CN105608739A - 数据和规则综合驱动的三维树木精细建模方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种数据和规则综合驱动的三维树木精细建模方法。首先获取树木枝干系统的形态结构的几何参数和拓扑参数，基于L-系统文法规则，提取枝干系统的约束规则，采用龟形解译算法，建立三维几何模型；然后利用手持激光扫描仪获取一年生和两年生枝条上的叶片和果实的点云数据，基于点云数据生成精细的冠层局部组分的三维模型；最后根据局部组分与整株在空间上的几何联接关系，运用规则建模的方法，将局部冠层组分的三维模型与枝干系统进行集成，形成整株的三维模型。利用本发明，可形成与实际形态结构高度相似的、精细的、可靠的三维模型，为中小株型的树木生理生态模拟结果的评价分析提供基础、使虚拟植物模拟结果具有可验证性。

Description

数据和规则综合驱动的三维树木精细建模方法

技术领域

本发明涉及农业信息化和现代农业技术领域，具体涉及一种数据和规则综合驱动的三维树木精细建模方法。

背景技术

虚拟植物是指利用计算机、结合可视化等技术对植物在三维空间生长发育进行模拟，是农林业信息化、智慧农林业和虚拟现实等交叉学科的研究热点。不同的应用领域，对虚拟植物的具体需求不同，如影视、游戏等领域，要求植物模型形象、逼真，视觉上具有很强的真实感；而农林业领域，要求模型尽可能地逼近实际植物形态结构，即模型精度要高、可信。利用虚拟植物模拟植物生长发育过程能够帮助人类更好地认识和了解植物的生长发育规律，可以为植物经营管理、生理生态影响评价、作物产量评估等提供有效的方法。特别在微观尺度上，更能显示其优势。植物形态结构的精细建模是进行植物生长发育过程模拟、植物与生态环境的交互行为模拟（如光环境与光合作用关系）、遥感反演等方面的基础。因此，如何实现虚拟植物的高可信度仿真显得至关重要。

目前，虚拟植物的建模方法大致有四种：第一种是基于规则的植物建模方法，该方法可以逼真的模拟植物的三维形态及生长过程，重点是植物枝干系统的拓扑结构，但当所描述植物的形态结构较为复杂时，提取植物的生长规则较为繁琐，而且对于植物器官的模拟方面，大部分采用参数曲面近似表示，与现实具体的树木难以定量比较，模拟结果难以实地验证；第二种是基于图像的植物建模方法，该建模方法能够体现作物的一些具体细节情况，生成的静态模型比较逼真。这种方法要从图像序列中自动地恢复植物几何形态，器官间的遮挡部分恢复重建比较困难，而且针对高大植物很难从复杂的背景中剥离出来，获取整株完整的植物图像；第三种是交互式参数化建模方法，该方法直观易用，克服了基于规则建模方法的复杂性、理解困难、交互性差等不足；该模型与真实模型一致性较差，适合应用于城市绿地规划、动画、游戏等对植物模型精度要求不高的领域；第四种是基于实测数据的植物结构重建。这种方法包括基于数字化仪测量的数据的重建和基于三维激光扫描仪获取的点云数据的重建，所形成的模型几何精度高。在植物单个器官上，往往能够重构出与实际植物非常相似的模型，然而对复杂个体的植物，遮蔽现象严重，要从扫描得到的点云数据，重构出与实际植物比较一致的整株模型还没有成熟的算法，具有一定的挑战性。上述四种方法在进行植物三维模型的构建时都各有优缺点和局限性，前三种方法形成的模型从视觉上能满足要求，但是难以满足虚拟植物模型与实际模型进行量化评估的要求。因此对不同的树木建模方法进行综合应用可以充分发挥不同方法的优势，能够更好更快地对植物进行三维形态的重建。本发明将综合利用规则建模方法的便于描述植物拓扑结构的优势和基于测量数据建模方法获取的植物形态机构参数建模精度高的优势，提出了数据和规则综合驱动的树木建模方法。

随着虚拟植物研究的不断深入及计算机硬件技术的发展，如何实现虚拟植物的高可信度仿真成为可能。冠层局部组分（树叶、果实、一年生枝梢和两年生枝梢等）形态结构的复杂性决定了其形态结构建模和可视化在真实感模拟中的困难。

