基于人工智能的虚拟树木生长过程模拟

来源 :北京林业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yj8888888
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着计算机技术的发展,虚拟现实技术逐渐广泛地应用于各行各业中。虚拟树木作为虚拟现实技术的一种,在娱乐、商业、教育等行业中作为虚拟场景的应用已经比较普遍。现代林业越来越重视对树木生长过程的研究,虚拟树木具有操作灵活、可视性好的特点,可以在计算机上进行虚拟实验来检验过去不能直接进行实验验证的假说,或者对虚拟树木实施不同的培育方案,亦可以建立虚拟农场,很好地克服了实际林业生产中存在的研究对象体积大、生理周期长、实验困难、易受环境影响等问题。越来越多的学者和研究人员注意到虚拟树木技术在林业中的应用前景。现阶段虚拟树木的研究主要是对树木的外形比如树干形态、枝叶形态、表面纹理颜色等进行模拟。此状态下的树木模型功能单一,只能用于建立比较逼真的虚拟树木场景,不能动态地表现树木的生长过程。在此基础上将树木的生长生理与形态相结合,建立树木的生理生态虚拟模型成为研究的新方向,包括树木生长过程中树干胸径和高度的变化、分枝情况、树叶生长、环境因素影响下的生长情况等内容,并逐步将各功能模型结合到一起,形成完整的树木生长模型。论文的主要工作有:(1)树木的基本结构采用常用的L-系统模型,在L-系统的基础上引入参数控制,适当添加随机变量,为树木生理过程的添加做准备,从生长的角度模拟树木。(2)树木的生理是复杂的过程,必须用数学的方式表达出来才能将其结合到树木形态模型中。论文中总结了树木在光照和水分影响下树木生长的数学模型,为树木生长模型的建立打下基础。(3)论文中对树木生长过程中树高生物量的变化过程进行模拟。由于树木生长周期长,并且生长过程容易受环境等外部因素影响,生长量数据的采集具有一定难度。针对这一问题,论文中采用支持向量回归结合遗传算法的方法对有限的生长量数据进行数学建模,避免了通常使用非线性回归方法中由于方程选择和回归精度造成的误差。(4)采用Visual C++与OpenGL相结合,模拟树木的生长过程,并建立仿真平台。实验表明,论文中采用的方法是可行的,能较真实地模拟树木生长量的变化过程,并且具有一定的使用价值,为今后虚拟树木的研究打下基础。
其他文献
本文作者的研究课题是基于国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目“证侯规范及其与疾病、方剂相关的基础研究”,课题研究的主要任务包括两部分内容:一部分是利用复杂系统
脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network, PCNN)是一种有着生物学背景的新一代人工神经网络,与传统人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)有着很大的区别。P
人体行为识别(HAR)是计算机视觉领域中备受关注的前沿方向和最为活跃的研究主题之一,它是指利用计算机视觉技术从图像或视频序列中识别和理解人的个体行为、人与人之间以及人
当今世界的能源结构,仍是以化石能源为主。随着科学技术的不断进步,核能等新兴能源也不断进入了人类生活的各个领域,但从整体来看,石油等依然是人类主要的能源来源。风能具有清洁、可重复利用、无污染的特点,在当前提倡可持续发展的情况下,大力发展风能具有极大的经济和社会效益。目前,世界各国都在大力开展对风力发电技术的研究。本文从建模和变桨距控制技术两个角度对风力发电机组进行了研究,以提高风力发电机组的发电效率
随着计算机技术、多媒体技术和互联网技术的快速发展,人们可以更加便捷地制作和传播图像等多媒体数据,网络上的图像数据也因此呈现出爆炸式的增长。为了便于人们从海量的图像资
物体识别是计算机视觉领域最基本也是最核心的任务之一,包括图片级的物体识别和更加精细的像素级物体识别(即场景语义分割)。近年来,随着深度传感技术的发展,如微软的Kinect,我们能
手是我们身体上最灵巧的部位,54块不同大小骨骼的组合使其能够完成复杂的任务。研究人员们希望机器人末端执行器的功能和运动形式更加接近人手,以能够满足任务要求的不断提高
自然现象或人工系统(比如雷达,生物工程,语音处理等)中产生的信号多为复杂的多成分信号。而将多成分信号分解为简单的基本信号之和一直是科学研究的中的热点。相对于多成分信号而
随着水下机器人的不断发展,对水下机器人运动能力和自主能力的要求也越来越高。本文针对一类自主仿生机器鱼,首先对其硬件系统改进,以增强其自主能力,其次对其各种游动步态进
从上世纪90年代开始,仿生嗅觉机器人逐渐成为国际上的研究热点,即模仿生物利用嗅觉感知搜索、跟踪水下或空气中化学等物质扩散形成的羽状流进而定位源头位置。利用机器人搭载