CN104620879B - 一种基于冠层光分布模拟的树木剪枝优化方法 - Google Patents
一种基于冠层光分布模拟的树木剪枝优化方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提出一种基于冠层光分布模拟的树木剪枝优化方法，通过模拟树木光环境及树木冠层对光的截获，分析冠层内光分布的差异，以改善冠层内的光照条件、提高冠层内的光强利用率为目的，采用优化算法定量的对树木冠层枝条的修剪提出方案，为树木的冠层修剪提供理论指导，相比传统的方法具有省时省力、操作简单的特点。其建模结果在指导园林业树木修剪、城市景观设计、计算机虚拟仿真及实验等领域具有重要的应用价值。
Description
技术领域
本发明属于计算机技术、电子信息技术领域，具体涉及一种通过模拟、分析光在树木冠层内的分布差异性从而为树木的修剪优化方案提供定量化指导的方法。
背景技术
在树木生长周期中，需要人工对其精心修护。如果粗放管理或放任不管，往往会造成外围枝条密挤，内膛光秃，结果部位外移的现象。合理地进行整形修剪可以控制树势，改善树冠的通风条件，调节树上与树下的平衡关系，促进花芽形成，增加结果部位，避免大小年现象，延长树体的结果年限。更为重要的是通过剪枝能有效地改善冠层内的光照条件，达到稳产、高产、优质的目的。因为光是植物光合作用重要的资源，同时冠层内光照条件不但会引起环境温度变化从而间接影响果实产量和品质，而且也与树木的病虫害(比如紫斑、裂果等现象)有直接关联，影响树木的生长发育。因此，合理地修剪可使树形紧凑，枝条分布均匀，结构合理，对于树木的生长发育及其经济效益具有举足轻重的作用。
虚拟植物是近二十年来发展的较为迅速的研究热点之一。植物建模和可视化技术相结合使得人们可以直观的在计算机的数字世界中观察、认识真实世界的植物。虚拟植物的生成有两种方式，可以通过基于植物生长规律的能够体现植物周期性动态生长的动态建模获取，比较有代表性的有法国de Reffye研究员提出的GreenLab模型、美国Lindenmayer提出的L系统；或者通过植物静态模型获得，常见的有三维数字扫描仪获取点云数据重建树木结构、基于图像的树木建模、基于手工交互的建模。这种虚拟植物技术已在农林业科研、计算机游戏设计、三维电影制作等领域有着成功的应用。
目前树木修剪的方法有自然开心形、自然半圆形、圆锥形等等，都是靠经验来对树木进行修剪的，未考虑修剪的结果与冠层内的光环境之间的联系，不能够对修剪的结果进行定量的评估。另外，树木修剪需要大量的人工实验和昂贵的实验成本，且修剪后的树木具有不可恢复性的特点。树木的生长往往需要较长的周期，枝条的修剪对树木未来的生长态势的影响不能够直接快速的体现出来。因此对于这种具有空间地域性、时间动态变化慢的复杂生命体而言，使用虚拟植物的手段可以在计算机上开展多次修剪的虚拟实验，降低实验成本，对修剪的结果有快速直观的了解和定量的评估。
发明内容
为了实现上述目的，本发明提出了一种基于冠层光分布模拟的树木剪枝优化方法，可以对修剪的结果有快速直观的了解和定量的评估。
本发明提出的一种基于冠层光分布模拟的树木剪枝优化方法，包括以下步骤：
步骤1，获取具有三维形态结构的树木模型；
步骤2，构建树木冠层：根据给定的种植密度和地理位置放置树木模型，形成一个树木群体；
步骤3，建立光环境：建立树木冠层内的光的传播环境；
步骤4，模拟不同的剪枝方案进行剪枝，计算剪枝后树木冠层除树枝外其他部分的光强之和E，E的大小和剪枝方案的优劣成正比。
其中，步骤4中模拟剪枝方案的方法为，录入树木枝条的修剪类型；树木冠层中每一根树枝均任选一种修剪类型，生成一项修剪方案；所有不同的修剪方案组成方案集。
其中，步骤4中采用序优化算法从方案集中选出优化的方案。
采用序优化算法从方案集中选出优化的方案的方法包括以下步骤：
步骤41，从剪枝的方案集中随机选出N个设计作为待选择方案；
步骤42，定义G为足够好子集，其大小为g；S为选出方案的集合即选择子集，其大小为s，足够好子集G和选择子集S的交集至少有k个元素相匹配；设定g和k的值；
步骤43，采用粗略模型评估实现方案集中各方案依照光强之和E的大小排序；
步骤44，构建OPC曲线，计算满足置信概率概率为Pr{|G∩S|≥k}≥0.95的s值；
步骤45，选择前s个光强之和E最大的方案为最优方案。
所述粗略模型评估是光强之和E为最大作为目标值的。
