解、预测和调控树木的生长和产量,在树木生长及生态系统等领域的研究中已经成为一种很重要的研究方法。采用支持向量回归对树木高度进行建模与预测,减小了样本数据量小造成的误差,克服了树木生长方程选择的困难。对支持向量机的参数采用遗传算法进行筛选,提高数据拟合精度。最后将预测结果与采用各类生长方程模型的预测结果进行比较,结果表明用支持向量机预测方法有较高的精度。     

基于L-系统规则组合机制的植物建模新方法

L-系统是基于植物学规则进行树木建模的经典方法之一,已被广泛地应用于虚拟植物生成与应用中,但在实际建模中还存在规则提取难,建模周期长等问题。针对这个问题提出了L-系统规则组合的建模新方法,该方法利于树木形态及生长规则的复用,从构建基本的分枝结构、叶序、花序和果实等器官不同造型库出发,并结合相关的植物形态学、植物生理生态学知识和野外实测的树木形态因子数据,进行器官模型组合,最终形成树木三维几何模型。最后以龙眼树等为建模实例,基于该方法快速实现了三维建模,取得了较好的效果。目前该方法较适于构建具有复杂器官的高大乔木,还不足以模拟所有的植物,通过介绍该方法,希望在一定程度上降低L-系统建模的难度,达到快速建模的目的。     

园林观赏树木动物形艺术造型研究

从自然界寻找设计灵感,按照仿生设计方法,在保持植物自然面貌和生态学特征基础上,将思想理念投入到可塑性较强的园林观赏树木生长过程中,通过艺术设计、造型制作和养护管理3个关键步骤进行艺术加工,最终把树木外形塑造成酷似动物形态的艺术形象,并对动物形造型技艺及其发展现状进行了讨论.     

基于OpenGL的交互式三维树木建模与可视化研究

通过讨论树体枝干几何建模的理论和方法,重点围绕树木交互式建模技术和三维可视化实现进行了研究探讨。实现过程主要分为3步:首先,对真实树木枝干的几何形态结构进行分析,利用分析结果构建枝干模型生成方法,用六边形棱柱近似模拟树干和枝段,再用六边形棱台作为枝段元经过连续偏转、连接的方法模拟枝干弯曲的形态。其次,基于枝干生成方法,利用分形迭代思想实现整株树体的建模。为提高仿真度,通过加入干扰因子使最终生成的树体枝干模型不过于规则。最后,为实现模型的可视化,选用OpenGL图形技术和Visual C++作为模型可视化工具和开发工具,通过对所建立的模型进行数学描述以及场景渲染和特征参数提取,建立一个支持交互的三维树木建模系统。     

基于点云数据的树在风中可视化模拟

研究树木在不同风速下的动态模拟对预测树木受自然灾害的程度具有重要意义。本研究采用三维激光扫描仪对树枝骨架进行提取,并构建树枝模型,同时建立树叶及风场模型,通过受力分析探索树木运动规律,利用OpenGL模拟树在风中的可视化运动过程。研究结果表明,可视化模拟具有较强的真实感,为自然灾害下树木的动态模拟提供了参考。     

三维树木模型及其在林分可视化中的应用

三维树木模型的创建直接反映了林分模拟的效果。为了能够快速真实地模拟林分,该文针对现有三维建模的技术特点,提出了基于OBJ标准模型文件的面向对象的树木三维数据模型,并论证了该模型在林分可视化中应用的正确性和高效性。     

Elman动态递归神经网络在树木生长预测中的应用

该文充分考虑树木生长所特有的动态性、随机性和非线性,以及Elman动态递归模型的结构特点,获取北京山区油松解析木生长数据,分别建立了Elman型树木胸径生长和树高生长的神经网络动态模型.研究表明,Elman动态递归模型对非线性问题建模具有很好的拟和性和仿真性,其中,用于胸径生长建模时,其拟和精度达到99.45%,仿真精度达到99.42%;用于树高生长建模时,拟和精度达到 97.30%,仿真精度达到97.29%,而且其拟和和仿真曲线均为“S”形,符合树木生长规律.进一步对Elman动态模型和常规BP静态模型比较发现,Elman模型具有更好的拟和性、预测性和稳定性.      