三维激光扫描技术是一种新兴的数据获取方式，又称为实景复制技术。因为它能准确快速地重建三维对象的表面形态，并且具有精度高、速度快、立体扫描等特点，已经被广泛应用。三维激光扫描技术在其他领域的成功应用显示了其在复杂三维形态获取方面的突出技术优势，这也促进了三维激光扫描技术在植物建模领域的应用。申请专利中所使用的三维激光扫描仪是ArtecEva，其工作原理是基于白色结构光和数学算法而获取三维形状信息，分辨率为0.5mm，有效扫描距离40～100cm。

ArtecStudio是和ArtecEva扫描仪配合使用的一款三维软件，ArtecEva通过ArtecStudio完成模型扫描，并基于该软件进行后期处理，包括：孔洞填补、网格优化、平滑模型及模型纹理的粘贴，其中平滑模型有SmoothFusion和SharpFusion。前者适合部分数据缺失的模型，该方法能够创建网格填充模型数据中的孔洞，通常处理结果具有平整和噪音少的特点；后者适合重建模型的细节，例如包含锋利边缘的模型，当处理的数据噪声较大时，这种方法会将噪声扩大，在计算速度方面，这种方法要优于SmoothFusion。该软件可以导出多种3D数据格式，包括VRML,OBJ,STL,PLY等多种主流的三维数据格式。

GeomagicStudio是Geomagic公司产品的一款逆向软件，能够将扫描获得的点云数据转换成精确的三维数字模型，并可以输出各种行业标准格式，包括STL、IGES等众多文件格式，该软件是目前行业中对点云及曲面构建最成熟的软件之一。

L-系统实质上就是一个并行重写系统。其核心概念是重写（rewriting），重写的基本思想是根据预先定义的重写规则（产生式）集不断地生成复合形状并用它来替代初始简单物体的某些部分以定义复杂物体。L-系统规则包括公理和产生式规则。“龟形解译”是对L-系统进行图形说明，其基本思想是将龟的状态定义为三元组（x,y,a），其中笛卡尔坐标（x,y）表示龟的位置，方向角a指定为龟的运动方向，给定步长d和角度增量δ。

发明内容

本发明的目的在于提供一种数据和规则综合驱动的三维树木精细建模方法，该方法可形成与实际形态结构高度相似的精细的、可靠的三维模型，为中小株型的树木生理生态模拟结果的评价分析提供基础、使虚拟植物模拟结果具有可验证性。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种数据和规则综合驱动的三维树木精细建模方法，包括如下步骤，

步骤S10：获取树木枝干系统的形态结构特征的几何参数、拓扑参数及相应器官的纹理图片；

步骤S11：根据树木枝干系统的形态结构特征参数，基于L-系统文法规则，提取枝干系统的约束规则，采用龟形解译算法，建立枝干系统的三维几何模型并映射上纹理；

步骤S12：利用手持激光扫描仪获取树木冠层局部组分的点云数据及相应器官的纹理图片；

步骤S13：运用ArtecStudio和GeomagicStudio软件处理点云数据，建立树木冠层局部组分的精细三维模型；

步骤S14：根据树木冠层的局部组分与整株在空间上的几何联接关系，运用L-系统文法规则定义拓扑关系的约束规则，将树木冠层局部组分的精细三维模型与枝干系统的三维几何模型进行集成，形成整株树木的三维模型。

在本发明一实施例中，所述步骤S10的具体实现步骤如下：

步骤S101：利用钢卷尺、皮尺及测角仪进行树木形态结构特征参数的量测，其参数包括树木高度、叶幕层厚度、冠幅、干高、干周、一级枝条长度、一级枝条节间长度、一级枝条枝干周长、一级枝条与主干的夹角、一级枝条生长方位角、二级枝条长度、二级枝条节间长度、二级枝条枝干周长、二级枝条与一级枝条间夹角；对于三级及以上枝条采取随机取样测量的方式获取枝干形态参数；

