植物生長建模方法和系統的製作方法
2023-10-08 20:15:39 1
植物生長建模方法和系統的製作方法
【專利摘要】本發明提供的植物生長建模方法和系統，通過採集植物點雲數據，計算所述植物形狀特徵，根據所述植物形狀特徵提取植物基元並設計所述植物生長規則再擬合植物個體模型得到所述植物生長參數。相對比現有植物生長建模側重於植物生長機理的建模，主要基於植物學知識和專家經驗，是經驗式、定性化、群體式的虛擬植物生長模擬，這種建模方式針對的是植物群體的行為，很難模擬特定植物個體的生長過程，而且這些建模方法嚴重依賴於植物學專家的專業知識和個人經驗，本發明基於植物真實測量數據，能實現真實植物生長建模。
【專利說明】植物生長建模方法和系統
【技術領域】
[0001]本發明涉及植物分類技術，尤其涉及一種植物生長建模方法和系統。
【背景技術】
[0002]植物不僅為人類提供了食物來源，它還能夠為人類提供新鮮空氣和優雅環境，人類的日常生活都與植物息息相關，可以毫不誇張地說「植物的充分利用決定了人類未來的生存質量」。長久以來，農林業生產更多的是依靠傳統方式的經驗知識。如今隨著現代高新技術的發展，「數字農林業」、「精細農林業」、「精準農林業」等各種充分利用信息技術的現代農林業生產方式成為一種重要的發展趨勢，並獲得了越來越多的關注和重視。事實上，為了獲得植物生長的最優產出，植物生長數學模型是農林業應用中必不可少的有力工具。利用計算機為手段對植物生長過程進行建模與仿真，將為探索植物生命的奧秘和植物生長過程的規律，以及改善人類生存環境帶來新的契機。
[0003]應用植物生長建模技術，可以部分代替現實中難以進行或費時、費力、昂貴的田間試驗，節省人力、物力，縮短研究周期，基於植物生長規律，確定最佳施肥和灌溉措施，提高化肥和水資源的利用效率，優化生產產出。另一方面，除了農林業應用之外，植物生長建模還在自然場景模擬、城市景觀設計、影視娛樂、虛擬實境等方面發揮重要的作用。近年來兩個著名的應用例子是3D科幻電影《阿凡達》和谷歌地球(Goolge Earth3D)。電影《阿凡達》中整個潘多拉星球完全是建立在植物三維建模基礎上，星球上鬱鬱蔥蔥的熱帶叢林、如夢如幻的植被、參天的大樹、精細逼真的花草樹葉，這些漂亮自然的場景給人印象深刻，為電影的火爆和破紀錄票房神話奠定了基礎，這一切都離不開背後大規模植物生長建模等技術的支持。另一大商業巨頭谷歌公司也在開展植物生長建模工作，谷歌地球正在推出新一代帶有真實樹木三維模型的數字地球(城市)產品。
[0004]目前植物生長建模側重於植物生長機理的建模，傳統的方法和手段主要基於植物學知識和專家經驗，是經驗式、定性化、群體式的虛擬植物生長模擬。這種建模方式針對的是植物群體的行為，很難模擬特定植物個體的生長過程，而且這些建模方法嚴重依賴於植物學專家的專業知識和個人經驗。
[0005]Yotam Livny等人在「Automatic reconstruction of tree skeletal structuresfrom point clouds，，(ACM Trans.Graph.29, 6, Articlel51)及 Yotam Livny 等人在「Texture-lobes for tree modeling」(ACM Trans.Graph.30，4，Article53)公開了幾何結構特徵計算方法，而將上述幾何結構特徵計算方法應用於植物生長建模中尚未見類似的報導。
【發明內容】
[0006]有鑑於此，有必要針對上述植物生長建模方法存在的缺陷，提供一種高效的植物生長建模方法。
