三维森林场景生成方法研究

森林的组成、结构及其动态变化一直是森林生态学研究的一个热点。由于森林结构复杂,如何用简单的模型模拟森林结构是一个难点问题。主要介绍了L-系统的原理,并用L-系统生成了单棵针叶树和阔叶树,进而结合森林生长模型ZELIG生成了复杂的针阔混交林场景。研究表明采用该方法很容易生成比较复杂的森林场景。

基于东北森林资源二类调查成果和树种专项采集数据的森林场景仿真和技术实现

基于2016—2018年东北内蒙古重点国有林区二类调查成果以及东北林区实地采集的30余种主要树种(含灌木)单木三维参数,利用大场景虚拟现实技术和树种建模方法和技术开展东北林区树种精细建模,实现了以小班为单元的森林复杂场景仿真展示。同时结合二类调查成果实现树种、株数、覆盖度、年龄结构、树高、下木等重要展示特征与实地调查成果的动态一致性,使森林资源管理人员不用到山头林间就能直观"看到"集中连片的、与森林调查信息匹配较好的森林现场。初步完成了东北内蒙古重点国有林区森林资源"立起来"的管理需求。

拼铺法快速合成大规模植物分布

为了在构建大规模森林场景时快速而有效地在森林区域内分布大量的植物,提出一种基于Poisson disk tiles模型,通过样本块拼铺的方式快速合成大面积植物分布的方法.在样本集生成阶段,采用一种角匹配的方式,并配合Relaxation dart throwing算法来生成植物分布的样本块集合,从而克服了传统方法中的圆盘越界问题和顶角问题;在合成阶段,按照角匹配的方式,并采用直接随机拼铺的模式来快速合成视域范围内的植物分布,可满足大规模植被场景的实时合成与漫游要求.此外,提出一种合成植物多密度变化、多物种混合分布的方法,其采用一种分离策略,通过从高密度样本块中分离提取一部分样本点来生成多密度等级及多物种等级的子样本块集;根据所合成地区的密度信息和物种信息来选取合适的样本块集进行拼铺,从而合成带有密度变化及多物种混合的植物分布.在此基础上,实现了一个大规模森林场景的构建与漫游系统.实验结果表明,文中方法在构建大规模植物场景上是非常有效的,即使植物规模达到千万级,其合成效率也可以满足交互式应用的需求.

样本驱动的大规模植被分布高效合成

针对自然场景中丰富多样的植被分布模式的模拟时,现有的通用拟合算法计算耗时,不能满足大规模分布与实时交互分布的需要.为了解决任意分布模式的快速合成问题,提出一种基于样本分布控制并结合Wang tiles优化的高效点分布合成方法.该方法由离线预计算过程和实时拼接过程组成.在离线预计算过程中,首先通过基于环形点对距离统计的对相关函数特征拟合过程合成多块首尾分布连续,以及与样本分布相似的初始点分布tile,然后通过对初始tile的边界处理得到一组可以非周期性拼接且接缝处分布保持连续的Wang tiles;在此基础上,利用这组Wang tiles进行实时拼接,从而实现以极快的速度和极小的内存占用合成大规模的分布的目的.实验结果表明,该方法适用于随机、均匀、聚集等各种分布特征的数据,是一种对各类样本分布模式通用的分布合成方法;并在大规模分布的合成上比原有的基于样本驱动的分布拟合算法达到3～6个量级的速度提升;可有效地应用于自然场景模拟中大规模植被的分布信息构建,及其他有实时交互分布需求的应用中.

PolInSAR森林高度反演中方法及波段选择引起的不确定性分析

森林高度是反映森林资源数量和质量的重要参数,极化干涉合成孔径雷达PolInSAR(Polarimetric Synthetic Aperture Radar Interferometry)技术在森林高度反演中极具潜力。由于森林散射特征受波长影响明显,由此引起的散射机理差异使得基于PolInSAR技术反演的森林高度结果具有很大的不确定性。为了定量化该不确定性的影响,本文以模拟森林场景为例,对PolInSAR技术森林高度反演中常用的4种方法——极化相位中心高度估测法、复相干相位中心差分法、复相干幅度反演法以及相干幅度、相位联合反演法,以及它们在常用的4个微波波段P、L、C和X中的森林高度估测结果进行了分析;明确了匀质森林场景中,算法、波段选择引起的森林高度估测结果的不确定性。研究结果表明:在森林场景基本一致的情况下,估测算法的选择直接影响森林高度估测结果,其中复相干幅度反演法在4个波段的估测结果中精度均最高,但各估测点的估测结果离散度及不确定度较大。波长对4类估测方法估测结果的影响差异明显:复相干幅度反演法的反演结果几乎不受波长的影响,而相干幅度、相位联合反演法受波长影响明显,在P和L波段反演结果中精度较高,在C和X波段反演结果中精度降低明显。此外,以传统的交叉极化(HV)相位代表冠层散射相位中心,水平同极化与垂直同极化的相位差(HH-VV)代表地表散射相位中心,采用复相干相位中心差分法进行森林高度估测会出现严重低估现象。估测结果不确定度具有波长和算法选择依赖性,在C和X波段采用复相干相位中心差分法估测结果不确定度最低,在P和L波段采用极化相位中心高度估测法估测结果不确定度最低,而复相干幅度反演法估测结果则在多个波段中的不确定度均最高。