CN103745497B - 植物生长建模方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的植物生长建模方法和系统，通过采集植物点云数据，计算所述植物形状特征，根据所述植物形状特征提取植物基元并设计所述植物生长规则再拟合植物个体模型得到所述植物生长参数。相对比现有植物生长建模侧重于植物生长机理的建模，主要基于植物学知识和专家经验，是经验式、定性化、群体式的虚拟植物生长模拟，这种建模方式针对的是植物群体的行为，很难模拟特定植物个体的生长过程，而且这些建模方法严重依赖于植物学专家的专业知识和个人经验，本发明基于植物真实测量数据，能实现真实植物生长建模。
Description
技术领域
本发明涉及植物分类技术，尤其涉及一种植物生长建模方法和系统。
背景技术
植物不仅为人类提供了食物来源，它还能够为人类提供新鲜空气和优雅环境，人类的日常生活都与植物息息相关，可以毫不夸张地说“植物的充分利用决定了人类未来的生存质量”。长久以来，农林业生产更多的是依靠传统方式的经验知识。如今随着现代高新技术的发展，“数字农林业”、“精细农林业”、“精准农林业”等各种充分利用信息技术的现代农林业生产方式成为一种重要的发展趋势，并获得了越来越多的关注和重视。事实上，为了获得植物生长的最优产出，植物生长数学模型是农林业应用中必不可少的有力工具。利用计算机为手段对植物生长过程进行建模与仿真，将为探索植物生命的奥秘和植物生长过程的规律，以及改善人类生存环境带来新的契机。
应用植物生长建模技术，可以部分代替现实中难以进行或费时、费力、昂贵的田间试验，节省人力、物力，缩短研究周期，基于植物生长规律，确定最佳施肥和灌溉措施，提高化肥和水资源的利用效率，优化生产产出。另一方面，除了农林业应用之外，植物生长建模还在自然场景模拟、城市景观设计、影视娱乐、虚拟现实等方面发挥重要的作用。近年来两个著名的应用例子是3D科幻电影《阿凡达》和谷歌地球（Goolge Earth3D）。电影《阿凡达》中整个潘多拉星球完全是建立在植物三维建模基础上，星球上郁郁葱葱的热带丛林、如梦如幻的植被、参天的大树、精细逼真的花草树叶，这些漂亮自然的场景给人印象深刻，为电影的火爆和破纪录票房神话奠定了基础，这一切都离不开背后大规模植物生长建模等技术的支持。另一大商业巨头谷歌公司也在开展植物生长建模工作，谷歌地球正在推出新一代带有真实树木三维模型的数字地球（城市）产品。
目前植物生长建模侧重于植物生长机理的建模，传统的方法和手段主要基于植物学知识和专家经验，是经验式、定性化、群体式的虚拟植物生长模拟。这种建模方式针对的是植物群体的行为，很难模拟特定植物个体的生长过程，而且这些建模方法严重依赖于植物学专家的专业知识和个人经验。
Yotam Livny等人在“Automatic reconstruction of tree skeletalstructures from point clouds”（ACM Trans.Graph.29,6,Article151）及Yotam Livny等人在“Texture-lobes for tree modeling”（ACM Trans.Graph.30,4,Article53）公开了几何结构特征计算方法，而将上述几何结构特征计算方法应用于植物生长建模中尚未见类似的报道。
发明内容
有鉴于此，有必要针对上述植物生长建模方法存在的缺陷，提供一种高效的植物生长建模方法。
一种植物生长建模方法，包括下述步骤：
采集植物点云数据；
计算所述植物形状特征，所述形状特征包括几何结构特征、拓扑结构特征、统计特征；
根据所述植物形状特征提取植物基元并设计所述植物生长规则；及
拟合植物个体模型得到所述植物生长参数，所述生长参数包括节间长度、生长速度和生长时间。
在本发明一较佳实施例中，其中，采集植物点云数据，具体为采用车载移动数据采集平台，采集植物点云数据，所述数据采集平台为StreetMapper系统或Lynx系统。
在本发明一较佳实施例中，计算所述几何结构特征的方法为：首先从所述植物点云数据中提取植物骨架并重建植物三维模型，基于所述植物三维模型计算枝干间的夹角、节间距，从植物图片中判断植物的叶序和器官个数。