步骤S102：获取树木枝干部分纹理图像并进行处理，生成相应的纹理，对粗糙不平特征的树皮生成相应的法向纹理。

在本发明一实施例中，所述步骤S11的具体实现步骤如下：

步骤S111：基于L-系统文法的公理语法规则，根据获取的干高、干周、一级枝条的节间长度及树木的拓扑结构信息，定义公理；

步骤S112：基于L-系统产生式规则语法，根据量取的各级枝条的形态结构特征参数提取树木主要枝干部分的产生式规则；

步骤S113：采用龟形解译算法，根据步骤S111和步骤S112的公理和产生式规则，生成树木枝干系统的三维模型。

在本发明一实施例中，所述步骤S12中，树木冠层局部组分是指叶片、叶簇、果实、果穗、一年生枝梢和两年生枝梢。

在本发明一实施例中，所述步骤S12的具体实现步骤如下：

步骤S121：对于树木叶片点云数据的获取，先采集树木上具有代表性的一年生和两年生的包含叶片的单簇枝条，然后将其竖直固定在光线较为温和的环境中；

步骤S122：枝条固定后，利用ArtecEva手持激光扫描仪获取叶片点云数据，其过程为由上至下，即先扫描枝条最上层叶片，完成后，将该层的叶片摘除，接着扫描下一层叶片，依次类推直至所有层叶片的点云数据获取完成，采用这种方式进行叶片点云数据的获取可以避免叶片间遮挡引起的数据残缺，并且还可以获得叶片着生姿态的信息；

步骤S123：量取枝条上叶片生长节点间的距离及方位角，为树叶挂接到枝干上提供参数；

步骤S124：对于树木果实的获取，采集树木上具有代表性的果实，将果实垂吊于同步骤S121相似的环境中，然后逐个扫描果穗中的果实，获取点云数据，扫描过程要保持果实静止不动；

步骤S125：利用手持激光扫描仪获取点云数据的同时，获得相应对象的纹理图片，然后利用PhotoShop软件调整纹理图片亮度，生成相应的具有Alpha通道的透明纹理。

在本发明一实施例中，所述步骤S13的具体实现步骤如下：

步骤S131：利用ArtecStudio软件对冠层局部组分的点云进行拼接、过滤和融合，其中对于叶片边缘光滑或者表面较为光滑的果实选择SmoothFusion融合方法，其它部分选择SharpFusion融合的方法；

步骤S132：预处理后的点云采用Delaunay三角剖分算法进行网格重建，同时生成纹理坐标，导出obj格式的三维网格模型文件；

步骤S133：利用GeomagicStudio软件对三维网格模型进行网格的简化，在保持叶片或果实形状不发生改变的前提，面片数量尽可能少，简化后再利用减少噪音的方法进行叶片或果实三维模型的平滑处理，最后生成三维模型。

在本发明一实施例中，所述步骤S14的具体实现步骤如下：

步骤S141：根据步骤S123中量测的叶片生长节点间的距离及叶片着生的方位角定义叶片挂接到一年生和两年生枝条上的产生式规则，通过规则解译生成相应的一年生和两年生枝梢三维模型；

步骤S142：根据果实着生的姿态数据，提取果实挂接到枝梢的产生式规则，通过规则解译生成长果的枝梢；

步骤S143：在步骤S113所生成的枝干系统的基础上，根据步骤S10中所获得的树木形态结构参数，把一年生、两年生的枝梢挂接于相应的枝干系统上，形成整株的精细三维模型。

相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：本发明将手持三维激光扫描仪测量的高精度优势，同时融合基于点云数据精细建模与基于植物生长发育规则的拓扑结构构建方法，提高树木三维形态结构模型的精度。

附图说明

图1为本发明方法具体实施案例的技术流程示意图。

图2为基于点云的冠层局部组分三维模型构建流程图。

图3为以枇杷树（早钟6号）为例运用本发明方法构建的树干模型。

图4为以枇杷树（早钟6号）为例运用本发明方法构建的三维树模型。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的技术方案进行具体说明。

本发明的一种数据和规则综合驱动的三维树木精细建模方法，包括如下步骤，

步骤S10：获取树木枝干系统的形态结构特征的几何参数、拓扑参数及相应器官的纹理图片；

步骤S11：根据树木枝干系统的形态结构特征参数，基于L-系统文法规则，提取枝干系统的约束规则，采用龟形解译算法，建立枝干系统的三维几何模型并映射上纹理；

步骤S12：利用手持激光扫描仪获取树木冠层局部组分的点云数据及相应器官的纹理图片；

步骤S13：运用ArtecStudio和GeomagicStudio软件处理点云数据，建立树木冠层局部组分的精细三维模型；

步骤S14：根据树木冠层的局部组分与整株在空间上的几何联接关系，运用L-系统文法规则建模的方法，将树木冠层局部组分的精细三维模型与枝干系统的三维几何模型进行集成，形成整株树木的三维模型。

