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为在保留植物器官形态重要特征的前提下,适度精简原始三角网格数据,以满足计算机三维建模及应用的需要。通过改进Isler等"基于三角形折叠的网格简化方法",提出了能够有效解决简化过程中出现网格交叉、大钝角三角形和狭长三角形现象的算法,构建精简叶曲面网格的新方法,并使用三维激光扫描仪采集得到的烟草叶片结构数据对该方法进行评价。结果显示当冠层简化比例为90.3%时,渲染效率提高86.1%,并且简化后叶片仍然逼近原始结构。结果表明:使用该算法不但能显著减少叶曲面三角形网格的数目,而且能很好地保留叶曲面形态特征。该算法可应用于不同形态类型叶片的简化,包括褶皱度很大的叶片。该研究可为植物冠层可视化与植物冠层光环境模拟等方面提供有力的支持。 相似文献
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基于点云数据的植物叶片三维重建 总被引：1，自引：1，他引：0
叶片是植物最重要的器官之一,为构建植物叶片的高精度几何模型,提出了一种基于三维点云数据的植物叶片几何建模方法。针对植物叶片形态特征,选定最适三维扫描仪进行叶片点云数据获取,通过点云的配准、简化及去噪等操作得到高质量叶片点云数据,在此基础上进行叶片网格生成与网格优化,最终得到高精度植物叶片网格模型。利用该方法分别对黄瓜、玉米和两个品种的葡萄叶片进行几何建模,结果表明,所构建的叶片模型能够较好地保持叶片形态特征,且较以前的方法在精确度和真实感方面有了较大的提高。该研究对于推动数字植物几何建模及进一步基于几何模型的可视化计算具有重要意义。 相似文献
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烟草地上部植株三维重构与可视化 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】实现烟草的数字化与可视化。【方法】本文采用模板技术对烟草植株进行三维重构,首先通过三维数字化仪对烟草器官进行测量和形态特征提取,然后基于形态结构特征分别建立了烟草叶片、花朵、果实和茎节等器官的参数化几何模型,保存为模板文件,最后调用相应的模板文件,结合图形变换方法拼接成完整植株几何模型。【结果】利用本文方法可方便构造烟草各主要时期的三维模型。【结论】所建立的烟草植株几何模型具有较高的真实感,为其三维形态交互设计和可视化模拟提供了技术支撑。 相似文献
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西瓜三维形态几何建模和真实感绘制技术研究 总被引：8，自引：3，他引：8
【目的】实现西瓜形态的数字化设计和生长的可视化模拟。【方法】提出一种基于B样条曲线的西瓜器官几何造型方法,并利用位置信息和茸毛生成技术描述器官的局部细节特征;依据西瓜器官的主要形态特征,提取器官几何模型的主控参数,参数具有较明确的农学意义,结合模板技术实现西瓜主要器官和植株三维形态结构的交互式设计;同时也可以根据西瓜植株拓扑结构发展规律,通过动态驱动参数化器官几何模型的方法实现植株生长的可视化模拟。【结果】本文提出的西瓜器官三维形态建模和植株结构交互式生成方法易于与农业知识结合,所重构的形态模型具有较好的真实感效果。【结论】文章提出的方法具有较好的普适性,为瓜果类作物三维形态的交互设计和形态模拟提供了实用的方法和手段。 相似文献
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基于三维数字化的玉米株型参数提取方法研究 总被引：4，自引：0，他引：4
【目的】玉米株型参数获取是玉米精确化育种和栽培研究的重要环节,研究解决玉米株型参数获取中存在的测量标准不一致、测量精度低、数据难以可视化、算法提取参数精度低等问题具有重要意义。【方法】本文利用三维数字化仪获取玉米植株骨架结构,提出玉米茎、叶、雄穗和雌穗器官三维数字化获取标准规程。通过将植株三维数字化数据旋转至与Z轴正方向平行并平移至坐标系原点进行数据标准化,进一步根据三维数字化数据位置关系,结合各株型参数的定义实现了株高、叶片着生高度、叶片最高点高度、叶长、叶宽、叶展、叶倾角及叶方位角等主要株型参数的提取,同时提出一种新的玉米植株方位平面计算方法,通过构建植株方位平面与各叶方位角角度差绝对值之和作为目标优化函数,进一步对该L1优化问题进行迭代求解得到植株方位平面,当叶数量是偶数时,方法可以给出精确的方位平面区间,在此基础上,引入dev值作为评价植株叶相对植株方位平面偏离度的指标。【结果】利用6个品种吐丝期玉米植株三维数字化数据和人工测量参数数据进行株型参数提取方法验证。结果表明,方法提取的叶长、叶倾角、方位角误差较小,RMSE分别为3.44 cm、3.41°和8.23°,叶长和叶倾角的MAPE分别为4.06%和4.72%,叶宽因叶片在叶脉垂直平面上的曲线形态不一致导致误差相对较大,RMSE和MAPE分别为0.80 cm和7.21%。与传统负方向能量均值法相比,所提出新的玉米植株方位平面计算方法给出了玉米植株方位平面更确切的定量化描述,对于玉米株型的定量评价具有一定价值。【结论】基于三维数字化的玉米株型参数提取方法为玉米株型参数的提取与分析提供了一种精确、便捷、可视的技术手段,对于玉米株型表型组学、玉米功能结构模型及玉米株型优化研究具有重要作用。 相似文献
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摘要 （目的）在模拟玉米三维结构的过程中,需要描述和表征其各器官的变化。叶片是其重要的器官之一,而叶片造型的主要任务是叶片中脉曲线的设计。（方法）本文采用对中脉分段的方法,根据各分段曲率参数计算出每段变形之后的端点,递推得到若干可用于描述叶脉特征的点列。为了获得玉米植株叶片中脉的三维形态,作者采用三维数字化仪测量了36株玉米群体中脉的空间坐标。（结果）基于测定的三维坐标数据提取了各叶片中脉分段的曲率参数值,并对曲率值按叶位进行了统计分析,得出用于描述完整植株的五类叶型和各种叶型的位置分布规律。并采用VC++与OpenGL库相结合的可视化技术,实现了玉米群体的三维真实感重构,并将该方法模拟出的叶面积与实际测量的叶面积进行了验证,得到R2为0.9975。（结论）采用叶片分段并且逐段计算叶脉弯曲的方法,在对玉米的三维结构的构建中获得了较好的效果,将为与形态结构相关的研究提供基础数据。 相似文献
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基于形态特征参数的稻穗几何建模及可视化研究 总被引：6，自引：0，他引：6
【目的】建立基于形态特征参数的稻穗几何模型,实现稻穗的可视化。【方法】通过对稻穗形态建成过程中关键特征的观测分析,利用三维几何建模技术,构建基于形态特征参数的稻穗几何模型,包括穗曲线、穗轴、次枝梗和小穗几何模型;用Bezier曲线来拟合穗曲线,将二维空间的穗曲线映射到三维空间,构建穗轴几何模型;用一段穗轴及圆柱体模拟一次枝梗和二次枝梗;并分别用椭球体及圆柱体模拟小穗的谷粒及小枝梗,最后基于稻穗的拓扑结构,构建稻穗几何模型。模型参数主要有穗长、穗倾角、一次枝梗长、一次枝梗数目、二次枝梗长、二次枝梗数目、谷粒大小等。【结果】在稻穗几何模型基础上,基于OpenGL图形平台,实现了稻穗生长过程的三维可视化, 较好地描述了稻穗形态建成过程。【结论】稻穗的可视化为建立可视化水稻生长系统奠定了基础,同时对其它作物的可视化表达也有很好的借鉴意义。 相似文献
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【目的】通过研究3种不同复杂程度植株冠层的三维重建,为更加精准获取植株冠层表型参数提供新方法。【方法】本文首先用单反相机获取3种不同复杂程度植株冠层图片序列,通过三维重建得到各植株稠密点云;随后还原植株点云原始尺度,过滤稠密点云中的噪声,再使用改进区域增长算法分割植株点云冠层;之后借助激光扫描仪,利用手动测量和激光扫描方法分别从二维和三维两个方面对多视图几何重建的叶片进行精度评价,二维精度评价为叶片长宽的实际测量值分别与激光扫描仪获取的叶片的长宽值和多视图几何重建叶片的长宽值进行统计分析,三维精度评价使用传统的网格对比方法豪斯多夫距离与更加精准的工业级网格3D精度对比检测软件Geomagic Qualify。【结果】多视图几何重建的植株叶片表型信息与手动测量值间的判定系数（R 2）均高于0.96,激光扫描方法获取的植株叶片表型信息与手动测量值间的判定系数（R 2）均高0.99;多视图几何重建的叶片与激光扫描得到的叶片在0—±1mm偏差范围内的比例大部分达到97%以上;以激光扫描的叶片网格为参考,多视图几何重建的叶片网格的豪斯多夫距离90%以上分布在0—2 mm。本研究的多视图几何重建方法与改进区域增长算法相结合能对不同复杂程度的植株取得比较理想的重建结果。 【结论】本文提出的多视图几何方法与改进区域增长算法相结合的重建方法可以弥补区域增长算法的不足,对表面不平滑的植株冠层具有更好的分割效果,适合不同复杂程度植株三维重建,为育种研究获取植株表型提供一定的参考。 相似文献