在本发明一较佳实施例中，计算所述拓扑结构特征的方法为：根据植物骨架直接判断该植物属于23种基本结构的哪一种。
在本发明一较佳实施例中，计算所述统计特征的方法为：基于所述植物点云数据计算每一点的法向，并统计法向直方图。
在本发明一较佳实施例中，根据所述植物形状特征提取植物基元并设计所述植物生长规则，包括下述步骤：
通过植物形状特征聚类找到相似的几何与拓扑结构单元，并定义为基元；
从最大的基元集合开始分析各基元两两之间的变换矩阵，并将所述变换矩阵投影到对应的参数空间进行聚类；
提取所述最大的基元集合的变换构造生长规则；
重复上述步骤，直到分析完所有的基元集合，得到该类植物的生长规则。
在本发明一较佳实施例中，其中，最大的基元集合开始分析各基元两两之间的变换矩阵，具体为：计算两基元之间的平移t、旋转R及缩放系数s，构建齐次坐标系下的变换矩阵H=[sR,t;0,1]。
在本发明一较佳实施例中，拟合植物个体模型得到所述植物生长参数包括下述步骤：
基于所述植物生长规则改变所述生长参数生成不同形状的植物个体；
计算生成的植物个体和待拟合的植物个体P之间的相似度；
通过优化算法使生成的植物与P的相似度最大，得到所述植物个体P的生长参数。
在本发明一较佳实施例中，计算生成的植物个体和待拟合的植物个体P之间的相似度，具体为通过两植物个体之间的几何距离与拓扑距离之和来度量，并与距离成反比，距离越小相似度越大，距离越大相似度越小。
在本发明一较佳实施例中，所述生长参数还包括：侧枝与主枝夹角的平均值和方差、一个生长周期内侧枝的个数、两节间侧枝旋转角度的平均值和方差，从所述点云数据得到或通过提取的植物骨架得到所述侧枝与主枝夹角的平均值和方差、一个生长周期内侧枝的个数、两节间侧枝旋转角度的平均值和方差。
另外本发明还提供了一种植物自动识别系统，包括：
采集模块，用于采集植物点云数据；
计算模块，用于计算所述植物形状特征，所述形状特征包括几何结构特征、拓扑结构特征、统计特征；
特征提取模块，用于根据所述植物形状特征提取植物基元并设计所述植物生长规则；及
参数获取模块，用于拟合植物个体模型得到所述植物生长参数，所述生长参数包括节间长度、生长速度和生长时间。
在本发明一较佳实施例中，其中，采集模块包括采用车载移动数据采集平台，采集植物点云数据，所述数据采集平台为StreetMapper系统或Lynx系统。
本发明提供的植物生长建模方法和系统，通过采集植物点云数据，计算所述植物形状特征，根据所述植物形状特征提取植物基元并设计所述植物生长规则再拟合植物个体模型得到所述植物生长参数。相对比现有植物生长建模侧重于植物生长机理的建模，主要基于植物学知识和专家经验，是经验式、定性化、群体式的虚拟植物生长模拟，这种建模方式针对的是植物群体的行为，很难模拟特定植物个体的生长过程，而且这些建模方法严重依赖于植物学专家的专业知识和个人经验，本发明基于植物真实测量数据，能实现真实植物生长建模。
附图说明
图1为本发明提供的植物生长建模方法的步骤流程图；
图2为本发明提供的根据植物形状特征提取植物基元并设计植物生长规则的步骤流程图；
图3为本发明提供的拟合植物个体模型得到所述植物生长参数的方法的步骤流程图；
图4为本发明提供的植物生长建模系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参阅图1，为本发明提供的植物生长建模方法100的步骤流程图，包括下述步骤：
步骤S110：采集植物点云数据；
具体地，采用车载移动数据采集平台，采集植物点云数据，数据采集平台为StreetMapper系统或Lynx系统。可以理解，通过选取合适的植物场景，采用同一套车载移动数据采集平台来获取大量植物的高精度点云和高清晰图像数据，如3DLS的StreetMapper系统（英国），Optech Inc的Lynx系统（加拿大），其中相机和扫描仪事先标定好位置以利于图像点云数据配准融合。该系统在汽车以正常速度行驶时可以近距离（100-300米）、高频率（每秒10万个点）地获得高精度三维点云数据（测量精度达厘米级）。为实现生长建模，获取的每一类植物都应尽量有不同年龄段的个体，另外一种采集策略是对同一植物场景在不同时间点多次扫描测量，以获取植物在不同生长周期内的外形数据。
步骤S120：计算植物形状特征，其中，形状特征包括几何结构特征、拓扑结构特征、统计特征；
