基于實(shí)測數(shù)據(jù)的小麥葉片模擬模型與三維重建

劉丹 諸葉平 李書欽 劉海龍 李世娟

摘要：以特定品種（偃展4110）小麥為研究對象，基于實(shí)測數(shù)據(jù)，完善了該品種小麥葉片的模擬模型及幾何模型。首先，對其地上部的形態(tài)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤記錄，并進(jìn)行了特征參數(shù)提取；然后，基于實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行葉片模擬模型構(gòu)建，完善了該品種小麥葉片的葉長模擬模型與葉形模擬模型，并取得良好結(jié)果；最后，利用NURBS曲面建模技術(shù)對葉片進(jìn)行幾何模擬，并完成了葉片卷曲及扭曲等形變狀態(tài)。本研究可為小麥三維動態(tài)建模提供技術(shù)支持，為田間管理與決策提供研究基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：小麥；偃展4110；實(shí)測數(shù)據(jù)；葉片；三維可視化

中圖分類號：S512.1：S126文獻(xiàn)標(biāo)識號：A文章編號：1001-4942（2016）07-0137-06

虛擬植物的可視化研究在農(nóng)林學(xué)、生態(tài)學(xué)、景觀設(shè)計、計算機(jī)動畫及計算機(jī)教學(xué)等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景。作為虛擬植物的重要研究方向，虛擬小麥的研究主要為生理生態(tài)模型與可視化建模兩部分[1]。目前國內(nèi)外對小麥植株的生理生態(tài)模型研究較多，其生理生態(tài)模型也較成熟，如DSSAT、L-系統(tǒng)等[2]。近年來也加緊了從計算機(jī)圖形學(xué)的角度對小麥可視化建模進(jìn)行研究，如基于模型的重建技術(shù)、基于圖像的重建技術(shù)以及基于掃描數(shù)據(jù)集的三維技術(shù)等[3]。但針對特定小麥品種，且結(jié)合實(shí)測數(shù)據(jù)的小麥葉片可視化研究還較少。

本研究基于特定小麥品種的田間采集形態(tài)數(shù)據(jù)，提取具有明確生物學(xué)意義的小麥器官形態(tài)特征參數(shù)，結(jié)合NURBS曲面建模技術(shù)，構(gòu)建葉片曲面網(wǎng)格模型，最終構(gòu)建出具有較高的平滑度和真實(shí)感的小麥葉片模型，并對其葉片形變模型進(jìn)行了一定探究。

1小麥葉片形態(tài)數(shù)據(jù)提取

葉片是小麥的關(guān)鍵器官之一，其形態(tài)數(shù)據(jù)及模擬模型的準(zhǔn)確性、精確度密切地影響著小麥整株的模擬效果。小麥葉片形態(tài)數(shù)據(jù)即小麥葉片的葉脈位置、葉片輪廓及其數(shù)量關(guān)系。試驗(yàn)數(shù)據(jù)的真實(shí)度與準(zhǔn)確性決定了小麥葉片模擬模型及其可視化效果。本文采取對特定品種特定植株逐時實(shí)地測量的方式獲取試驗(yàn)所需數(shù)據(jù)，以期獲得真實(shí)度、準(zhǔn)確性均較高的實(shí)測數(shù)據(jù)。

1.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

于河南新鄉(xiāng)基地對特定小麥品種偃展4110進(jìn)行多頻次實(shí)地測量，測量頻次根據(jù)小麥生長周期及其特性變化設(shè)定。新鄉(xiāng)基地位于全國名鎮(zhèn)河南省新鄉(xiāng)縣七里營鎮(zhèn)，地理坐標(biāo)為北緯35°18′，東經(jīng)113°54′。

1.2測定方法與項(xiàng)目

依據(jù)歷史資料所涉及的試驗(yàn)方案[4]，本研究采用下列方法：在基地大田中間位置選取長勢良好、形態(tài)相似的3株小麥，系繩標(biāo)記。長勢較慢的生育期（如越冬期、成熟期）每兩周測量一次，長勢較快的生育期（如拔節(jié)期）每4天測量一次，其余生育期每周測量一次。每個測量周期內(nèi)均對目標(biāo)小麥植株已有屬性進(jìn)行測量，分別測量了株高、莖節(jié)數(shù)、莖稈直徑、莖葉夾角、葉長、葉寬等屬性，并使用數(shù)碼相機(jī)對小麥形態(tài)、紋理表象進(jìn)行拍照存儲[5，6]。小麥形態(tài)特征記錄見表1，以2015年5月14日灌漿期間的測量數(shù)據(jù)為例。

