CN102314546A - 基于虚拟植物的植物生长生物量变化估算方法 - Google Patents

Abstract

本发明针对现有森林生物量估算方法忽略植被结构模型与机理模型间联动关系的缺陷，公开了一种基于虚拟植物的植物生长生物量变化估算方法：首先获取模拟植物形态参数、纹理，以植物生长规律和参数化L-系统为基础建立植物几何模型；然后，以植物几何结构模型为基础，采用光线跟踪法模拟虚拟冠层光合有效辐射，并将其应用于植物生物量积累，建立植物结构-功能反馈模型；之后将功能模型计算得到的参数值反馈于植物结构模型，开展某一生长周期或若干个生长周期的植物生长发育模拟。将生长发育之后的植物几何结构模型再次进行虚拟冠层光合有效辐射模拟，如此反复，动态地开展辐射模拟，最后估算模拟周期内植物生长的生物量。

Description

基于虚拟植物的植物生长生物量变化估算方法

技术领域

本发明涉及虚拟植物及全球环境变化技术领域，特别是一种基于虚拟植物的植物生物量变化估算方法。 

背景技术

虚拟植物即应用计算机模拟植物在三维空间中的生长发育状况，是近20年来随着信息技术进步而迅速发展起来的研究领域。随着全球温室效应的日益加剧，森林系统在全球碳循环中的作用日益显著，而生物量则是森林系统固碳能力的重要标志。目前森林生物量三种估算方法中遥感技术手段可快速、无损、相对准确地估算生物量，并可对生态系统长期、无间断地宏观观测，因而在全球碳循环研究中应用最为广泛。森林机理模型作为遥感手段的一种技术方式，其可描述不同时空尺度下植被生长过程 ,如光合过程、呼吸作用、植物的分解与氧分循环等，它是根据植物生理、生态学原理，通过对太阳能转化为化学能的过程和植物冠层蒸散与光合作用相伴随的植物体及土壤水分散失的过程进行模拟 ,从而实现对陆地植被生产力的估算。机理模型仅侧重描述植物生理生态过程，而森林生物量积累的过程中其几何形态变化与生理生态过程变化相辅相成，因此森林生物量变化估算应将其几何形态与生理生态过程无缝结合以提高估算精度。虚拟植物即应用计算机模拟植物在三维空间中的生长发育状况，是近20年来随着信息技术进步而迅速发展起来的研究领域，因而利用虚拟植物技术可在计算机中模拟各种不同树种、树龄、树木的森林环境。因此，采用虚拟植物技术手段将森林几何模型和机理模型结合并应用于生物量变化估算可提高现有方法的测量精度。

1.  国内研究水平

森林生物量约占全球陆地植被生物量的90%以上，它是森林固碳能力的重要标志，也是评估森林碳收支的重要参数。森林生物量的变化反映了森林的演替、人类活动、自然干扰、气候变化和大气污染等影响，是量度森林结构和功能变化的重要指标。目前森林生物量及净生长测量方法主要分为三种：地面实测法、材积转换法、遥感估算法。地面实测法通常采用皆伐法、标准木法、标准枝法确定实地测量的目标，之后通过测量其干、茎、枝、叶生物量推算森林生物量。地面实测法费时费力，但测量精度较高，仅适宜于小范围林分的测量。材积转换法是一种利用林分生物量与木材材积比值的平均值乘以该森林类型的总蓄积量得到森林总生物量的方法。材积转换法可将森林生物量测量从样地尺度到区域尺度转换提供技术支撑，其技术手段也日趋成熟，但针对部分森林的估算模型还有待更为深入的验证和探讨。森林区遥感图像信息是由其反射光谱特征决定的，而植物光谱特性可反映植物叶绿素含量和生长状况。通过建立叶绿素含量与生物量的关系可估算植物及群落生物量，因此，采用遥感技术手段可用来估算森林植物生物量。遥感技术手段在大尺度森林生物量及净生长量估算上有着其他方法不可替代的优势，同时可以实现对特定区域森林生物量生产力和碳循环状况长期、动态、连续估算和预测。

2.    存在的问题

目前常见的三种森林生物量估算方法中，地面实测法费时费力，且具有破坏性；材积转换法需以森林资产调查数据为基础，且材积与生物量间的转换关系与树木的年龄、种类、林分密度、立地条件等因素有关，因此应用时难以同时保证效率及精度。遥感方法精度受数据源、建模方法影响较大，且通常仅考虑植被机理模型，而忽略植被结构模型与功能模型之间的联动关系。