植物三维可视化研究进展

植物三维建模及其可视化系统基于植物的生理生态特性和形态特征进行研究,对于植物生长过程研究和自然景观再现均有重要意义。从基于模型的三维建模、基于图像的三维建模和基于扫描数据集的三维建模三个方面阐述了植物的三维建模研究进展,介绍了几何模型以及多个植物可视化系统软件的研究成果,总结了植物三维建模方式及其可视化系统存在的优势与不足,尤其是植物生理生态模型与形态模型可视化的耦合研究还有待完善,并对植物三维建模方式及其可视化系统的趋势进行了展望。     

蓝莓植株形态研究与虚拟模型建立

根据在蓝莓种植基地进行实际的观测,对蓝莓植株的形态结构进行分析和建模,根据虚拟植物理论,以L系统为依据,研究蓝莓生长形态,使用三维建模软件ProE建模,以VRML和OpenGL虚拟现实技术为手段,依据蓝莓树体结构特征,建立并实现蓝莓树枝干模型,实现蓝莓模型的可视化仿真。     

基于3DS MAX脚本的树木生成软件的实现

使用计算机作为工具来模拟植物生长及其形态的方法，是随着计算机技术的发展而不断进步的。该软件建立在3DS MAX脚本语言基础上，实现了树的创建，这是实现森林虚拟环境的基础。树的整体创建采用了空间L系统方法。利用了3DS MAX中很重要的创建对象工-MESH，并实现摄像机场景动画。     

植物三维形态交互式设计软件需求分析探讨

数字植物是当前植物学研究的热点问题之一,植物三维形态结构建模是数字植物研究面临的首要问题,三维形态交互式设计是实现数字植物形态结构建模的重要技术手段之一。而面向科学研究、高校教学、品种推广、技术培训、虚拟仿真不同应用领域,对植物三维形态交互式设计软件产生不同的需求。本文对植物三维形态交互式设计任务和目标进行分析,并结合现有研究成果和应用实例,对相应的植物三维形态设计系统软件的系统设置、形态设计、动态模拟、可视化展示与计算等方面的需求进行探讨,以期为植物三维形态设计乃至植物虚拟仿真技术提供技术参考。     

福州市公园绿地树种配置的关联分析

利用植物生长指数对福州市公园绿地树种关联性和植物群落空间特征进行分析。结果表明,福州市公园乔灌木生长指数大于60的有56个树种;种间关联较强的树种集合有6组。在群落空间构成上,森林公园Ⅱ区的群落空间特征较显著,其余群落的空间特征差异较小。结合福州市公园树种种植现状,提出公园树种配置的相关建议。     

基于L系统的开心形苹果树枝干模型

虚拟植物模型即用计算机模拟植物的生长发育。本文通过虚拟植物研究方法L系统理论的介绍,结合开心形苹果树的形态结构特点,使用虚拟植物模拟软件L-studio,动态地模拟出开心形苹果树在不同生长阶段的三维形态。通过使用随机规则控制树枝生长方式,并使用管道模型模拟枝干的加粗生长,实现了开心形苹果树的基本形态模型。     

贵阳市二环林带主要树种胸径和树高的生长分析

通过对二环林带各标段调查分析,取点采样测量树种生物量,分别在各标段点内选一株平均优势木做解析木进行了分析;针对各标段主要树种的胸径和树高随着年龄的变化,并利用统计分析其生长变化曲线,探索了其生长状况和生长规律。     

龙眼树势评判及表观预测模型的建立

在龙眼末次秋梢充分老熟后,调查梢长、梢粗、复叶数、叶片长、叶片宽、节间长以及叶片干鲜重、叶片色差参数等表观生长指标,通过常规分析各个指标发现弱树与壮树末次梢的长度、粗度、复叶数及叶片宽差异极显著,说明树势越强壮,末次梢表现越长越粗,复叶数也较多,叶片也大.运用SPSS19.0统计分析软件对所有测定指标进行相关分析,建立树势表观预测模型:Y理论树势=-0.148-0.106XC值+0.755X梢粗,依据树势分类和预测模型中的两个预测变量,对分类结果进行判别分析,以验证预测变量的准确率,预测模型的总判别准确率为69.9％.     

基于Richards方程的杉木树高生长模型

利用Richards生长方程构建杉木Cunninghamia lanceolata树高生长模型。以福建省三明市将乐县国有林场杉木人工林为研究对象．基于15块杉木人工林标准地野外调查数据。在分析林分相对胸径（出）和相对树高（hR）规律的基础上,拟合了胸径．树高曲线、胸径一株数累积（％）曲线以及树高一株数累积（％）曲线。根据林分结构现状,应用SPSS20统计软件模拟了杉木树高生长模型。结果表明：在95％置信区间内,模型的相关指数达到了0．993,求得参数A=28．606,B=1．094．k=0．031,m=-0．466,且各参数的估计值符合杉木的生长规律。此模型大大提高了林木树高因子的模拟精度．并为实现森林资源的优化配置提供基础数据。图3表3参30