以下为对本发明技术方案进行具体讲述。

如图1所示，本发明提供一种数据和规则综合驱动的三维树木精细建模方法，包括以下步骤：步骤10：获取树木枝干系统的形态结构特征的几何参数和拓扑参数及相应器官的纹理图片；步骤11：根据树木的形态结构特征参数，基于L-系统文法规则，提取主要枝干系统的约束规则，采用龟形解译算法，建立主要枝干系统的三维几何模型并映射上纹理；步骤12：利用手持激光扫描仪获取树木冠层局部组分的点云数据及相应器官的纹理图片；步骤13：运用ArtecStudio和GeomagicStudio软件处理点云数据，建立局部组分的精细三维模型；步骤14：根据树木冠层的局部组分与整株在空间上的几何和联接关系，运用规则建模的方法，将局部冠层组分的精细三维模型与主要枝干系统进行集成，形成整株树木的三维模型。下面为了让一般技术人员更好的理解本发明，我们以种质资源枇杷圃中的早钟6号树（未进行修剪）为例，不同于生产上的株型，运用本发明的方法构建树木三维模型的过程如下：

（1）树木枝干部分形态结构参数和相应部位纹理照片的获取

1）利用钢卷尺、皮尺及测角仪进行植物形态结构参数的量测，其参数包括树木高度、叶幕层厚度、冠幅、干高（树木底部至一级分枝的高度）、干周（主干周长）、一级枝条长度、一级枝条节间长度、一级枝条枝干周长（量取枝干底部、中间及末端的枝干周长）、一级枝条与主干的夹角、一级枝条生长方位角、二级枝条长度、二级枝条节间长度、二级枝条枝干周长（测量方法同一级枝干周长）、二级枝条与一级枝条间夹角；对于三级及以上枝条采取随机测量的方式进行枝干形态参数的获取，获取的部分参数如表1和表2所示。

2）通过拍照获取枝干部分树皮的纹理图片，利用photoshop软件对获取的树干纹理图片进行处理：①使用工具条中的矩形选择工具，选取图片中合适大小的范围（树干纹理范围一般选择长条形，这样不容易引起纹理的变形）；②选择区域出现虚线框后，点击“编辑”菜单中的拷贝项，复制选中的图像区域；③新建空白文档将选择的区域复制拷贝到新的文档；④将画布放大4倍，并将拷贝过来的纹理图片移至左上角，之后采用镜像操作复制纹理图片至右上角，再将此时画布上方的纹理图片通过镜像操作复制到画布的下方，此时画布被填满；（通过该步骤处理纹理图片是为了防止三维树模型在粘贴纹理后枝干出现明显的规律特征）⑤最后将处理完成的纹理图片导出tga格式。

（2）基于规则的树木枝干系统三维重建

1）基于L-系统的公理语法规则，根据获取的干高、干周、一级枝条的节间长度（一级枝条生长节点的位置）及树木的拓扑结构信息，定义公理（公理主要定义主干的生长半径、主干的高度及分枝的生长节点），在本案例中定义的公理如下：

!(0.01)F(1)[/(250)A]/(105)F(0.6)[B]/(-30)F(1)[/(230)C]F(0.6)[D]!(0.009)F(1)[E]F(0.2)

2）基于L-系统的产生式规则语法，根据量取的各级枝条的形态结构参数（包括枝条长度、分枝角、方位角及各级枝条生长节间长度）提取树木主要枝干部分的产生式规则即以公理中定义的生长节点为基础，对一二级枝条的生长规律运用L-系统的产生式规则语法进行定义，本案例中三维树模型的枝干产生式规则如下：

①A-->[+(50)!(0.0067)&(48)F(0.75)[F(0.5)[/(-220)&(42.5)L]F(0.63)[A(0)]F(0.57)[a]F(0.67)A(0)]-(30)F(1)[A(0)]+(25)F(0.5)[/(-220)&(38)L]&(20)F(0.48)[/(-50)&(48)L]/(25)F(0.4)[/(-230)&(48)L]-(45)F(0.375)A(0)]