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基于高光谱数据的棉田虫害鉴别研究 总被引：2，自引：1，他引：1
【目的】快速、准确、无损伤地鉴别棉花虫害类别,以便针对性制定植保施药方案。【方法】对棉花叶片高光谱数据进行采集和分析。采用波段范围为350～2 500 nm的FieldSpec?3便携式光谱分析仪,分别获取受蚜虫和红蜘蛛危害的棉花叶片以及正常棉花叶片的高光谱数据。采用K-近邻和SVM算法区分受红蜘蛛和蚜虫侵害的叶片以及正常叶片。为进一步优化虫害识别模型、提高识别精度,利用主成分分析方法 (PCA)进行特征降维,并利用网格搜索法进行参数寻优。【结果】使用K-近邻算法和SVM算法构建了虫害识别模型,2种模型的识别率分别为86.08%和89.29%;引入PCA进行特征降维并使用网格搜索进行参数寻优后,可以提高虫害识别率,K-近邻算法和SVM算法的识别精度分别达到88.24%和92.16%。【结论】利用高光谱数据可以区分受蚜虫和红蜘蛛侵害以及正常的棉花叶片;结合PCA降维和网格搜索法,能够提高识别率且不需要获得具体的特征波段;对于受蚜虫和红蜘蛛侵害以及正常的叶片识别,基于径向基核函数的SVM算法优于K-近邻算法。 相似文献
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作物三维可视化将为作物生长动态预测、栽培管理调控、作物株型设计等提供形象逼真的可视化工具,从而有力促进虚拟农业和信息农业的发展。针对小麦形态结构复杂、叶片三维可视化不易表达的问题,基于田间实测数据和NURBS曲面建模实现了小麦叶片的三维重建。首先,通过田间实验定期观测小麦形态数据(叶长、叶宽、茎叶夹角、叶片弯曲度、茎秆直径等),建立小麦叶片主脉控制点构造算法,将小麦形态数据转换为主脉控制点坐标;其次,确定所有控制点坐标和节点矢量,构建小麦叶片和叶鞘NURBS曲面;最后,借助Open GL图形库可实现小麦不同生育期的模拟模型,并实现了小麦叶片的扭曲形变。结果表明该方法选取的小麦形态数据具有代表性,重建的小麦叶片模型逼真度较高,接近实测模型,易于实现小麦生长过程的动态模拟。 相似文献
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《安徽农业科学》2012,40(2)
[目的]研究混丝加香前振动筛分机的技术改进,解决其筛网网孔在运行过程中被碎丝堵塞,造成筛网筛分效率下降、卷烟端部落丝量和烟支含末率超标的问题。[方法]通过在振动筛分机的上层增加一层孔径为4.0 mm筛网,先对物料进行粗筛,第2层筛网孔径1.1 mm不变,并在筛网每格下面挂上冷卷拉伸弹簧,在弹簧上套上橡胶套管,使其在运动过程中对筛网进行敲打,防止筛网堵塞。[结果]与改进前相比,改进后的混丝加香前振动筛分机烟丝整丝率提高1.69个百分点,碎丝率降低1.41个百分点;卷烟端部落丝量降低3.29 mg/支,烟支含末率降低1.02个百分点,烟支物理指标稳定性明显提高,有效解决了筛网堵塞的问题。[结论]该方法简单易实施,费用较低,筛分效果好,提高了烟丝结构和烟支物理指标的稳定性,具有很好的推广使用价值。 相似文献
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目的 实现精确迅速的农作物病害检测,减少人工诊断成本,降低病害带来的农作物产量和品质影响。方法 根据对农作物病害和病斑特征的分析,提出一种基于卷积注意力机制改进的YOLOX-Nano智能检测与识别模型,该模型采用CSPDarkNet作为主干网络,将卷积注意力模块CBAM引入到YOLOX-Nano网络结构的特征金字塔(Feature pyramid network,FPN)中,并在训练中引入Mixup数据增强方式,同时将分类的损失函数由二分类交叉熵损失函数(Binary cross entropy loss,BCE Loss)替换为焦点损失函数Focal Loss、回归损失函数由GIOU Loss替换为本文设计的CenterIOU Loss函数,采用迁移学习策略训练改进的YOLOX-Nano模型,以此提升农作物病害检测的精度。