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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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以烟草冠层为例,使用面向对象技术,设计虚拟传感器,以改进蒙特卡罗光线跟踪模型,获得冠层中任意位置的截光率,进而定量分析各参数对模拟结果的影响。试验结果表明:1)初始光线投放密度和冠层结构精度对模型计算结果影响较大;2)在其他参数条件不变时,增加模型跟踪深度,增大天空散射源分布密度将提高模型计算精度。最后,对比了相同时段同一烟草冠层的田间实验和模型计算得到的光合有效辐射三维空间分布,决定系数(R2)达0.98。该研究结果可为蒙特卡罗光线跟踪模型在作物冠层光分布模拟应用中提供参考依据。 相似文献
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