典型深街谷内树木空间配置对行人呼吸高度处气流的影响

为揭示树木的不同空间配植方案对行人呼吸高度气流的影响,本文将树木视为均匀多孔介质,通过附加源项法从空气动力学角度用CFD模拟了H/W=2的典型深街谷几何内4种树木配植情景,实验表明,不同空间配置下树木对街谷内行人呼吸高度处局地气流的影响强弱在空间分布模式上差异悬殊：① 均匀种植的树木对街谷内行人呼吸高度的气流起到阻碍作用,不均匀种植则有效提升街谷的整体流速。4种空间配植方案下树木对气流的影响程度不同,阻碍作用从大到小的顺序为均匀间距8 m（Spa8m）>均匀间距6 m（Spa6m）>均匀间距20 m（Spa20m）>不均匀配植（Non-uniform）;对应的平均气流增强指标顺序为$\bar{D}_{spa8}$（-19.31%）<$\bar{D}_{spa6}$（-16.14%）<$\bar{D}_{spa20}$（-10.73%）<$\bar{D}_{non-uniform}$（1.25%）。② 对比不均匀和均匀的种植方案,不均匀植树的街谷内部行人呼吸高度的气流流速比其对照案例（均匀植树Spa8m方案）整体增强了106.49%。街谷中部不种树,在街谷两端配置树木并预留足够的自由空间的不均匀植树方案,能够让角涡渗入街谷中部,促使街谷内部的垂直漩涡和两端的水平角涡运动,增强湍流和垂直交换,有效减少了街道两端“风口效应”和街道中部“风影效应”的区域,改善了整个街谷行人呼吸平面的风环境。④ 合理空间配置的树木能够改善街谷内部的行人风环境。街谷内行人呼吸高度处的气流对局地条件很敏感,树木的局部配置（空间簇集、密度）将引起强烈的空间变化。在既有城市建筑布局条件下,如何通过谨慎的景观设计,利用树木等城市绿化措施有效地改善城市的行人风环境,缓解污染扩散、疾病传播等问题,本文的方法可提供一定的参考。     

车载激光点云道路边界提取的Snake方法

针对车载激光点云中道路边界提取困难,自动化程度低的问题,提出一种基于离散点Snake的车载激光点云道路边界提取方法。不同于传统基于图像建立Snake,本文直接基于离散点建立Snake模型。先利用伪轨迹点数据,确定初始轮廓位置,参数化不同类型的道路边界初始轮廓;然后基于离散点构建适合多类型道路边界的Snake模型,定义模型内部、外部和约束能量,通过能量函数最小化推动轮廓曲线移动到显著道路边界特征点处,实现不同道路边界的精细提取。本文试验采用3份不同城市场景的车载激光点云数据验证本文方法的有效性,道路边界提取结果的准确率达到97.62%,召回率达到98.04%,F1-Measure值达到97.83%以上,且提取的道路边界结果与软件交互提取的结果有较好的吻合度。试验结果表明,本文方法能够修正噪声、断裂等数据质量对道路边界提取的影响,能够实现各类复杂城市环境中不同形状道路边界的提取,具有较强的稳健性和适用性。     

车载激光点云中交通标线自动分类与矢量化

交通标线是重要的交通安全设施,其位置、属性和拓扑关系精细刻画道路交通结构,是智能交通、高精地图、位置与导航等应用的基础数据.本文提出一种融合空间上下文信息的车载激光点云标线分类图注意力模型(graph attention network with spatial context information,GAT_SCNet).该模型利用图结构建立标线及其邻接对象的出现和依存关系,基于标线几何、拓扑、空间结构关系构建注意力机制进行节点特征动态更新,通过对节点分类实现标线的精细分类.基于分类后标线,设计不同方案实现对分类后标线提取标线矢量化数据.试验采用4份不同车载激光扫描系统获取的城市与高速场景数据验证本文方法的有效性,试验结果中9类标线分类的准确率分别为100.00％、93.77％、100.00％、100.00％、100.00％、96.73％、97.96％、100.00％、98.39％,召回率分别为100.00％、96.36％、100.00％、100.00％、100.00％、97.26％、85.72％、100.00％、94.16％.结果表明,本文方法能实现道路场景中全尺寸、多类型标线对象的精确识别,并对形状相似标线(如虚线、斑马线和停止线)的区分具有较强稳健性.     