②B-->[!(0.006)/(30)&(56)F(0.4)[/(-220)&(38)L]F(0.35)[A(0)]&(15)F(0.5)[/(-50)&(48)L]^

(15)F(1)b]/(105)[!(0.0067)&(41)F(0.4)[/(-260)&(38)L]F(0.35)[/(150)A(0)]&(25)F(0.5)[/(-90)&(48)L]^(15)F(0.5)[A(0)]^(25)F(0.5)[L]-(35)F(0.875)b]/(80)[!(0.005)/(30)&(61.9)F(0.4)[A(0)]F(1)[/(-150)&(38)L]F(0.55)b]

③C-->[+(50)!(0.0067)&(48)F(0.4)[/(-220)&(38)L]F(0.35)[A(0)]-(30)F(0.6)[/(-60)&(48)L]F

(0.4)[A(0)]+(25)F(0.5)[/(-230)&(52)L]&(20)F(0.5)[/(-50)&(38)L]/(25)F(0.5)[/(-220)&(38)L]+(45)F(0.4)A(0]

④D-->/(164)[!(0.006)/(30)&(56)F(0.4)[/(-250)&(38)L[A(0)]]F(0.35)[/(95)^(40)A(0)]&(15)F

(0.5)[/(-90)&(48)L[A(0)]]^(15)F(0.5)[A(0)][/(-30)&(38)L[A(0)]]F(0.5)[A(0)]]/(180)[!(0.0067)&(48)F(0.4)[/(-270)&(38)L[A(0)]]F(0.35)[A(0)]-(30)F(0.6)[/(-60)&(48)L[A(0)]]F(0.4)[A(0)]+(25)F(0.5)[/-230)&(52)L]&(20)F(0.5)[/(-50)&(38)L]/(25)F(0.5)[/(-220)&(38)L]-(30)F(0.4)A(0)]

⑤E-->[!(0.007)/(30)&(47.5)F(0.4)[/(-250)&(38)L[A(0)]]F(0.35)[/(95)^(40)A(0)]&(15)F(0.5)[

/(-250)&(48)L[A(0)]]^(15)F(0.5)[/(-90)&(48)L[A(0)]]F(0.5)b]/(180)[!(0.008)&(42.3)F(0.4)[/(-250)&(38)L[A(0)]]F(0.35)[/(95)^(40)A(0)]&(25)F(0.5)[/(-250)&(48)L[A(0)]]^(15)F(0.5)[/(95)^(40)L]^(25)F(0.5)[/(-230)&(52)L[A(0)]]-(35)F(0.875)b]/(80)[!(0.005)/(30)&(48)F(0.4)[/(95)^(40)L]F(0.6)[/(-230)&(52)L[A(0)]]F(0.3)[L]F(0.45)b]

⑥b-->!(0.005*vr)F(0.25)[&(a)F(0.625)A(0)]/(d1)[&(a)F(0.75)A(0)]/(d1)[&(a)F(0.625)A(0)]

⑦A(t):(t<n)-->!(0.00375*vr)F(0.5)[&(b)F(0.25)A(t+1)]/(d2)[&(b)F(0.5)A(t+2)]

⑧A(t):(t==n)-->A(t+1)X

⑨F(l)-->F(l*lr)

⑩!(w)-->!(w*vr)

3）采用龟形解译算法，根据步骤111和步骤112的公理和产生式规则，生成树木枝干系统的三维模型，模型见图3。

（3）树木冠层局部组分的点云数据及相应器官纹理图片的获取

1）对于树木叶片点云数据的获取，先采集树木上具有代表性的一年生和两年生的包含叶片的单簇枝条，然后将其竖直固定在光线较为温和的环境中（室内开灯的环境）；

2）枝条固定后，利用ArtecEva手持激光扫描仪获取叶片的点云数据，其过程为由上至下，即先扫描采集的单簇枝条最上层的叶片，确定该层采集的叶片可以使用后，将枝条上该层的叶片摘除，接着扫描下一层叶片，本案例中采集枝条的叶片共有四层，采用这种方式依次类推直至枝条上四层叶片的点云数据获取完成，利用这种逐层扫描的方式在获取叶片点云数据的同时也获得了叶片在枝条上的着生姿态信息，使得后续树模型构建时，树叶的挂接能够保持其实际的着生姿态；

3）量取枝条上不同层树叶生长节点间的距离，为后续不同层树叶挂接提供可靠参数；

4）对于枇杷树果实的获取，采集树木上具有代表性的果实（采集时果实要包含果柄，这样做的目的是便于后续扫描果实的垂吊），将果实垂吊在光线较为温和的环境中，然后利用ArtecEva手持激光扫描仪获取，扫描过程中要保持果实静止不动；

5）利用手持激光扫描仪获取点云数据的同时可以获得相应对象的纹理图片，其直接获取的纹理图片饱和度较低，需要利用PhotoShop软件对纹理图片饱和度的调高，调整完成后将纹理图片另存为具有Alpha通道的透明纹理；

（4）利用相关软件处理点云数据及基于点云数据精细三维模型的生成

基于点云数据的冠层局部组分三维模型的构建过程如图2所示。

1）首先利用ArtecStudio软件对采集的点云数据进行预处理，主要包括点云数据的拼接、过滤和融合，其中对于边缘光滑的叶片或者表面光滑的果实在预处理的融合步骤中选择SmoothFusion的方法，其它选择SharpFusion的方法，随后将预处理的点云数据采用Delaunay三角剖分的算法进行网格重构，同时生成网格模型对应的UV纹理坐标，完成上述处理内容后导出obj格式的三维网格模型文件；

2）将第一步中导出的obj文件导入到GeomagicStudio软件，对初始形成的三维格网文件进行网格的简化（减少构成网格模型三角形的数目），在保持叶片和果实形状不发生改变的前提下，面片数量尽可能少。在本案例中，简化后每片树叶所包含的面片数为60左右能够保持叶片形状不发生改变，每个枇杷果实的面片数为500左右能够保持果实形状不发生改变，简化后再利用减少噪音的方法进行叶片和果实三维模型的平滑处理，处理完成后导出obj格式的三维模型文件；

（5）树木枝干系统与冠层局部组分的集成

1）根据（3）中量测获得的叶片生长节点间的距离及叶片着生的方位角定义叶片挂接到一年生和两年生枝条上的产生式规则，本案例中枇杷树树叶是按层分布的，每层的叶片大致为6片，所以该部分的产生式提取过程是先根据测量获取的叶片着生的方位角提取第一层叶片的生长节点，然后依据测量获取的叶片生长节点间的距离提取枝干的生长规则，再接着依据方位角提取叶片的生长节点，依次类推直至叶片部分产生式规则提取完成，提取的产生式规则如下：

①X-->/(-86)%(Plane1)F(0.1)YF(0.05)P

②Y-->/(-230)%(Plane2)

2）根据果实着生的姿态数据，提取果实挂接到枝梢的产生式规则,产生式规则如下：

①P-->(0.3)%(Plane3)

②P-->(0.2)%(Plane2)

3）最后将步骤（2）中枝干部分的公理和产生式规则结合叶片和果实挂接的产生式规则解译，形成整株的精细三维枇杷树模型，如图4所示。

以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种数据和规则综合驱动的三维树木精细建模方法，其特征在于：包括如下步骤，

步骤S10：获取树木枝干系统的形态结构特征的几何参数、拓扑参数及相应器官的纹理图片；

步骤S11：根据树木枝干系统的形态结构特征参数，基于L-系统文法规则，提取枝干系统的约束规则，采用龟形解译算法，建立枝干系统的三维几何模型并映射上纹理；

步骤S12：利用手持激光扫描仪获取树木冠层局部组分的点云数据及相应器官的纹理图片；

步骤S13：运用ArtecStudio和GeomagicStudio软件处理点云数据，建立树木冠层局部组分的精细三维模型；

步骤S14：根据树木冠层的局部组分与整株在空间上的几何联接关系，运用L-系统文法规则定义拓扑关系的约束规则，将树木冠层局部组分的精细三维模型与枝干系统的三维几何模型进行集成，形成整株树木的三维模型。