2基于小麥葉片形態(tài)數(shù)據(jù)的模擬模型構(gòu)建

2.1葉長模型

葉片作為小麥形態(tài)結(jié)構(gòu)的重要組成部分之一，其模擬模型的準(zhǔn)確度對整株模型的準(zhǔn)確性有著很大的影響。如何模擬葉片生長是小麥形態(tài)模擬模型的關(guān)鍵，也是實(shí)現(xiàn)小麥虛擬生長的基礎(chǔ)。本研究對偃展4110的實(shí)地測量顯示，小麥葉片伸長的變化是由快到慢再到快的過程，符合“S”型曲線（圖1）。

式中La和Lb為模型參數(shù)，基于實(shí)測數(shù)據(jù)，使用SPSS擬合方程確定其值分別為4和0.06；LeafL（GDD）n表示在 GDD 時刻第 n葉位葉片的葉長；LeafLmax n表示小麥第n 葉位葉片最大長度，其值隨葉位的不同而發(fā)生變化；IniLGDDn表示第n葉位葉片抽出時的GDD；LN為主莖葉片總數(shù)。

小麥葉片最大長度的變化大致分為兩個階段，拔節(jié)前隨葉位的升高而增加，至第三葉位后又隨葉位的增加而降低；拔節(jié)后也隨葉位的升高而增加，但自倒數(shù)第二葉又隨葉位的升高而降低。小麥這種拔節(jié)前和拔節(jié)后葉片最大長度的變化趨勢可以用兩個二次方程來擬合：

3基于小麥葉片形態(tài)數(shù)據(jù)的幾何模型構(gòu)建

小麥葉片始于莖的莖節(jié)部，主要由葉片和葉鞘組成，葉片的三維空間形態(tài)主要由葉脈曲線、葉邊緣和葉形特征決定，且自然狀況下，葉片會發(fā)生扭曲、卷曲等形變，因此，建立完善的葉片幾何模型有一定難度[7]。

NURBS （Non-uniform rational B-splines） 是非統(tǒng)一有理B樣條曲線的縮寫，其中，非統(tǒng)一是指一個控制頂點(diǎn)的影響力范圍能夠改變；有理是指每個NURBS物體都可以用數(shù)學(xué)表達(dá)式來定義；B樣條是指用路線來構(gòu)建一條曲線，在一個或更多的點(diǎn)之間以內(nèi)插值替換。該方法被作為定義工業(yè)產(chǎn)品幾何形狀的唯一數(shù)學(xué)方法[8] 。由于NURBS方法同時具有有理樣條和非統(tǒng)一樣條的性質(zhì)，既能描述自由型曲線曲面又能精確表示二次曲線弧和二次曲面，并且能通過控制點(diǎn)和權(quán)重因子靈活地改變形狀[9]

。劉曉東等[10]利用NURBS曲面建模方法對水稻葉片進(jìn)行了模擬研究，可根據(jù)實(shí)際情況靈活方便地對葉片模型進(jìn)行調(diào)整。但利用該方法對小麥葉片進(jìn)行模擬研究的報道還較少，因此，本文采用NURBS曲面來對小麥葉片進(jìn)行幾何建模。

4結(jié)語

本文以特定小麥品種偃展4110為研究對象，結(jié)合田間采集不同生長期葉片的形態(tài)特征數(shù)據(jù)，分析葉片生長狀態(tài)特征，并提取其形態(tài)特征參數(shù)，構(gòu)建了小麥葉片生長模型，并利用NURBS曲面建模技術(shù)實(shí)現(xiàn)了小麥葉片的幾何模擬，并結(jié)合實(shí)際情況對葉片模型控制點(diǎn)進(jìn)行調(diào)節(jié)，以實(shí)現(xiàn)葉片的卷曲及扭曲等形變狀態(tài)。基于實(shí)測數(shù)據(jù)的小麥葉片模擬模型及三維重建將理論模型與實(shí)際情況相結(jié)合，在一定程度上完善了小麥可視化模型，以期能為小麥可視化更深層次的研究提供一定的參考，為小麥三維動態(tài)建模提供支持，為田間管理與決策提供研究基礎(chǔ)。

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