融合点云和多视图的车载激光点云路侧多目标识别

城市环境中的行道树、车辆、杆状交通设施是重要的交通地物,也是智能交通,导航与位置服务,自动驾驶和高精地图等行业应用的核心要素.为了准确识别这些路侧目标,本文提出一种融合点云和多视角图像的深度学习模型PGVNet(point-group-vi ew network),充分利用目标点云数据中空间几何信息及其多视角图像中高级全局特征提升路侧行道树、车辆和杆状设施的分类精度.为了减少视图间的冗余信息并增强显著视图特征,PGVNet模型利用预训练的VGG网络提取多视图特征,对其进行分组赋权获取最优视图特征;采用嵌入注意力机制的融合策略,利用最优视图特征动态调整PGVNet模型对点云不同局部关系的注意力度,学习不同路侧目标的多层次、多尺度显著特征,实现行道树、车辆和杆状交通设施的精确分类.试验采用5份不同车载激光扫描系统获取的不同城市场景数据验证本文方法的有效性,其中行道树、车辆及杆状交通设施分类结果中的准确率、召回率、精度和F1指数分别达(99.19％、94.27％、93.58％、96.63％);(94.20％、97.56％、92.02％、95.68％);(91.48％、98.61％、90.39％、94.87％).结果表明,本文方法融合多视图全局信息和点云局部结构特征可以有效区分城市场景中的行道树、车辆和杆状交通设施,可为高精度地图中要素构建与矢量化提供数据支撑.     

基于DBN的车载激光点云路侧多目标提取

提出一种基于深度信念网络（DBN）的车载激光点云路侧多目标提取方法。首先通过预处理对原始数据进行分段,并将地面和建筑物点云与路侧目标进行分离;然后利用连通分支聚类分析算法进行路侧点云聚类,并采用基于体素的归一化分割方法分割重叠点云,从而生成独立目标点云;在此基础上,生成基于多方向目标对象的二值图像并展开成二值向量作为独立目标点云的描述特征;最后构建并训练DBN,利用训练好的DBN提取行道树、车辆及杆状目标等3类路侧目标。试验采用两份不同城市道路场景的点云数据,行道树、车辆及杆状目标提取结果的准确率分别达97.31%、97.79%、92.78%,召回率分别达98.30%、98.75%和96.77%,精度分别达95.70%、93.81%和90.00%,F1值分别达97.80%、96.81%和94.73%。试验结果验证了本文的有效性。     

贝塞尔曲线在虚拟森林景观单树几何模型构建中的应用

虚拟景观模型的生成,需要对实际景观进行抽象和简化。树几何模型和数字高程模型(DEM)是构成虚拟森林景观的两大要素。而树几何模型的构建又是林业GIS三维可视化的基础。在树几何建模中,树干及树枝形状的可视化表达具有突出意义。由于实际树种的复杂性,在计算机中建树模型,通常采用基于过程建模的方式,而这将面临用户如何对模型进行交互式控制的问题：参数太少,不足以描述树形态特征,而参数太多,则模型难以生成和理解。为了解决这个问题,我们引进贝塞尔(Bezier)曲线这种基于控制点的自由曲线来描述树木中的树干以及树枝形状,利用对曲线控制点的变动来控制曲线的形状,进而生成形态各异的树形状,对此,我们基于ActiveX技术生成Bezier曲线控件。结果表明,该方法能够表示多种形状的树干与树枝,具有操作简捷、计算速度快,可视化效果良好的优点。     

结合ICESat-2和GEDI的中国东南丘陵地区ASTERGDEM高程精度评价与修正

星载激光雷达ICESat-2和GEDI可以为数字高程模型产品的精度评价与修正提供全球覆盖的、可靠的高精度参考数据源。然而,现有的DEM修正方法主要是针对DEM误差中的植被高信号且多采用线性回归模型。为此,本文分析了ASTER GDEM v3精度与土地覆盖类型、高程、坡度、起伏度及植被覆盖率的关系。在此基础上,提出了一种考虑上述多种精度影响因素并结合XGBoost和空间插值的DEM误差修正方法。结果分析表明:原始ASTER GDEM的误差整体呈正态分布,平均误差为-3.463 m,存在较大负偏差,高程精度随着高程、坡度、起伏度及植被覆盖率VCF的增大呈降低趋势;经过修正后,ASTER GDEM平均误差降低到了-0.233 m,负偏差得到有效改善,整体平均绝对误差降低了26.04%,整体均方差降低了23.56%,耕地、林地、草地、湿地、水域及人造地表的DEM平均绝对误差和均方差都有不同程度的降低;本文提出的方法对多种特征要素与地形误差间的非线性关系进行拟合建模,在研究区取得了较好的修正效果。     

利用HLA的分布式虚拟森林环境构建

以分布式虚拟森林灭火环境为例,基于HLA/RTI协议,设计和初步实现了地形、树木、林火、灭火工具联邦成员组成的分布式森林灭火仿真系统虚拟场景的三维动态生成与显示。系统将仿真的底层通讯和上层的模型控制框架、三维图形绘制分离开来,形成各个独立的模块,具有扩展性和重用性。     

高逼真度虚拟森林环境的半球成像方法模拟分析

半球成像方法可广泛应用于植被结构参数及冠层光合有效辐射测量等领域。高逼真度虚拟森林环境的半球成像方法模拟及验证可用于定量评估半球成像方法测量精度及地面验证研究。但高逼真度虚拟森林环境下半球成像方法模拟面临场景复杂度高、面片数巨大、模拟效率低等难题。首先,论文以高逼真度虚拟森林环境构建原理建立了不同林分密度、树木分布模式、场景大小及树木种类等特征的虚拟森林环境库;然后,在采用光线跟踪算法开展半球成像方法模拟时,对比分析了4种数据结构分割平面搜索方法,即空间中分法、对象中分法、启发式排序法和启发式BIN分区法,结果表明,启发式排序法性能最佳;最后,以高逼真度虚拟森林环境库,对比分析了传统方法、Kdtree、BVH、Octree 4种数据结构方案组织、管理单树几何模型及虚拟森林场景两级数据集效率,并选择场景节点遍历数、单树几何模型节点遍历数、单树几何模型遍历数、面片遍历数及平均计算时间等参数作为衡量数据结构组织方案性能的定量化指标,研究发现Kdtree数据结构方案较其他3种数据结构方案更为优越,因此,其可作为高逼真度虚拟森林环境库的半球成像方法模拟之首选。     

基于虚拟植物的幼龄杉木生长模拟

 为估算树木在不同生长环境下的生长量及评价树木与环境之间的相互关系,本文以幼龄杉木为对象,从个体尺度上,根据形态结构生长发育规律,定义了幼龄杉木生长的基本单元,耦合用于表达树木形态发育的L-系统和生理生态模型,形成了L-系统的杉木结构-功能模型。在LSTree软件基础上,集成光合作用、生物量分配等模型,扩展了冠层光合有效辐射(PAR)的空间分布模拟,计算每个叶片上分布的PAR值,为光合作用模型提供核心参数。以福州3-4年生杉木的生长盛期为例,计算不同时刻净光合速率,从而计算各生长阶段的生物量,再把生物量分配到各器官。在生物量驱动下,树木形态结构发生变化,通过迭代,实现生物量驱动下的树木动态生长模拟。净光合速率估算结果与已有相关研究对比,比较合理。这种方法可定量分析、解释植物与环境之间关系。