发明内容

针对现有森林生物量估算方法忽略植被结构模型与机理模型间联动关系的缺陷，本发明的目的是提供一种基于虚拟植物的植物生长生物量变化估算方法。

本发明的一种基于虚拟植物的植物生长生物量变化估算方法，其特征在于，包括以下步骤实现：步骤10：获取模拟植物形态参数、纹理，以植物生长规律和参数化L-系统为基础建立植物几何模型；步骤11：然后以植物几何结构模型为基础，采用光线跟踪法模拟虚拟冠层光合有效辐射直射和天空散射，并将其应用于植物生物量积累，建立植物结构-功能反馈模型；步骤12：将功能模型计算得到的参数值反馈于植物结构模型，开展某一生长周期或若干个生长周期的植物生长发育模拟；将生长发育之后的植物几何结构模型再次进行虚拟冠层光合有效辐射模拟，如此反复，动态地开展辐射模拟，最后估算模拟周期内植物体的生长生物量。

在本发明一实施例中，上述步骤11的具体实现流程如下：步骤111：利用模拟区域经纬度、高程及大气参数计算某一时刻冠层顶部的直射光强和散射光强；步骤112：以所述的植物几何模型、直射光强和散射光强为基础，采用光线跟踪法模拟冠层任意三维位置太阳直射及天空散射分布规律，统计冠层中各叶片太阳辐射强度值；步骤113：确定植物对象的光合特性参数，并计算模拟周期内环境因子瞬时值，采用非直角双曲线单叶光合作用方程计算单叶光合作用速率，并通过对虚拟冠层内所有叶片累加得到虚拟冠层光合作用速率；步骤114：在一个生长周期内的多个时间节点依据步骤112计算各叶片太阳辐射强度值，同时采用步骤113得到冠层总光合作用速率，之后结合植物的暗呼吸模型估算植物同化物产生量；步骤115：在树木内同化物分配模型的基础上构建植物结构-功能模型。

在本发明一实施例中，上述步骤10中建立植物几何结构模型包括以下步骤：步骤101：通过文献查找或野外实测收集辐射实验树种的枝条拓扑与几何结构信息；步骤102：根据所述枝干拓扑与几何结构信息，提取L-系统规则；步骤103：对叶片进行曲面精细建模，获取叶片点位与索引坐标，并同L-系统规则结合，使之按一定分布规律挂接在枝干上，生成植物几何结构模型。

在本发明一实施例中，上述述的枝干拓扑与几何结构信息包括枝下高、分枝模式、分枝角度、枝条增长率与增粗率、叶片方位角、叶片倾角以及叶片在枝干上分布密度。

在本发明一实施例中，上述述步骤11中虚拟冠层光合有效辐射直射包括以下步骤：步骤51：利用八叉树数据结构对树木三维几何模型空间剖分，并确定太阳直射光线的投射数量、能量及方向；步骤52：植物几何模型三角面片化；步骤53：遍历跟踪光线集合，采用光线跟踪法判断与光线相交的树木体元模型体元；步骤54：遍历相交体元内的三角面片，判断与光线相交的三角面片并将其光合有效辐射直射能量值设为步骤111所确定的能量值；步骤55：重复步骤51至步骤54，直至完成生长周期内所有时间节点的太阳光合有效辐射直射模拟计算。

在本发明一实施例中，上述述步骤11中虚拟冠层光合有效辐射天空散射包括以下步骤：步骤61：确定冠层顶部太阳光合有效辐射天空散射能量值；步骤62：遍历虚拟植物结构模型中的三角面元，并在叶器官面元正上方创建半球穹顶；步骤63：计算叶器官面元穹顶天空可见率，结合冠顶太阳光合有效辐射天空散射能量值计算叶器官面元天空散射辐射值；步骤64：遍历虚拟植物几何结构模型中的每个叶器官面元，重复步骤61至步骤64。

在本发明一实施例中，上述步骤113中虚拟冠层光合作用速率的计算包括以下步骤：

步骤71：通过权利要求5和6中的方法计算虚拟冠层内单叶光合有效辐射能量值，该能量值包括太阳直接辐射和天空散射辐射；步骤72：利用非直角双曲线单叶光合作用模型计算单叶光合作用速率；步骤73：建立以时间为因变量的单叶光合作用速率变化曲线；步骤74：通过对冠层中所有单叶累加得到虚拟冠层总光合作用速率。