[0007]一種植物生長建模方法，包括下述步驟:[0008]採集植物點雲數據；
[0009]計算所述植物形狀特徵，所述形狀特徵包括幾何結構特徵、拓撲結構特徵、統計特徵；
[0010]根據所述植物形狀特徵提取植物基元並設計所述植物生長規則；及
[0011]擬合植物個體模型得到所述植物生長參數，所述生長參數包括節間長度、生長速度和生長時間。
[0012]在本發明一較佳實施例中，其中，採集植物點雲數據，具體為採用車載移動數據採集平臺，採集植物點雲數據，所述數據採集平臺為StreetMapper系統或Lynx系統。
[0013]在本發明一較佳實施例中，計算所述幾何結構特徵的方法為:首先從所述植物點雲數據中提取植物骨架並重建植物三維模型，基於所述植物三維模型計算枝幹間的夾角、節間距，從植物圖片中判斷植物的葉序和器官個數。
[0014]在本發明一較佳實施例中，計算所述拓撲結構特徵的方法為:根據植物骨架直接判斷該植物屬於23種基本結構的哪一種。
[0015]在本發明一較佳實施例中，計算所述統計特徵的方法為:基於所述植物點雲數據計算每一點的法向，並統計法向直方圖。
[0016]在本發明一較佳實施例中，根據所述植物形狀特徵提取植物基元並設計所述植物生長規則，包括下述步驟:
[0017]通過植物形狀特徵聚類找到相似的幾何與拓撲結構單元，並定義為基元；
[0018]從最大的基元集合開始分析各基元兩兩之間的變換矩陣，並將所述變換矩陣投影到對應的參數空間進行聚類；
[0019]提取所述最大的基元集合的變換構造生長規則；
[0020]重複上述步驟，直到分析完所有的基元集合，得到該類植物的生長規則。
[0021]在本發明一較佳實施例中，其中，最大的基元集合開始分析各基元兩兩之間的變換矩陣，具體為:計算兩基元之間的平移t、旋轉R及縮放係數S，構建齊次坐標系下的變換矩陣 H=[sR，t;0，I]。
[0022]在本發明一較佳實施例中，擬合植物個體模型得到所述植物生長參數包括下述步驟:
[0023]基於所述植物生長規則改變所述生長參數生成不同形狀的植物個體；
[0024]計算生成的植物個體和待擬合的植物個體P之間的相似度；
[0025]通過優化算法使生成的植物與P的相似度最大，得到所述植物個體P的生長參數。
[0026]在本發明一較佳實施例中，計算生成的植物個體和待擬合的植物個體P之間的相似度，具體為通過兩植物個體之間的幾何距離與拓撲距離之和來度量，並與距離成反比，距離越小相似度越大，距離越大相似度越小。
[0027]在本發明一較佳實施例中，所述生長參數還包括:側枝與主枝夾角的平均值和方差、一個生長周期內側枝的個數、兩節間側枝旋轉角度的平均值和方差，從所述點雲數據得到或通過提取的植物骨架得到所述側枝與主枝夾角的平均值和方差、一個生長周期內側枝的個數、兩節間側枝旋轉角度的平均值和方差。
[0028]另外本發明還提供了一種植物自動識別系統，包括:
[0029]採集模塊，用於採集植物點雲數據；[0030]計算模塊，用於計算所述植物形狀特徵，所述形狀特徵包括幾何結構特徵、拓撲結構特徵、統計特徵；
[0031]特徵提取模塊，用於根據所述植物形狀特徵提取植物基元並設計所述植物生長規則；及
[0032]參數獲取模塊，用於擬合植物個體模型得到所述植物生長參數，所述生長參數包括節間長度、生長速度和生長時間。
[0033]在本發明一較佳實施例中，其中，採集模塊包括採用車載移動數據採集平臺，採集植物點雲數據，所述數據採集平臺為StreetMapper系統或Lynx系統。