其中，几何结构特征包括植物骨架、枝干半径、夹角、节间距、叶序、各种器官的个数等参数。拓扑结构特征可采用植物学家Halle等提出的23种基本结构来定义：Corner结构、Holtum结构、Rauh结构、Leeuwenberg结构等。几何结构特征和拓扑结构特征可以通过重建植物的三维模型，由三维模型直接求取。统计特征包括叶子分布、点云及其法向分布等。
具体地，计算几何结构特征的方法为：首先从所述植物点云数据中提取植物骨架并重建植物三维模型，基于所述植物三维模型计算枝干间的夹角、节间距，从植物图片中判断植物的叶序和器官个数。
具体地，计算拓扑结构特征的方法为：根据植物骨架直接判断该植物属于23种基本结构的哪一种。
步骤S130：根据植物形状特征提取植物基元并设计所述植物生长规则；
请参阅图2，为本发明提供的根据植物形状特征提取植物基元并设计植物生长规则的步骤流程图，包括下述步骤：
步骤S131：通过植物形状特征聚类找到相似的几何与拓扑结构单元，并定义为基元；
步骤S132：从最大的基元集合开始分析各基元两两之间的变换矩阵，并将所述变换矩阵投影到对应的参数空间进行聚类；
其中，最大的基元集合开始分析各基元两两之间的变换矩阵，具体为：计算两基元之间的平移t、旋转R及缩放系数s，构建齐次坐标系下的变换矩阵H=[sR,t;0,1]。
步骤S133：提取所述最大的基元集合的变换构造生长规则；
步骤S134：重复上述步骤，直到分析完所有的基元集合，得到该类植物的生长规则。
步骤S140：拟合植物个体模型得到所述植物生长参数，所述生长参数包括节间长度、生长速度和生长时间。
请参阅图3，为本发明提供的拟合植物个体模型得到所述植物生长参数的方法包括下述步骤：
步骤S141：基于所述植物生长规则改变所述生长参数生成不同形状的植物个体；
步骤S142：计算生成的植物个体和待拟合的植物个体P之间的相似度；
计算生成的植物个体和待拟合的植物个体P之间的相似度，具体为通过两植物个体之间的几何距离与拓扑距离之和来度量，并与距离成反比，距离越小相似度越大，距离越大相似度越小。
步骤S143：通过优化算法使生成的植物与P的相似度最大，得到所述植物个体P的生长参数。
进一步地，生长参数还包括：侧枝与主枝夹角的平均值和方差、一个生长周期内侧枝的个数、两节间侧枝旋转角度的平均值和方差，从所述点云数据得到或通过提取的植物骨架得到所述侧枝与主枝夹角的平均值和方差、一个生长周期内侧枝的个数、两节间侧枝旋转角度的平均值和方差。
请参阅图4，为本发明提供的植物生长建模系统的结构示意图200，包括：采集模块210、计算模块220、特征提取模块230及参数获取模块240。
其中，采集模块210用于采集植物点云数据。采集模块210包括车载移动数据采集平台，采集植物点云数据，所述数据采集平台为StreetMapper系统或Lynx系统。
计算模块220用于计算植物形状特征，形状特征包括几何结构特征、拓扑结构特征、统计特征。
特征提取模块230用于根据植物形状特征提取植物基元并设计所述植物生长规则。
参数获取模块240用于拟合植物个体模型得到所述植物生长参数，所述生长参数包括节间长度、生长速度和生长时间。
可以理解，通过上述植物生长建模系统200能够实现对植物的生长实现准确的建模。
本发明提供的植物生长建模方法和系统，通过采集植物点云数据，计算所述植物形状特征，根据所述植物形状特征提取植物基元并设计所述植物生长规则再拟合植物个体模型得到所述植物生长参数。相对比现有植物生长建模侧重于植物生长机理的建模，主要基于植物学知识和专家经验，是经验式、定性化、群体式的虚拟植物生长模拟，这种建模方式针对的是植物群体的行为，很难模拟特定植物个体的生长过程，而且这些建模方法严重依赖于植物学专家的专业知识和个人经验，本发明基于植物真实测量数据，能实现真实植物生长建模。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。
Claims (8)
1.一种植物生长建模方法，其特征在于，包括下述步骤：
采集植物点云数据；
计算所述植物形状特征，所述形状特征包括几何结构特征、拓扑结构特征、统计特征；
根据所述植物形状特征提取植物基元并设计所述植物生长规则；及