在本发明一实施例中，上述步骤115中的同化物在植物内的分配方法包括以下步骤：步骤81：确定植物各类型器官汇强值及扩展率；步骤82：计算某生长周期内植物的同化物需求量及供给量；步骤83：当植物同化物需求量大于供给量时，植物模型中以F为代表的基本节点单元对象按潜在扩展率进行扩展，并进行同化物分配，该同化物分配是以节点总的同化物需求量为权重参与分配；步骤84：以植物某生长周期为时间单位，对植物各节点内器官逐一进行同化物分配，计算植物器官体积变化值，并生成新的植物器官。

在本发明一实施例中，上述步骤115中构建植物结构-功能互反馈模型包括以下步骤：以虚拟植物结构模型和功能模型为基础，在每一个生长周期时间单位内进行虚拟冠层光合有效辐射模拟，以估算植物同化物积累量，并进行分配得到虚拟植物几何模型，从而引起植物几何结构上的变化，之后将变化参数传入并更新植物的L-系统规则，最终生成生长后的植物结构模型并估算植物生物量的变化值。

附图说明

图1基于虚拟植物的植物生长生物量变化估算方法技术流程示意图。

图2太阳直射PAR模拟技术流程图。

图3太阳散射PAR模拟技术流程图。

图4生长周期内生物量分配技术流程图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。

如图1所示，本发明提供一种基于虚拟植物的植物生长生物量变化估算方法，其特征在于，包括以下步骤实现：步骤10：获取模拟植物形态参数、纹理，以植物生长规律和参数化L-系统为基础建立植物几何模型；步骤11：然后以植物几何结构模型为基础，采用光线跟踪法模拟虚拟冠层光合有效辐射直射和天空散射，并将其应用于植物生物量积累，建立植物结构-功能反馈模型；步骤12：将功能模型计算得到的参数值反馈于植物结构模型，开展某一生长周期或若干个生长周期的植物生长发育模拟；将生长发育之后的植物几何结构模型再次进行虚拟冠层光合有效辐射模拟，如此反复，动态地开展辐射模拟，最后估算模拟周期内植物体的生长生物量。下面为了让一般技术人员更好的理解本发明，我们对上述的一些模的建立方法做简单介绍：

（1）基于L-系统的植物结构模型构建

虚拟植物即应用计算机模拟植物在三维空间中的生长发育状况，其目前主要有2种建模方法：参数化、L-系统。基于L-系统的植物建模方法强调蕴涵在树木生长发育背后的驱动过程或内部因子，因而其适宜于模拟自然植物或森林的生长发育过程。基于L-系统的植物结构模型构建方法通过总结出自然界生长的植物形态结构规律，采用L-系统字符迭代衍生虚拟植物模型，其建模过程如下：

在L-系统公理中规则表达枝下高和主干的轮枝结构，并对各分枝规则描述。

精确量测模拟植物对象各分枝的半径和长度信息，总结各级枝条增粗率及增长率，通过设置各级分枝的分枝角度参数实现植物模型枝干的形态控制。

开展单叶片精细建模，以叶片分布密度、分布规律为基础设置矩阵变换函数并进行叶片分布模拟。

依据实测的植物高度，冠幅进行模型大小尺度控制，生成植物几何结构模型。

（2）基于虚拟植物冠层的太阳光合有效辐射直射模拟：

 植物冠层内叶片光合作用效率的计算是植物生长动力学研究的基础，而冠层内光的截获与分布是植物光合作用模型的关键变量。目前植物冠层太阳辐射截获模拟方法主要分为三种，包括比尔定律、光线跟踪法和辐射度方法。由于冠层结构是影响太阳辐射分布和冠层光合作用的主要因素，所以冠层三维模型的精度决定了植物冠层光能截获模拟的精度。比尔定律方法假设植物冠层组分为混浊介质，且空间随机分布，因而冠层模型与真实植物冠层差异显著。采用参数化L-系统建立的虚拟植物模型可逼真地模拟植物在三维空间上的形态分布情况，因而适宜应用于植物冠层太阳直射光合有效辐射模拟。光线跟踪算法原理简单，适用范围广泛，能应用于各种植物冠层辐射模拟，但该算法与辐射度算法均存在计算量大的缺点，其算法中存在大量的递归和求交运算，因而需通过限制光线投放条数或减少光线跟踪次数以减少算法运算时间。

