排序方式： 共有111条查询结果，搜索用时 31 毫秒
11.
12.
以湖南省攸县黄丰桥林场杉木林分2008年至2011年每木检尺调查结果为数据源,开展对开阔比数模型fo,简单竞争因子模型fH和竞争压力指数模型fCSI的研究,提出一个新的林木综合竞争因子即竞争势模型fC=1/(fo+fH+fCSI),计算结果经过残差分析方法剔除异常,以竞争势为依据将林分总体生长量分配到林木个体,构建林分生长量分配模型.为了验证模型的准确性,对比分别以fC、fH、fCSI三个模型为依据的林分生长量分配结果,计算通过模型分配到个体的生长量与个体实际生长量之间的相关指数分别为0.6,0.44,0.29.分析结果表明竞争势模型可以作为林分生长可视化模拟中林分生长量向个体分配的一个依据,为林分生长可视化模拟提供有效支持. 相似文献
13.
以湖南攸县黄丰桥国有林场为试验区,以1块林分边界规整的典型杉木人工同龄纯林为研究对象,测定林木胸径、树高、冠幅、冠高与活枝下高等测树因子及林木位置信息。研究冠形曲线函数,利用Direct 3D技术,实现冠形控制下的参数化林木模拟。研究林木模型格式转换方法,为林分场景构建提供模型数据,结合MOGRE技术,研究林分场景模拟技术方法,实现林分场景可视化模拟。结果表明：参数化林木个体建模算法简单适用,测树因子信息可直接用于林木个体可视化模拟,所建模型可体现林木个体差异,形态逼真;利用MOGRE技术可快速、有效模拟林分场景,所建场景真实感较强。此方法所需数据易于获取,适用性强,可对林木个体及林分场景进行逼真模拟,可为研究林木竞争关系、林分生长、林分结构与林分经营提供新思路。 相似文献
14.
15.
【目的】针对叶脉图像存在模糊性和噪声的问题,将模糊逻辑与复合顺序形态学相结合,提出一种叶脉模糊逻辑增强方法,以提高叶脉检测方法的抗噪能力和检测效果。【方法】根据5×5邻域中各像元距中心像元的距离,确定邻域像元权重,提出像元隶属度计算方法,利用三角型隶属函数实现叶脉图像模糊化。结合Sugeno模糊模型,提出模糊逻辑推理规则,增强叶脉图像对比度。构建2个尺度分别为3和5的方形结构元素及4个尺度为5的不同方向的线形结构元素,建立基于4个不同方向卷积差分模板的最佳线形结构元素确定方法,设定多个百分位,提出多结构元多百分位的复合顺序形态学检测算子。以叶脉原图和加噪后的图像为例,进行8种不同检测方法的对比试验,以峰值信噪比定量评定方法优劣。【结果】模糊逻辑与复合顺序形态学相结合的叶脉检测方法可增强原图对比度1.668倍,最大峰值信噪比为52.624 6,相较其他方法噪声得到了更有效的处理,提取的叶脉图像更加清晰、完整、连续。【结论】模糊逻辑与复合顺序形态学相结合的叶脉检测方法可有效提高叶脉检测抗噪能力和检测效果,是一种有效的叶脉检测手段。 相似文献
16.
17.
18.
19.
20.
通过三维激光扫描技术得到的树木枝干点云数据,不仅数据量大,而且特征复杂,不适合采用传统的方法提取等值线。对此,首先把点云数据中树木的枝和干分为不同的部分,然后建立点云的分层模型,并分析点云在树高方向上的数据量分布。在高精度采样下,将分层点云作为等值线的采样数据,对每层数据中不同部分的树木枝干点云分别采用凸包算法进行连接,建立树木枝干的等值线模型。结果表明:在没有先验等值线知识和建立点云对象模型的条件下,利用迭代的凸包算法可以有效地对树木枝干离散点云数据进行连接,得到的等值线符合一般等值线的特点。最后通过实例验证了方法的适用性。图8表1参11 相似文献