[0034]本發明提供的植物生長建模方法和系統，通過採集植物點雲數據，計算所述植物形狀特徵，根據所述植物形狀特徵提取植物基元並設計所述植物生長規則再擬合植物個體模型得到所述植物生長參數。相對比現有植物生長建模側重於植物生長機理的建模，主要基於植物學知識和專家經驗，是經驗式、定性化、群體式的虛擬植物生長模擬，這種建模方式針對的是植物群體的行為，很難模擬特定植物個體的生長過程，而且這些建模方法嚴重依賴於植物學專家的專業知識和個人經驗，本發明基於植物真實測量數據，能實現真實植物生長建模。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0035]圖1為本發明提供的植物生長建模方法的步驟流程圖；
[0036]圖2為本發明提供的根據植物形狀特徵提取植物基元並設計植物生長規則的步驟流程圖；
[0037]圖3為本發明提供的擬合植物個體模型得到所述植物生長參數的方法的步驟流程圖；
[0038]圖4為本發明提供的植物生長建模系統的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0039]為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及具體實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，並不用於限定本發明。
[0040]請參閱圖1，為本發明提供的植物生長建模方法100的步驟流程圖，包括下述步驟:
[0041]步驟SllO:採集植物點雲數據；
[0042]具體地，採用車載移動數據採集平臺，採集植物點雲數據，數據採集平臺為StreetMapper系統或Lynx系統。可以理解，通過選取合適的植物場景，採用同一套車載移動數據採集平臺來獲取大量植物的高精度點雲和高清晰圖像數據，如3DLS的StreetMapper系統(英國)，Optech Inc的Lynx系統(加拿大),其中相機和掃描儀事先標定好位置以利於圖像點雲數據配準融合。該系統在汽車以正常速度行駛時可以近距離(100-300米)、高頻率(每秒10萬個點)地獲得高精度三維點雲數據(測量精度達釐米級)。為實現生長建模，獲取的每一類植物都應儘量有不同年齡段的個體，另外一種採集策略是對同一植物場景在不同時間點多次掃描測量，以獲取植物在不同生長周期內的外形數據。[0043]步驟S120:計算植物形狀特徵，其中，形狀特徵包括幾何結構特徵、拓撲結構特徵、統計特徵；
[0044]其中，幾何結構特徵包括植物骨架、枝幹半徑、夾角、節間距、葉序、各種器官的個數等參數。拓撲結構特徵可採用植物學家Halle等提出的23種基本結構來定義:Corner結構、Holtum結構、Rauh結構、Leeuwenberg結構等。幾何結構特徵和拓撲結構特徵可以通過重建植物的三維模型，由三維模型直接求取。統計特徵包括葉子分布、點雲及其法向分布
坐寸ο
[0045]具體地，計算幾何結構特徵的方法為:首先從所述植物點雲數據中提取植物骨架並重建植物三維模型，基於所述植物三維模型計算枝幹間的夾角、節間距，從植物圖片中判斷植物的葉序和器官個數。
[0046]具體地，計算拓撲結構特徵的方法為:根據植物骨架直接判斷該植物屬於23種基本結構的哪一種。
[0047]步驟S130:根據植物形狀特徵提取植物基元並設計所述植物生長規則；
[0048]請參閱圖2，為本發明提供的根據植物形狀特徵提取植物基元並設計植物生長規則的步驟流程圖，包括下述步驟:
[0049]步驟S131:通過植物形狀特徵聚類找到相似的幾何與拓撲結構單元，並定義為基元;
[0050]步驟S132:從最大的基元集合開始分析各基元兩兩之間的變換矩陣，並將所述變換矩陣投影到對應的參數空間進行聚類；