所述光强之和E的计算方法为：定义树木冠层中每个叶子、节间、花朵、果实、芽均为一个采光单元，所有采光单元与树枝构成了整个树木冠层；通过光子映射的方法估算各个采光单元上的光强EL；将EL通过公式转换为冠层内各个采光单元截取的绝对光强EB，其中为相对光强中的最大值，τmax和τmin分别为树木冠层内外的最大绝对光强和最小绝对光强；光强之和E为其中n为采光单元的个数。
所述三维形态结构的树木模型通过三维数字化仪器得到，或基于图像的方法进行静态的三维重建得到，或植物模型动态生成得到。
本发明通过模拟并分析树木冠层内的光分布环境以及树木采光单元对光的截获程度，采用优化剪枝的方案以提高冠层内的光照强度为目标，从而定量的对树木进行修剪。本发明与传统的靠人工经验对树木进行修剪的方法相比较，降低了人工及实验成本、缩短了实验周期，为合理的、高光效的树形改造提供理论依据和实践指导，同时也利于在农林业方面的技术推广。
附图说明
图1示出本发明方案整体框架。
图2示出优化算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图详细说明本发明技术方案中所涉及的各个细节问题。应指出的是，所描述的实施例仅旨在便于对本发明的理解，而对其不起任何限定作用。
如图1所示，本实施例方法主要包括：
步骤1，获取具有三维形态结构的树木模型，该树木模型可以来自于动态模拟，例如GreenLab植物动态生长模型或者L系统，也可以来自于由不同途径获得的静态模型。在本实施例中，“树木”是由全部树枝和采光单元(叶子、节间、花朵、果实、芽)组成的完整植物。
步骤2，构建树木冠层：根据给定的种植密度和地理位置放置来自于步骤1的一个或多个树木，形成一个树木群体。
步骤3，建立光环境：模拟树木冠层中的光环境，包括天空的散射光和直射光。其中天空散射光可以通过Turtle模型来模拟，直射光可采用蒙特卡洛光线追踪方法发来模拟，或者也可采用其它的光照模拟方法获得。
步骤4，模拟不同的剪枝方案进行剪枝，计算剪枝后树木冠层除树枝外其他部分的光强之和E，E的大小和剪枝方案的优劣成正比。
步骤5，选取前N个最大的光强之和E对应的剪枝方案即为优化后的剪枝方案。
目前，树木枝条的修剪主要有几种类型：
1.轻短截：剪去枝条顶梢，即剪去枝条长度的1/5—1/4。适用于花果树强枝修剪。
2.中短截：剪到枝条中部饱满叶芽处，即剪去枝条长度的1/3—1/2。适用于生长势中等的树木或枝条修剪，使新生枝条不会徒长也不会变弱。
3.重短截：剪到枝下部饱满芽处，即剪去枝条长度的2/3—3/4，剪口叶芽偏弱，刺激后生长1-2个壮枝。适用于老树，弱枝的复壮更薪修剪。
4.极重短截：在枝条基部留2-3个芽剪截。由于剪口芽为瘪芽，质量差，能萌发l-3个短、中枝，有时也会萌发旺枝。如紫薇冬季修剪多用此法。
为了更细化剪枝方案，本实施例针对树木的每一根枝条，可以采用上面描述的4种方法中的一种对枝条进行剪枝。冠层内所有枝条不同的剪枝策略组合在一起，可以构成针对该树木冠层的一种剪枝策略方案。所有不同的修剪方案组成方案集；
而树木在成熟期的枝条众多，因此剪枝策略所构成的解空间巨大，需采用优化算法寻找最优解。对于优化问题，枚举法虽然能选出最优方案，但当模型输入参数维数较多、备选方案数量庞大时，枚举法会因计算量太大而难以实现；当使用其他非枚举搜索算法来求解时，由于可能产生组合爆炸问题，而使得搜索时间过长，因此在实际应用中也存在很大困难。对于仿真优化问题，由于存在随机性、计算耗时和NP-hard等难点，运用常用的优化算法都很难得到很好的效果。在这样的背景下，大量学者提出了一些仿真优化算法。目前，仿真优化算法可归纳为基于梯度的方法、随机优化方法、响应曲面法、启发式方法和统计方法等，以及这些方法的混合。在众多方法中，序优化理论由于使用了“排序比较”和“目标软件”的思想，使得在求解大规模复杂优化问题时大大减小了计算量，而求得的足够好解又能以很高的概率满足要求，序优化理论已经作为一种解决复杂仿真优化问题的有效工具。
为了更智能、更快速获得优化结果，采用序优化算法从方案集中选出优化的方案，如图2所示，包括以下步骤：
步骤41：从剪枝的解空间Θ(即方案集)中随机选出N个设计作为待选择方案；
步骤42：定义优化方法的参数。G代表足够好子集，即能够令人接受的方案的集合，其大小为g；S代表通过某种规则选出的方案的集合即选择子集，其大小为s，足够好子集G和选择子集S的交集至少有k个元素相匹配。用户定义g值和k值；
