《面向森林生長的建模、計算和仿真技術》以虛擬森林仿真中的生長計算加速和場景快速可視化技術為線索，結合森林生長的知識建模和數(shù)據(jù)組織，詳細闡述虛擬森林快速仿真方向研究的前沿技術。《面向森林生長的建模、計算和仿真技術》共7章，第1章介紹森林生長仿真技術的發(fā)展與現(xiàn)狀，引出森林生長仿真中存在的問題；第2章描述森林生長仿真的知識表達，通過對森林知識建模為虛擬森林生長的快速仿真提供基礎；第3章闡述大規(guī)模森林場景數(shù)據(jù)的組織算法；第4章介紹大規(guī)模虛擬森林生長模型的加速計算；第5章從三維樹木葉片模型簡化、大規(guī)模森林場景的快速漫游算法等方面介紹支持虛擬森林快速仿真的可視化技術；第6章探討一種基于LiDAR點云數(shù)據(jù)的單木檢測算法；第7章探討虛擬森林仿真系統(tǒng)的構件化集成技術。
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目錄
“智能科學技術著作叢書”序
前言
第1章 森林生長仿真技術的發(fā)展與現(xiàn)狀 1
1.1 森林生長仿真技術的發(fā)展 1
1.2 森林生長仿真技術的現(xiàn)狀 1
1.2.1 森林生長仿真的建模算法 2
1.2.2 森林生長仿真的形態(tài)表示技術 11
1.2.3 森林生長仿真數(shù)據(jù)的管理 17
1.2.4 森林生長仿真系統(tǒng)的構建 19
1.2.5 主要研究工作 21
第2章 森林生長仿真的知識表達 23
2.1 森林中植物群落的基礎知識 23
2.1.1 植物群落生長的知識框架 23
2.1.2 植物群落知識建模概述 24
2.1.3 植物群落知識建模的特點 25
2.2 森林中植物群落知識的本體表達算法 25
2.2.1 植物群落知識建模的本體表達算法 25
2.2.2 植物群落知識的OWL描述 29
2.3 森林中植物個體生長環(huán)境影響模型的建立及表達 30
2.3.1 個體生長的植物學知識 30
2.3.2 植物學知識的本體表達 34
2.3.3 環(huán)境影響模型的建立 40
2.3.4 環(huán)境影響模型的本體表達 44
2.4 森林中植物種群生長模型的建立及表達 46
2.4.1 種內競爭模型的建立及表達 46
2.4.2 種間競爭模型的建立及表達 49
2.4.3 植物種群生長模型的建立及表達 51
2.5 基于本體的森林群落知識庫的構建與實現(xiàn) 54
2.5.1 基于本體的森林群落知識庫的構建 54
2.5.2 基于本體的森林群落知識庫的實現(xiàn) 55
2.6 本章小結 58
第3章 大規(guī)模森林場景數(shù)據(jù)的組織算法 59
3.1 場景數(shù)據(jù)的分割 59
3.2 樹木與場景信息數(shù)據(jù)的外存存儲 60
3.2.1 樹木信息數(shù)據(jù) 60
3.2.2 場景信息數(shù)據(jù) 64
3.2.3 外存數(shù)據(jù)關聯(lián) 66
3.3 樹木與場景信息數(shù)據(jù)的內存存儲 67
3.3.1 樹木信息數(shù)據(jù) 68
3.3.2 場景信息數(shù)據(jù) 74
3.4 本章小結 74
第4章 大規(guī)模虛擬森林生長模型的加速計算 75
4.1 虛擬森林生長計算框架 75
4.2 數(shù)據(jù)調度優(yōu)化的虛擬森林場景生長模型快速求解 76
4.3 利用空間相似性的森林生長加速計算 84
4.3.1 森林場景空間尺度上的相似性計算 85
4.3.2 利用空間相似性的大規(guī)模森林場景快速生成 89
4.3.3 實驗結果分析 93
4.4 基于CUDA的森林演化并行加速計算 96
4.4.1 森林演化并行加速思想的提出 97
4.4.2 種子分布并行優(yōu)化計算 100
4.4.3 成年樹競爭的多分辨率GPU計算加速 111
4.5 本章小結 120
第5章 支持虛擬森林快速仿真的可視化技術 121
5.1 基于樹葉簡化的多分辨率樹木模型建立算法 121
5.1.1 三維樹木葉片模型簡化中的分治策略 121
5.1.2 基于視覺感知的樹葉簡化排序策略 124
5.1.3 保持視覺感知的樹葉相似性的計算 125
5.1.4 應用分析 128
5.2 幾何與圖像混合的三維樹木模型輕量化算法 133
5.2.1 基于視覺感知的三維樹木混合輕量化表達模型構建 134
5.2.2 動態(tài)視點下保持視覺感知的三維樹木模型即時重構 140
5.2.3 實驗結果分析 144
5.3 大規(guī)模森林場景的快速漫游算法 152
5.3.1 基于視點的調度算法 152
5.3.2 場景數(shù)據(jù)的并行調度 153
5.4 本章小結 156
第6章 基于LiDAR點云數(shù)據(jù)的單木檢測算法 157
6.1 基本流程 158
6.2 基于梯度方向聚類的LiDAR點云數(shù)據(jù)單木檢測算法 159
6.2.1 LiDAR點云數(shù)據(jù)柵格化 159
6.2.2 基于方向梯度的聚類 161
6.2.3 單木的選取和參數(shù)的確定 162
6.3 實驗數(shù)據(jù) 163
6.4 實驗結果分析 164
6.4.1 檢測結果演示 165
6.4.2 各個實驗區(qū)域的檢測結果 166
6.4.3 總體檢測結果 169
6.4.4 不同森林類型的檢測結果 170
6.5 本章小結 170
第7章 虛擬森林仿真系統(tǒng)的構件化集成技術 171
7.1 虛擬森林仿真構件的設計 171
7.1.1 仿真構件規(guī)格 171
7.1.2 仿真構件接口 174
7.1.3 仿真構件實現(xiàn) 175
7.2 業(yè)務流程驅動的虛擬森林仿真構件組裝與集成算法 176
7.2.1 仿真構件組裝框架設計 176
7.2.2 仿真構件組裝與集成 179
7.3 本章小結 183
參考文獻 184
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