虚拟植物冠层太阳光合有效辐射直射模拟基于虚拟植物冠层真实三维模型，采用计算机图形学光线跟踪算法模拟太阳直射光合有效辐射在虚拟植物冠层内传播过程，以构建虚拟冠层光合有效辐射三维分布传输模型。首先根据日期和时间计算对应地区太阳高度角，并结合赤纬角、经度和纬度计算相应太阳方位角。之后以太阳高度角和天顶角为输入参数计算冠层顶部晴天天气条件下太阳直接辐射。采用自适应八叉树方法剖分冠层三维模型，以冠层三维模型为基础确定与最小太阳投射平面，并进一步确定光线平面上光线的数量、方向及能量。逐一对光线投射平面上的光线实施光线跟踪算法，判断光线与冠层三维模型相交的情况，当光线与冠层三维模型中三角面片第一次相交时则将光线能量赋给相交的三角面片。太阳光合有效辐射直射模拟技术流程如图2所示。

（3）基于虚拟植物冠层的太阳光合有效辐射散射模拟：

太阳入射于植物冠层内的太阳光合有效辐射可分为直射、天空散射及叶片散射三部分，其中直接辐射及天空散射辐射是冠层辐射光的主要来源，而绿色植物由于其冠层内光合有效辐射的反射率和透射率都较低，故冠层内部散射辐射较小，冠层内光合有效辐射模式时常将叶片散射忽略。天空散射辐射的分布模式受所处区域天气状况的影响很大，具体可以分成三种类型，即各向异性分布、环日式分布、晴空各向异性分布。太阳散射辐射半球分布模式外业实地测量十分困难，且阴天天气条件下太阳天空散射辐射在半球方向变化相对较小，因此研究时常将太阳散射辐射分布模式假设为各向同性分布。天空散射辐射从天空半球各方向入射至植物冠层，冠层内各叶片的天空散射辐射该叶片上半球各方向天空散射辐射总和。影响植物冠层内天空散射辐射分布的因素包括植物冠层组分的结构（包括叶倾角分布、叶密度等）以及天空散射在天空不同方向上的分布模式。

虚拟植物冠层的太阳光合有效辐射散射模拟基于虚拟植物冠层真实三维模型，采用TurtL-e算法模拟太阳散射光合有效辐射在虚拟冠层内传播过程，以构建虚拟冠层光合有效辐射三维分布传输模型。首先根据日期和时间计算对应地区太阳高度角，并结合赤纬角、经度和纬度计算相应太阳方位角。之后以太阳高度角和天顶角为输入参数计算冠层顶部晴天天气条件下太阳天空散射辐射。采用自适应八叉树方法剖分虚拟冠层三维模型，逐一对冠层三维模型中所有三角面片进行循环，当三角面片为叶器官面片时以面片中心为中心点创建半球穹顶，判断半球中心平面上方所有冠层三角面片对叶器官面片的遮蔽率，遮蔽率与冠层顶部的乘积即为相应叶器官面片的太阳天空散射辐射值。太阳光合有效辐射散射模拟技术流程如图3所示。

（4）基于虚拟植物的冠层光合作用速率计算：

植物冠层的光合作用模型可分为大叶模型和多层模型，前者是将冠层简化为一个伸展的叶子，后者则在单叶尺度上充分考虑环境因子及叶片生理特性垂直差异。传统的冠层光合作用模型中引入了叶面积指数、叶片分布函数等参数，因为冠层光合作用与太阳入射辐射分布密切相关。采用数学函数和相关参数（如叶面积指数）等方法描述植物几何结构内太阳辐射三维空间分布误差较大，而基于光线跟踪算法可准确计算冠层三维结构内单叶片尺度上太阳辐射光强，因而可提高冠层光合作用估算精度。