步骤43：采用粗略模型评估设计。在这里，粗略模型可以以剪枝后剩余树木冠层内采光单元截获的光强之和E的最大值来作为评估标准。首先估算各个采光单元上的光强EL。估算方法通过光子映射的方法来实现的。由于光子映射主要用来在计算机图形学中计算场景中的相对光强，因此要转换为冠层内各个采光单元截取的绝对光强EB。通过如下公式计算：
其中，为相对光强中的最大值。τmax和τmin分别为冠层内外的最大绝对光强和最小绝对光强，可以通过仪器测量得到。
整个冠层内的光强E可以表示成n个采光单元上的光强之和。
步骤44:得到粗糙模型的OPC曲线，计算满足置信概率概率为Pr{|G∩S|≥k}≥0.95的s值。
步骤45:对于不同的剪枝方案，如果减掉的枝条过于少，则冠层剩下的部分容易相互遮挡，E值较小；而如果减掉的枝条过多，则冠层剩下的采光单元较少，所得到的E值也较小。因此存在最优的E值(最大值)。对粗略模型评估结果(E值)从大到小进行排序，选择前s个剪枝方案作为最优的结果。
根据步骤4的序优化算法，得到步骤5的定量的优化剪枝方案。通常步骤4的序优化算法节省至少一个数量级的计算量，可以快速扫描出一些“足够好”的设计,而且容易和其它优化方法结合。对于剪枝以后的株型评估可以是剪枝后的一段时间后进行，即产生抽梢以后，这里不做另外的展开。
本实施例采用优化算法获取剪枝方案以期望改善树木冠层内的光照环境，为树木的冠层修剪提供理论上的指导，可以用于林业的枝条修剪领域。本方法是在计算机上展开的虚拟剪枝实验，相比传统的方法具有省时省力、操作简单的特点。
以上所述，仅为本发明中的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可理解想到的变换或替换，都应涵盖在本发明的包含范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。
Claims (5)
1.一种基于冠层光分布模拟的树木剪枝优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，获取具有三维形态结构的树木模型；
步骤2，构建树木冠层：根据给定的种植密度和地理位置放置树木模型，形成一个树木群体；
步骤3，建立光环境：建立树木冠层内的光的传播环境；
步骤4，模拟不同的剪枝方案进行剪枝，计算剪枝后树木冠层除树枝外其他部分的光强之和E，E的大小和剪枝方案的优劣成正比；
步骤4中模拟剪枝方案的方法为：录入树木枝条的修剪类型；树木冠层中每一根树枝均任选一种修剪类型，生成一项修剪方案；所有不同的修剪方案组成方案集；
步骤4中采用序优化算法从方案集中选出优化的方案。
2.依据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用序优化算法从方案集中选出优化的方案的方法包括以下步骤：
步骤41，从剪枝的方案集中随机选出N个设计作为待选择方案；
步骤42，定义G为足够好子集，其大小为g；S为选出方案的集合即选择子集，其大小为s，足够好子集G和选择子集S的交集至少有k个元素相匹配；设定g和k的值；
步骤43，采用粗略模型评估实现方案集中各方案依照光强之和E的大小排序；
步骤44，构建OPC曲线，计算满足置信概率概率为Pr{|G∩S|≥k}≥0.95的s值；
步骤45，选择前s个光强之和E最大的方案为最优方案。
3.依据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述粗略模型评估是光强之和E为最大作为目标值的。
4.依据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述光强之和E的计算方法为：定义树木冠层中每个叶子、节间、花朵、果实、芽均为一个采光单元，所有采光单元与树枝构成了整个树木冠层；通过光子映射的方法估算各个采光单元上的光强EL；将EL通过公式转换为冠层内各个采光单元截取的绝对光强EB，其中为相对光强中的最大值，τmax和τmin分别为树木冠层内外的最大绝对光强和最小绝对光强；光强之和E为其中n为采光单元的个数。
5.依据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述三维形态结构的树木模型通过三维数字化仪器得到，或基于图像的方法进行静态的三维重建得到，或植物模型动态生成得到。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |