一种基于自适应分形算法的树木形态模拟方法
【专利摘要】一种基于自适应分形算法的树木形态模拟方法，步骤如下：获取树木形态图像tImage；建立树木形态模型tModel；计算一级分枝枝长Ln；构建IFS分形矩阵Wn；实现三维树木分形本发明由于建立了IFS分形的树木形态反馈机制，并且树木形态模型涵盖了林业上经常使用的树木生长模型（包括树高生长模型、冠幅生长模型、冠高生长模型、冠长率模型），同时加入了冠形指数变化模型。因此可以通过这些模型实现对IFS分形矩阵参数的控制，使其分形生长完全适应于表示树木实际生长的模型曲线。以下是IFS分形方法在改进前后对树高、冠幅生长模拟的图形比较。对于各一级枝长的生长、冠长率生长、冠形指数的变化等也具有类似的差异。
【专利说明】一种基于自适应分形算法的树木形态模拟方法
【技术领域】
[0001]本项发明属于电子信息【技术领域】，具体涉及一种基于自适应分形算法的树木形态模拟方法。
【背景技术】
[0002]树木三维可视化模拟成为森林模拟的重要技术手段。分形几何技术作为可视化的重要基础得到长足发展。分形几何理论中迭代函数系统(Iterated Function System, IFS)在树木形态结构模拟中被广泛应用。在利用IFS分形方法进行树木三维可视化模拟中，其分形矩阵决定了所模拟的树木形态结构和形态变化。然而，传统的IFS分形方法的主要缺陷之一，就是其分形矩阵一旦确定，所生成的树木结构变化不再改变，其形态变化也不再改变。这一特性使其分形的树木形态结构难以符合模拟对像实际生长着的情况。这不但严重影响了树木可视化的模拟效果，也影响到以树木形态特征为竞争因子的树木生长的模拟。从而严重制约了 IFS分形方法在林业领域的应用。因此，构造适应于树木形态模型并适应其形态变化的IFS分形方法成为本项发明的焦点。
[0003]在本项发明中，利用了树木形态模型，以及获取树木形态图像的激光扫描等现有技术。而发明的核心是提出一种适应于树木形态特征及其形态变化的IFS分形矩阵参数的计算方法。利用这种算法可以实现对单轴分枝类型的树木的形态结构及其生长变化的三维模拟。
【发明内容】
[0004]以真实的树木形态(此处指树木的整体轮廓)图像为依据，建立IFS分形矩阵，使其分形迭代所生成的树木形态以及形态变化符合真实树木的形态和形态变化。以克服传统IFS分形算法所模拟的树木即不能满足树木形态特征，也不能满足树木形态生长变化的缺陷。本项发明将给出IFS的改进算法。
[0005]一种基于自适应分形算法的树木形态模拟方法，步骤如下:
[0006](I)获取树木形态图像tlmage ；
[0007](2)建立树木形态模型tModel，；
[0008](3)计算一级分枝枝长Ln ；
[0009](4)构建IFS分形矩阵Wn ；
[0010](5)实现三维树木分形iC。
[0011]所述步骤(I)中，获取树木形态图像tlmage，获取树木形态图像的目的是为了以树木形态图像为基础来匹配树木形态模型。获取树木形态图像的方法，采用地面三维激光扫描、单张摄影照片的逆投影变化、立体像对等三种方法获得树木形态图像；所述三维激光扫描方法，即树木图像来自于FARO LS120地面激光扫描系统的点阵数据，由三维点阵处理平台Ge0magicl2以平行投影方式显示正视图像，通过点坐标记录树高Z值和树根Z值来计算树高；然后拉框选择树木对像，并保存树木二维正视图tlmage。[0012]所述步骤(2)中，建立树木形态模型tModel，即以公式(I)为树木形态模型，编制树木形态图像与树木形态模型曲线的匹配算法，将树木的外形用模型曲线来刻画，其树木的上下冠形分别对应于两个幂函数方程，模型曲线的匹配采用目视匹配的方法，即首先输入树高数值，然后由鼠标选择图像中的树高位置、树根位置、冠高位置、枝下高位置，最后通过调整上冠幅指数、下冠形指数两个参数，使模型曲线适合于树木图像的冠形，此时在模型表示栏得到两个幂函数方程，即描述树木上下冠幅形态的模型；
【权利要求】
1.一种基于自适应分形算法的树木形态模拟方法，其特征在于，所述方法的步骤如下: (O获取树木形态图像tImage ； (2)建立树木形态模型tModel，； (3)计算一级分枝枝长Ln； (4)构建IFS分形矩阵Wn； (5)实现三维树木分形Rf