[0051]其中，最大的基元集合開始分析各基元兩兩之間的變換矩陣，具體為:計算兩基元之間的平移t、旋轉R及縮放係數S，構建齊次坐標系下的變換矩陣H=[sR，t;0，I]。
[0052]步驟S133:提取所述最大的基元集合的變換構造生長規則；
[0053]步驟S134:重複上述步驟，直到分析完所有的基元集合，得到該類植物的生長規則。
[0054]步驟S140:擬合植物個體模型得到所述植物生長參數，所述生長參數包括節間長度、生長速度和生長時間。
[0055]請參閱圖3，為本發明提供的擬合植物個體模型得到所述植物生長參數的方法包括下述步驟:
[0056]步驟S141:基於所述植物生長規則改變所述生長參數生成不同形狀的植物個體；
[0057]步驟S142:計算生成的植物個體和待擬合的植物個體P之間的相似度；
[0058]計算生成的植物個體和待擬合的植物個體P之間的相似度，具體為通過兩植物個體之間的幾何距離與拓撲距離之和來度量，並與距離成反比，距離越小相似度越大，距離越大相似度越小。
[0059]步驟S143:通過優化算法使生成的植物與P的相似度最大，得到所述植物個體P的生長參數。
[0060]進一步地，生長參數還包括:側枝與主枝夾角的平均值和方差、一個生長周期內側枝的個數、兩節間側枝旋轉角度的平均值和方差，從所述點雲數據得到或通過提取的植物骨架得到所述側枝與主枝夾角的平均值和方差、一個生長周期內側枝的個數、兩節間側枝旋轉角度的平均值和方差。[0061]請參閱圖4，為本發明提供的植物生長建模系統的結構示意圖200，包括:採集模塊210、計算模塊220、特徵提取模塊230及參數獲取模塊240。
[0062]其中，採集模塊210用於採集植物點雲數據。採集模塊210包括車載移動數據採集平臺，採集植物點雲數據，所述數據採集平臺為StreetMapper系統或Lynx系統。
[0063]計算模塊220用於計算植物形狀特徵，形狀特徵包括幾何結構特徵、拓撲結構特徵、統計特徵。
[0064]特徵提取模塊230用於根據植物形狀特徵提取植物基元並設計所述植物生長規則。
[0065]參數獲取模塊240用於擬合植物個體模型得到所述植物生長參數，所述生長參數包括節間長度、生長速度和生長時間。
[0066]可以理解，通過上述植物生長建模系統200能夠實現對植物的生長實現準確的建模。
[0067]本發明提供的植物生長建模方法和系統，通過採集植物點雲數據，計算所述植物形狀特徵，根據所述植物形狀特徵提取植物基元並設計所述植物生長規則再擬合植物個體模型得到所述植物生長參數。相對比現有植物生長建模側重於植物生長機理的建模，主要基於植物學知識和專家經驗，是經驗式、定性化、群體式的虛擬植物生長模擬，這種建模方式針對的是植物群體的行為，很難模擬特定植物個體的生長過程，而且這些建模方法嚴重依賴於植物學專家的專業知識和個人經驗，本發明基於植物真實測量數據，能實現真實植物生長建模。
[0068]以上所述，僅是本發明的較佳實施例而已，並非對本發明作任何形式上的限制，雖然本發明已以較佳實施例揭露如上，然而並非用以限定本發明，任何熟悉本專業的技術人員，在不脫離本發明技術方案範圍內，當可利用上述揭示的技術內容作出些許更動或修飾為等同變化的等效實施例，但凡是未脫離本發明技術方案內容，依據本發明的技術實質對以上實施例所作的任何簡單修改、等同變化與修飾，均仍屬於本發明技術方案的範圍內。
【權利要求】
1.一種植物生長建模方法，其特徵在於，包括下述步驟: 採集植物點雲數據； 計算所述植物形狀特徵，所述形狀特徵包括幾何結構特徵、拓撲結構特徵、統計特徵；根據所述植物形狀特徵提取植物基元並設計所述植物生長規則；及擬合植物個體模型得到所述植物生長參數，所述生長參數包括節間長度、生長速度和生長時間。