2.根据权利要求1所述的数据和规则综合驱动的三维树木精细建模方法，其特征在于：所述步骤S10的具体实现步骤如下：

步骤S101：利用钢卷尺、皮尺及测角仪进行树木形态结构特征参数的量测，其参数包括树木高度、叶幕层厚度、冠幅、干高、干周、一级枝条长度、一级枝条节间长度、一级枝条枝干周长、一级枝条与主干的夹角、一级枝条生长方位角、二级枝条长度、二级枝条节间长度、二级枝条枝干周长、二级枝条与一级枝条间夹角；对于三级及以上枝条采取随机取样测量的方式获取枝干形态参数；

步骤S102：获取树木枝干部分纹理图像并进行处理，生成相应的纹理，对粗糙不平特征的树皮生成相应的法向纹理。

3.根据权利要求2所述的数据和规则综合驱动的三维树木精细建模方法，其特征在于：所述步骤S11的具体实现步骤如下：

步骤S111：基于L-系统文法的公理语法规则，根据获取的干高、干周、一级枝条的节间长度及树木的拓扑结构信息，定义公理；

步骤S112：基于L-系统产生式规则语法，根据量取的各级枝条的形态结构特征参数提取树木主要枝干部分的产生式规则；

步骤S113：采用龟形解译算法，根据步骤S111和步骤S112的公理和产生式规则，生成树木枝干系统的三维模型。

4.根据权利要求1所述的数据和规则综合驱动的三维树木精细建模方法，其特征在于：所述步骤S12中，树木冠层局部组分是指叶片、叶簇、果实、果穗、一年生枝梢和两年生枝梢。

5.根据权利要求3所述的数据和规则综合驱动的三维树木精细建模方法，其特征在于：所述步骤S12的具体实现步骤如下：

步骤S121：对于树木叶片点云数据的获取，先采集树木上具有代表性的一年生和两年生的包含叶片的单簇枝条，然后将其竖直固定在光线较为温和的环境中；

步骤S122：枝条固定后，利用ArtecEva手持激光扫描仪获取叶片点云数据，其过程为由上至下，即先扫描枝条最上层叶片，完成后，将该层的叶片摘除，接着扫描下一层叶片，依次类推直至所有层叶片的点云数据获取完成，采用这种方式进行叶片点云数据的获取可以避免叶片间遮挡引起的数据残缺，并且还可以获得叶片着生姿态的信息；

步骤S123：量取枝条上叶片生长节点间的距离及方位角，为树叶挂接到枝干上提供参数；

步骤S124：对于树木果实的获取，采集树木上具有代表性的果实，将果实垂吊于同步骤S121相似的环境中，然后逐个扫描果穗中的果实，获取点云数据，扫描过程要保持果实静止不动；

步骤S125：利用手持激光扫描仪获取点云数据的同时，获得相应对象的纹理图片，然后利用PhotoShop软件调整纹理图片亮度，生成相应的具有Alpha通道的透明纹理。

6.根据权利要求1所述的数据和规则综合驱动的三维树木精细建模方法，其特征在于：所述步骤S13的具体实现步骤如下：

步骤S131：利用ArtecStudio软件对冠层局部组分的点云进行拼接、过滤和融合，其中对于叶片边缘光滑或者表面较为光滑的果实选择SmoothFusion融合方法，其它部分选择SharpFusion融合的方法；

步骤S132：预处理后的点云采用Delaunay三角剖分算法进行网格重建，同时生成纹理坐标，导出obj格式的三维网格模型文件；

步骤S133：利用GeomagicStudio软件对三维网格模型进行网格的简化，在保持叶片或果实形状不发生改变的前提，面片数量尽可能少，简化后再利用减少噪音的方法进行叶片或果实三维模型的平滑处理，最后生成三维模型。

7.根据权利要求5所述的数据和规则综合驱动的三维树木精细建模方法，其特征在于：所述步骤S14的具体实现步骤如下：

步骤S141：根据步骤S123中量测的叶片生长节点间的距离及叶片着生的方位角定义叶片挂接到一年生和两年生枝条上的产生式规则，通过规则解译生成相应的一年生和两年生枝梢三维模型；

步骤S142：根据果实着生的姿态数据，提取果实挂接到枝梢的产生式规则，通过规则解译生成长果的枝梢；

步骤S143：在步骤S113所生成的枝干系统的基础上，根据步骤S10中所获得的树木形态结构参数，把一年生、两年生的枝梢挂接于相应的枝干系统上，形成整株的精细三维模型。