虚拟植物冠层光合作用速率计算基于太阳光合有效辐射直射、散射模拟结果，首先逐一循环冠层三维模型各叶器官，叶片直射辐射和散射辐射之和即为叶片辐射总量。以日长、地方时、最高气温时刻为自变量模拟指定区域气温日变量正弦曲线。以气温、露点温度为输入变量计算指定区域绝对湿度、相对湿度和饱和水汽压差。以凌晨、清晨、下午5点树冠顶部CO2浓度为基础，分别采用正弦曲线、余弦曲线模拟0点至8点、8点至次日凌晨两个时间段内冠层顶部CO2浓度值。以单叶片光合有效辐射总量、气温、空气湿度及CO2浓度为自变量，采用非直角双曲线单叶光合作用模型计算叶片量子效率和理论最大光合作用速率。逐一对冠层内所有单叶片计算光合作用速率，累计平均后即为冠层平均光合作用速率。在不同的时间循环上述过程，即可模拟虚拟植物不同时刻冠层光合作用速率。

（5）基于虚拟植物的结构-功能互反馈模型构建：

植物几何结构变化的内在驱动因子为其生理生态过程，而对植物生理生态过程建模的方法即为功能模型。植物结构模型与功能模型相互影响，相互关联，因而植物结构模型和功能模型的耦合模型可真实地模拟植物生长发育的全过程。因为L-系统的字符迭代过程与植物生长过程相符，节点符号能作为模拟植物结构模型的合理基本单元，且为过程化的模型，所以适合将其作为虚拟植物拓扑结构的构建方法。在其基础上建立以基于虚拟冠层PAR模拟的冠层光合作用模型为核心的虚拟植物功能模型，模型强调光合作用对碳的同化和呼吸作用对碳的分解作用。将植物的生物量积累量同植物的生长相关联，建立起结构-功能模型间的信息收集与反馈模块，从而构建出基于L-系统的植物结构-功能模型。

基于虚拟植物的结构-功能互反馈模型构建首先在结构模型中将L-系统中的字符‘F’解释为叶元（包括枝条、叶片和芽），其包括生命年龄、汇强、扩展率等功能模型参数信息，叶元为虚拟植物结构-功能模型中信息交流的基本单元。将植物的生长发育过程在时间上离散化，并将其分为多个生长周期，在每个离散的生长周期内开展光合作用积累量计算。进入下个生长周期之前进行生物量的分配，首先进行节点尺度的分配，即根据节点的生命年龄、汇强值、器官扩展率等参数信息计算某一节点的生物量需求量。将节点生物量需求量作为生物量分配权重，求得其生物量的实际分配量。其次，在节点内进行基于器官尺度的生物量分配时，将分配量转化为植物器官的几何结构参数变化值，之后传入L-系统规则集合中进行规则更新，以用于生成新的植物结构模型。下一生长周期的功能参数计算则基于新的植物结构模型，如此循环即形成了一个基于L-系统的植物结构-功能互反馈模型，生长周期内生物量分配技术流程图如图4所示。

更具体的，本实施例我们总结基于虚拟植物的生物量变化估算方法具体步骤如下：

1）获取一定年龄阶段模拟植物对象的形态结构参数。

2）设计模拟植物对象的L-系统规则，随着迭代步长的增大，其规则能忠实于植物分枝模式和器官出现先后顺序。

3）利用建模软件（如3ds max等）对叶片等特殊器官精细建模，获取器官模型点位坐标与构网坐标索引并进行归一化处理。在L-系统规则解析过程中，将建模获得的器官与枝条组合，生成植物几何结构模型。

4）根据模拟的精度要求，将模拟周期分段离散化，确定各周期内辐射点时刻值。

5）根据模拟区域的经纬度、高程和大气透明系数计算某时刻太阳光合有效辐射的直射光强和散射光强，并以其作为冠层顶部太阳辐射强度。

6）在各模拟周期时间节点上开展虚拟冠层光合有效辐射直射模拟，确定叶片尺度的太阳有效辐射（PAR）的直射辐射在冠层内的三维分布。

7）植物几何结构模型保持不变的情况下，通过推算单叶上的天空可见率以计算单叶上太阳光合有效辐射散射强度，结合单叶上的直射光强，可获得某时间节点虚拟冠层中叶片总辐射强度值。

8）设置模拟植物对象的光合作用特性参数，获取模拟各周期内环境因子瞬时数值。采用非直角双曲线单叶光合作用方程对单叶光合作用速率进行计算，并将虚拟冠层中所有叶片的光合作用速率进行累加，得到虚拟冠层光合作用速率。