结果 改进后的YOLOX-Nano模型仅有0.98×106的参数量,在移动端测试单张图片检测时间约为0.187 s,平均识别精度达到99.56%。实践结果表明,其能快速有效地检测与识别苹果、玉米、葡萄、草莓、马铃薯和番茄等农作物的常见病害,且达到了精度与速度的平衡。结论 改进后的模型不仅对农作物叶片病害识别具有较高的精度和较快的检测速度,参数量和计算量较少,还易于部署在手机等移动端设备。该模型实现了在田间复杂环境对多种农作物病害精准定位与识别,对于指导早期农作物病害的防治具有十分重要的现实意义。 相似文献
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田间小麦叶面积空间分布数学模型的建立与应用 总被引：2，自引：0，他引：2
对不同类型冬小麦品种叶形空间分布参数进行了定量描述,建立了叶片形状、叶面积指数随生长期的变化、叶面积随高度的分布及叶倾角分布(LAD)等叶形空间分布的模型及计算系统,提出了叶片形状因子和长势模型,单叶空间最高点、高度层间隔内累积水平投影叶面积及各组分的空间取向与叶倾角分布解析模型系统及其主要设计算法。上述模型为具有普适意义的冬小麦冠层结构机理模型,其计算系统可以精确计算任意高度层次的投影叶面积分布特性,是评价作物株形结构优劣、判断群体结构合理与否的有力工具,对解析和利用多角度遥感数据监测作物长势等也有重要参 相似文献
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针对复杂仓储环境中粮情温度单点预测效果不理想、现有温度场建模难以满足工程应用需求等问题,基于温度场理论,结合分布式测温系统结构,提出了基于粮堆温度数据的温度场预测模型。该模型基于BP神经网络,利用粮仓内离散测温点数据预测对应点的未来温度数据;再采用Kriging插值法进行空间插值,利用已知位置的温度值估计出未知点的温度值,进而建立温度场的预测模型。仿真测试结果表明,温度预测的平均绝对百分误差为1.253 5%,均方根误差为0.106 0,预测效果良好。采用Kriging插值法进行温度点的插值,其平均绝对百分误差为9.470 0%,均方根误差为0.865 1。对比于传统的粮堆温度单点预测算法,该模型能够更好地反映粮仓内温度场变化趋势以及温度分布的情况,为粮仓管理者提供更好的数据支持,实现辅助决策。该模型可扩展性强,能够适用于各种仓储现场。 相似文献
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作物生长模拟模型对作物生长管理调控、产量预测和经济效益分析等有重要指导作用,形态结构模型为作物理想株型筛选、高产、高效、抗倒伏等提供了有力技术支撑。针对小麦形态结构复杂,生长可视化不易实现的问题,以冬小麦品种济麦22、衡观35和衡4399为材料,在天津市武清区开展了不同小麦品种和施氮水平的田间试验,采集小麦叶片高度形态数据,分析各品种冬小麦返青后叶片高度和有效积温的定量关系,用Logistic方程构建冬小麦返青后不同叶位叶片高度模拟模型。经数据检验,叶片高度模型绝对误差在0.01~2.82 cm之间,根均方差(RMSE)在0.32~1.52 cm之间,表明所建模拟模型精度较高,该模型对不同品种冬小麦生长具有较好的预测性。借助该模拟模型和已有研究成果,构造了不同品种、不同施氮水平下的冬小麦植株形态,实现了小麦生长模拟模型和形态结构模型的有机结合,逼真模拟冬小麦返青后动态生长过程,实现了不同品种冬小麦不同施氮水平下的生长可视化。 相似文献
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为了探讨黑果枸杞中缩合单宁的测定,采用方差分析方法研究了干燥方法、粉碎度以及提取溶剂对黑果枸杞枝叶中缩合单宁提取量的影响。结果表明各因素中主效与互作同时存在,尤其是干燥方法与提取液之间、提取液与粉碎度之间的搭配会影响最终的缩合单宁提取量。冷冻干燥、粉碎后过80￣100目筛以及用甲醇酸水溶液提取能够获得最大的提取量。 相似文献