2.根據權利要求1所述的植物生長建模方法，其特徵在於，其中，採集植物點雲數據，具體為採用車載移動數據採集平臺，採集植物點雲數據，所述數據採集平臺為StreetMapper 系統或 Lynx 系統。
3.根據權利要求1所述的植物生長建模方法，其特徵在於，計算所述幾何結構特徵的方法為:首先從所述植物點雲數據中提取植物骨架並重建植物三維模型，基於所述植物三維模型計算枝幹間的夾角、節間距，從植物圖片中判斷植物的葉序和器官個數。
4.根據權利要求1所述的植物生長建模方法，其特徵在於，計算所述拓撲結構特徵的方法為:根據植物骨架直接判斷該植物屬於23種基本結構的哪一種。
5.根據權利要求1所述的植物生長建模方法，其特徵在於，計算所述統計特徵的方法為:基於所述植物點雲數據計算每一點的法向，並統計法向直方圖。
6.根據權利要求1所述的植物生長建模方法，其特徵在於，根據所述植物形狀特徵提取植物基元並設計所述植物 生長規則，包括下述步驟: 通過植物形狀特徵聚類找到相似的幾何與拓撲結構單元，並定義為基元； 從最大的基元集合開始分析各基元兩兩之間的變換矩陣，並將所述變換矩陣投影到對應的參數空間進行聚類； 提取所述最大的基元集合的變換構造生長規則； 重複上述步驟，直到分析完所有的基元集合，得到該類植物的生長規則。
7.根據權利要求1所述的植物生長建模方法，其特徵在於，其中，最大的基元集合開始分析各基元兩兩之間的變換矩陣，具體為:計算兩基元之間的平移t、旋轉R及縮放係數S，構建齊次坐標系下的變換矩陣H= [sR，t; O，I]。
8.根據權利要求1所述的植物生長建模方法，其特徵在於，擬合植物個體模型得到所述植物生長參數包括下述步驟: 基於所述植物生長規則改變所述生長參數生成不同形狀的植物個體； 計算生成的植物個體和待擬合的植物個體P之間的相似度； 通過優化算法使生成的植物與P的相似度最大，得到所述植物個體P的生長參數。
9.根據權利要求1所述的植物生長建模方法，其特徵在於，計算生成的植物個體和待擬合的植物個體P之間的相似度，具體為通過兩植物個體之間的幾何距離與拓撲距離之和來度量，並與距離成反比，距離越小相似度越大，距離越大相似度越小。
10.根據權利要求1所述的植物生長建模方法，其特徵在於，所述生長參數還包括:側枝與主枝夾角的平均值和方差、一個生長周期內側枝的個數、兩節間側枝旋轉角度的平均值和方差，從所述點雲數據得到或通過提取的植物骨架得到所述側枝與主枝夾角的平均值和方差、一個生長周期內側枝的個數、兩節間側枝旋轉角度的平均值和方差。
11.一種植物自動識別系統，其特徵在於，包括:採集模塊，用於採集植物點雲數據； 計算模塊，用於計算所述植物形狀特徵，所述形狀特徵包括幾何結構特徵、拓撲結構特徵、統計特徵； 特徵提取模塊，用於根據所述植物形狀特徵提取植物基元並設計所述植物生長規則；及 參數獲取模塊，用於擬合植物個體模型得到所述植物生長參數，所述生長參數包括節間長度、生長速度和生長時間。
12.根據權利要求11所述的植物自動識別系統，其特徵在於，其中，採集模塊包括車載移動數據採集平臺，採集植物點雲數據，所述數據採集平臺為StreetMapper系統或Lynx系統。
【文檔編號】G06K9/46GK103745497SQ201310675831
【公開日】2014年4月23日 申請日期:2013年12月11日 優先權日:2013年12月11日
【發明者】程章林, 黃惠, 丹尼爾·科恩, 南亮亮 申請人:中國科學院深圳先進技術研究院