黄土高原是世界上土壤侵蚀最严重的区域之一,水土流失导致该地区土层变薄、养分减少、植被退化、生态脆弱,经济发展缓慢,同时侵蚀产沙淤积下游河道,加剧洪涝灾害。因此,国家十分重视并采取多项措施来开展黄土高原水土保持生态建设,但水土流失形势仍比较严峻。本研究采用BP神经网络,进行黄土高原小流域侵蚀预测,分析了小流域的真实感三维景观虚拟的理论与关键技术,重点探索了虚拟的实现方法,开发完成小流域侵蚀预测与景观虚拟系统。主要研究工作和结论如下:(1)改进BP神经网络学习算法,选取小流域的年均降雨量、产洪降雨量、年径流量、产洪径流量等影响因素,作为输入变量,小流域的侵蚀量作为预测结果。以多年实地观测数据训练网络,并检验预测结果,取得了较好的预测精度。(2)探讨了基于等高线的小流域地形的三维建模;提出了顶点法向量的加权平均法,较好地解决了光照模型的连续性问题并增强真实感;采用天空球模型,加以纹理贴图及时钟控制,实现了天空云彩的动态飘浮效果。(3)树木的虚拟中,使用基于图像的“十字交叉法”建模方式,获得较真实效果和较快绘制速率。(4)研究了粒子系统实现自然降雨模拟,选取位置、生命期、形状等作为粒子属性,采用链表数据结构,依次产生新粒子,计算粒子运动,绘制粒子,消除死亡粒子。(5)小流域的地表径流是一个复杂的物理过程,三维虚拟过程中,对地学模型中水流方向算法进行简化,采用八网格算法确定水流运动方向。对于地形中的低洼处,以逐步抬高低洼点高程的方法,解决了径流的连续性问题,基于粒子系统实现,获得了逼真的模拟效果。