9）依据7）中某时间节点太阳辐射强度值，在生命周期内多个时间节点多次模拟，通过积分估算该生长周期内植物生长生物量变化。

10）在植物生长周期结束时，利用基于L-系统的结构-功能模型对植物生长生物量进行分配，通过修改植物L-系统规则中的参数，并将其反馈于植物几何结构结构模型，得到新的植物几何结构模型。

11）在新周期内重复第4）至第10）步。

12）重复第11）步，直到进行了所有生长周期的模拟，估算模拟周期内植物生物量变化值。

以下是使用说明：

（1）获取野外植物的形态结构特征描述，植物主要形态结构参数如下表所示：

（2）L-系统规则的提取。首先通过野外观测数据，分析得到规则约束参数。在参数化L-系统公理中对枝下高和一级枝条分枝规律进行表达之后分别对各级分枝进行规则表达。

（3）确定模拟周期内植物生长周期个数以及每个生长周期开始和结束的时间，将生长周期同L-系统的迭代周期相映射。

（4）辐射模拟前的数据准备工作。主要收集模拟区域地理位置、模拟周期内各太阳直接辐射和漫射辐射的日晴朗系数、各日最高、最低气温、各日水汽压、CO₂浓度、模拟植物叶片光合作用特性等参数。

（5）太阳直射辐射模拟。包括采用自适应八叉树方法剖分虚拟冠层三维模型，存储光线与冠层三维模型中三角面片第一次相交时光线的能量，计算单叶上的太阳直射PAR值并以颜色梯度进行显示。具体实施方式如图1所示。

（6）太阳散射辐射模拟。对冠层内三角面元进行穹顶半球创建，设置网格剖分精度。逐一对冠层内的三角面元进行天空可见率计算，并以其为基础计算单叶上太阳光散射光强。由于冠层内的三角面元天空可见率仅与植物模型的几何结构相关，故在生长周期内只进行一次的天空可见率计算。散射辐射模拟后冠层内叶片的散射PAR值以颜色梯度显示。具体实施方式如图2所示。

（7）各生长周期内环境因子数值模拟。在生长周期内以每两小时为时间段开展虚拟冠层光合有效辐射模拟。计算各生长周期其叶片量子效率、最大光合速率，结合叶片截获的光合有效辐射总量，在非直角双曲线光合作用模型中计算单叶光合速率，累计生长周期内冠层单叶光合作用速率得到冠层光合作用速率。

（8）生长周期内植物生物量积累量估算。生长周期内植物生物量积累量估算其为各生长周期内生物量积累量的叠加。

（9）在各生长周期结束时，利用基于L-系统植物结构-功能模型进行功能结构的反馈模拟。模拟时将分配结果转换为器官数量与几何参数传入L-系统规则中，以实现植物结构模型的更新。具体实施方式如图3所示。

（10）依次对各生长周期进行生物量分配模拟，最终估算所有生长周期内植物的生物量变化值。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。 

Claims (9)

1.一种基于虚拟植物的植物生长生物量变化估算方法，其特征在于，包括以下步骤实现：

步骤10：获取模拟植物形态参数、纹理，以植物生长规律和参数化L-系统为基础建立植物几何模型；

步骤11：然后以植物几何结构模型为基础，采用光线跟踪法模拟虚拟冠层光合有效辐射直射和天空散射，并将其应用于植物生物量积累，建立植物结构-功能反馈模型；

步骤12：将功能模型计算得到的参数值反馈于植物结构模型，开展某一生长周期或若干个生长周期的植物生长发育模拟；将生长发育之后的植物几何结构模型再次进行虚拟冠层光合有效辐射模拟，如此反复，动态地开展辐射模拟，最后估算模拟周期内植物体的生长生物量。

2.根据权利要求1所述的基于虚拟植物的植物生长生物量变化估算方法，其特征在于：所述步骤11的具体实现流程如下：

步骤111：利用模拟区域经纬度、高程及大气参数计算某一时刻冠层顶部的直射光强和散射光强；

步骤112：以所述的植物几何模型、直射光强和散射光强为基础，采用光线跟踪法模拟冠层任意三维位置太阳直射及天空散射分布规律，统计冠层中各叶片太阳辐射强度值；

步骤113：确定植物对象的光合特性参数，并计算模拟周期内环境因子瞬时值，采用非直角双曲线单叶光合作用方程计算单叶光合作用速率，并通过对虚拟冠层内所有叶片累加得到虚拟冠层光合作用速率；