拟合植物个体模型得到所述植物生长参数，所述生长参数包括节间长度、生长速度和生长时间；
根据所述植物形状特征提取植物基元并设计所述植物生长规则，包括下述步骤：
通过植物形状特征聚类找到相似的几何与拓扑结构单元，并定义为基元；
从最大的基元集合开始分析各基元两两之间的变换矩阵，并将所述变换矩阵投影到对应的参数空间进行聚类；
提取所述最大的基元集合的变换构造生长规则；
重复上述步骤，直到分析完所有的基元集合，得到该类植物的生长规则；
其中，最大的基元集合开始分析各基元两两之间的变换矩阵，具体为：计算两基元之间的平移t、旋转R及缩放系数s，构建齐次坐标系下的变换矩阵H＝[sR,t；0,1]；
其中，拟合植物个体模型得到所述植物生长参数包括下述步骤：
基于所述植物生长规则改变所述生长参数生成不同形状的植物个体；
计算生成的植物个体和待拟合的植物个体P之间的相似度；
通过优化算法使生成的植物与P的相似度最大，得到所述植物个体P的生长参数；
计算生成的植物个体和待拟合的植物个体P之间的相似度，具体为通过两植物个体之间的几何距离与拓扑距离之和来度量，并与距离成反比，距离越小相似度越大，距离越大相似度越小。
2.根据权利要求1所述的植物生长建模方法，其特征在于，其中，采集植物点云数据，具体为采用车载移动数据采集平台，采集植物点云数据，所述数据采集平台为StreetMapper系统或Lynx系统。
3.根据权利要求1所述的植物生长建模方法，其特征在于，计算所述几何结构特征的方法为：首先从所述植物点云数据中提取植物骨架并重建植物三维模型，基于所述植物三维模型计算枝干间的夹角、节间距，从植物图片中判断植物的叶序和器官个数。
4.根据权利要求1所述的植物生长建模方法，其特征在于，计算所述拓扑结构特征的方法为：根据植物骨架直接判断该植物属于23种基本结构的哪一种。
5.根据权利要求1所述的植物生长建模方法，其特征在于，计算所述统计特征的方法为：基于所述植物点云数据计算每一点的法向，并统计法向直方图。
6.根据权利要求1所述的植物生长建模方法，其特征在于，所述生长参数还包括：侧枝与主枝夹角的平均值和方差、一个生长周期内侧枝的个数、两节间侧枝旋转角度的平均值和方差，从所述点云数据得到或通过提取的植物骨架得到所述侧枝与主枝夹角的平均值和方差、一个生长周期内侧枝的个数、两节间侧枝旋转角度的平均值和方差。
7.一种植物自动识别系统，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集植物点云数据；
计算模块，用于计算所述植物形状特征，所述形状特征包括几何结构特征、拓扑结构特征、统计特征；
特征提取模块，用于根据所述植物形状特征提取植物基元并设计所述植物生长规则；及
参数获取模块，用于拟合植物个体模型得到所述植物生长参数，所述生长参数包括节间长度、生长速度和生长时间；
所述特征提取模块，用于根据所述植物形状特征提取植物基元并设计所述植物生长规则，包括下述步骤：
通过植物形状特征聚类找到相似的几何与拓扑结构单元，并定义为基元；
从最大的基元集合开始分析各基元两两之间的变换矩阵，并将所述变换矩阵投影到对应的参数空间进行聚类；
提取所述最大的基元集合的变换构造生长规则；
重复上述步骤，直到分析完所有的基元集合，得到该类植物的生长规则；
其中，最大的基元集合开始分析各基元两两之间的变换矩阵，具体为：计算两基元之间的平移t、旋转R及缩放系数s，构建齐次坐标系下的变换矩阵H＝[sR,t；0,1]；
参数获取模块，用于拟合植物个体模型得到所述植物生长参数，包括：
基于所述植物生长规则改变所述生长参数生成不同形状的植物个体；
计算生成的植物个体和待拟合的植物个体P之间的相似度；
通过优化算法使生成的植物与P的相似度最大，得到所述植物个体P的生长参数；
计算生成的植物个体和待拟合的植物个体P之间的相似度，具体为通过两植物个体之间的几何距离与拓扑距离之和来度量，并与距离成反比，距离越小相似度越大，距离越大相似度越小。
8.根据权利要求7所述的植物自动识别系统，其特征在于，其中，采集模块包括车载移动数据采集平台，采集植物点云数据，所述数据采集平台为StreetMapper系统或Lynx系统。
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