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于:所述步骤(1)中，获取树木形态图像tlmage,获取树木形态图像的目的是为了以树木形态图像为基础来匹配树木形态模型。获取树木形态图像的方法，采用地面三维激光扫描、单张摄影照片的逆投影变化、立体像对等三种方法获得树木形态图像；所述三维激光扫描方法，即树木图像来自于FARO LS120地面激光扫描系统的点阵数据，由三维点阵处理平台Ge0magicl2以平行投影方式显示正视图像,通过点坐标记录树高Z值和树根Z值来计算树高；然后拉框选择树木对像,并保存树木二维正视图tlmage。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于:所述步骤(2)中，建立树木形态模型tModel，即以公式(I)为树木形态模型，编制树木形态图像与树木形态模型曲线的匹配算法，将树木的外形用模型曲线来刻画，其树木的上下冠形分别对应于两个幂函数方程，模型曲线的匹配采用目视匹配的方法，即首先输入树高数值，然后由鼠标选择图像中的树高位置、树根位置、冠高位置、枝下高位置，最后通过调整上冠幅指数、下冠形指数两个参数，使模型曲线适合于树木图像的冠形，此时在模型表示栏得到两个幂函数方程，即描述树木上下冠幅形态的模型；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于:所述步骤(3)中，所述计算一级分枝长度Ln，树木一级分枝的长度与其父枝即树木主干长度的比值是构成IFS分形参数的重要依据，每个一级分枝长度在不同的生长阶段都受到所在生长阶段冠形的限制，以下给出适应于一级分枝着枝点位置即枝下距和分枝仰角的分枝长度计算方法，单轴分枝的一级分枝方程用线性模型表示即认为是直枝，弯枝可用非线性曲线表示；直枝表示为y=ax+b，b为分枝枝下距，a=tg(r)，r为分枝仰角，树木冠形曲线上部冠形为yzH-ap-bi，下部冠形为y=Hb+a2x~b2，求解一级分枝与冠形曲线的交点，方法采用割线迭代法，其交点与着枝点位置的距离即为一级分枝的枝长。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于:所述步骤(4)中，构建IFS分形矩阵Wn，IFS分形矩阵由(2)式表示，其中，sn为收缩因子，由于在三个坐标轴方向的收缩比例相同，收缩矩阵退化为收缩因子；其后为以X为轴，顺时针旋转4角，为分枝仰角，和以Z为轴顺时针旋转a?角，产生分枝方位角的旋转矩阵；以及在平面坐标原点，初始树高为1?的初始矩阵和一级分枝着枝点位置bn矩阵，产生平移矩阵，取Sn的数值分别为每个一级分枝长度与树高的比值，沿树高方向的生长为仰角rn=0的一级分枝的生长，只是着枝点位置为树高，式中η代表不同的一级分枝，二级以上的分枝仍然使用(2)式进行迭代，迭代次数等于该树种的总分枝级数，
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于:所述步骤(5)中，实现三维树木分形#/,对于静态树木，(2)式给出初始树高为tv —级分枝个数为n，着枝点位置为bn，方位角为an，仰角为rn的一次迭代，其中s?的数值来源于每个分枝长度与Iitl的比值，取树高方向的分枝仰角rn=0，即为第一次迭代^生成一级分枝，其冠形符合冠形图像tlmage和冠形模型曲线，二级分枝由(2)式进行第二次迭代 <生成，只是迭代对像为每个一级分枝，由此迭代M次，即树种的总分枝级数，即可。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于:对于树木生长的模拟，以获取每个时期的树冠图像tlmageN为依据，利用树高生长模型、冠幅生长模型、冠长率生长模型、以及由tlmageN为依据的冠形指数变化模型，得到每个时刻树木一级分枝即顶枝的生长量，只是树闻方向的分枝生长Sn等于树闻生长量与生长前树闻的比值,其它分枝的生长量由该分枝与生长前后冠形曲线的交点决定，其Sn等于分枝生长量与生长前的分枝长度的比值，二级以上分枝的Sn与一级分枝相同。
【文档编号】G06T11/00GK103679773SQ201310752559
【公开日】2014年3月26日 申请日期:2013年12月31日 优先权日:2013年12月31日
【发明者】刘闽, 张怀清, 鞠洪波, 陈永富, 蒋娴 申请人:中国林业科学研究院资源信息研究所