步骤114：在一个生长周期内的多个时间节点依据步骤112计算各叶片太阳辐射强度值，同时采用步骤113得到冠层总光合作用速率，之后结合植物的暗呼吸模型估算植物同化物产生量；

步骤115：在树木内同化物分配模型的基础上构建植物结构-功能模型。

3. 根据权利要求2所述的基于虚拟植物的植物生长生物量变化估算方法，其特征在于：所述步骤10中建立植物几何结构模型包括以下步骤：

步骤101：通过文献查找或野外实测收集实验树种的枝条拓扑与几何结构信息；

步骤102：根据所述枝干拓扑与几何结构信息，提取L-系统规则；

步骤103：对叶片进行曲面精细建模，获取叶片点位与索引坐标，并同L-系统规则结合，使之按一定分布规律挂接在枝干上，生成植物几何结构模型。

4. 根据权利要求3所述的基于虚拟植物的植物生长生物量变化估算方法，其特征在于：所述的枝干拓扑与几何结构信息包括枝下高、分枝模式、分枝角度、枝条增长率与增粗率、叶片方位角、叶片倾角以及叶片在枝干上分布密度。

5. 根据权利要求2所述的基于虚拟植物生物量变化估算方法，其特征在于，所述步骤11中虚拟冠层光合有效辐射直射包括以下步骤：

步骤51：利用八叉树数据结构对树木三维几何模型空间剖分，并确定太阳直射光线的投射数量、能量及方向；

步骤52：植物几何模型三角面片化；

步骤53：遍历跟踪光线集合，采用光线跟踪法判断与光线相交的树木体元模型体元；

步骤54：遍历相交体元内的三角面片，判断与光线相交的三角面片并将其光合有效辐射直射能量值设为步骤111所确定的能量值；

步骤55：重复步骤51至步骤54，直至完成生长周期内所有时间节点的太阳光合有效辐射直射模拟计算。

6. 根据权利要求2的基于虚拟植物的植物生物量变化估算方法，其特征在于：所述步骤11中虚拟冠层光合有效辐射天空散射包括以下步骤：

步骤61：确定冠层顶部太阳光合有效辐射天空散射能量值；

步骤62：遍历虚拟植物结构模型中的三角面元，并在叶器官面元正上方创建半球穹顶；

步骤63：计算叶器官面元穹顶天空可见率，结合冠顶太阳光合有效辐射天空散射能量值计算叶器官面元天空散射辐射值；

步骤64：遍历虚拟植物几何结构模型中的每个叶器官面元，重复步骤61至步骤63。

7. 根据权利要求2的基于虚拟植物的植物生物量变化估算方法，其特征在于：所述步骤113中虚拟冠层光合作用速率的计算包括以下步骤：

步骤71：通过权利要求5和6中的方法计算虚拟冠层内单叶光合有效辐射能量值，该能量值包括太阳直接辐射和天空散射辐射；

步骤72：利用非直角双曲线单叶光合作用模型计算单叶光合作用速率；

步骤73：建立以时间为因变量的单叶光合作用速率变化曲线；

步骤74：通过对冠层中所有单叶累加得到虚拟冠层总光合作用速率。

8. 根据权利要求2的基于虚拟植物的植物生物量变化估算方法，其特征在于，所述步骤115中的同化物在植物内的分配方法包括以下步骤： 步骤81：确定植物各类型器官汇强值及扩展率；

步骤82：计算某生长周期内植物的同化物需求量及供给量；

步骤83：当植物同化物需求量大于供给量时，植物模型中以F为代表的基本节点单元对象按潜在扩展率进行扩展，并进行同化物分配，该同化物分配是以节点总的同化物需求量为权重参与分配，其中F解释为叶元，其包括枝条、叶片和芽；

步骤84：以植物某生长周期为时间单位，对植物各节点内器官逐一进行同化物分配，计算植物器官体积变化值，并生成新的植物器官。

9. 根据权利要求2的基于虚拟植物的植物生物量变化估算方法，其特征在于：所述步骤115中构建植物结构-功能互反馈模型包括以下步骤：以虚拟植物结构模型和功能模型为基础，在每一个生长周期时间单位内进行虚拟冠层光合有效辐射模拟，以估算植物同化物积累量，并进行分配得到虚拟植物几何模型，从而引起植物几何结构上的变化，之后将变化参数传入并更新植物的L-系统规则，最终生成生长后的植物结构模型并估算植物生物量的变化值。

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