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溫室番茄動態類比技術與類比系統孫忠富陳人傑（中國農業科學院農業氣象研究所 100081）摘要：本文基於對國內外溫室作物模型研究的現狀分析，結合中國溫室作物和環境資源的特點，初步建立了以太陽輻射爲基本驅動因數的溫室番茄生長發育動態模型，並在此基礎上開發出了基於WINDOWS 平臺的類比系統。
該模型包括了太陽輻射、碳平衡、植株形態發育、幹物質分配等作物生長發育的重要過程，使模型具有相對完善的功能。
電腦類比系統採用了MS Visual Basic 6.0 和MS PowerStation Fortran 4.0混合語言編程技術，使類比系統在介面和功能上達到了較好的統一。
由於對機理模型研究的複雜性，今後尚需要對某些模組進行改進、並對某些相關參數進行不斷的調試與驗證。
關鍵字：溫室模型; 專家系統; 溫室番茄; 作物模型; 溫室控制1 前言通過建立溫室作物模型，開展作物類比技術的研究，是進行溫室環境和作物生長發育精准化控制和定量化管理的核心技術。
自二十世紀八十年代開始，一些設施農業發達國家開始從事作物模型的研究，並取得了不少成果。
如以色列、美國等科學家聯合開發了TOMGRO溫室番茄模型；荷蘭的Spitters建立了TOMSIM 溫室番茄模型；荷蘭的Marcelis針對黃瓜、番茄和甜椒等作物進行了研究，也分別建立了類比模型；荷蘭與以色列及美國等科學家還聯合開發了著名的HORTSIM 作物類比系統，是目前溫室園藝作物類比技術發展的典型代表，模型中包括了番茄、黃瓜、甜椒、甜瓜等多種園藝作物的模組。
此外，以色列還針對萵苣和玫瑰等建立了類比模型。
從總體上來說，這些模型的研究和建立不僅豐富了園藝作物模型的理論，也促進了作物類比技術的發展，同時也爲科學研究和實際應用提供了強有力的支援。
我國開展作物模型研究的歷史相對較短，主要集中在大田作物上，如對小麥、水稻、棉花等作物都取得了一定的研究成果，但是對溫室園藝作物的研究，則剛剛起步，甚至處於空白領域。
面向智能农业的植物生长模型建立与分析近年来，随着智能农业技术的快速发展，植物生长模型的建立与分析成为了农业科学研究的热点之一。
通过建立植物生长模型，农业生产者可以更好地了解植物生长的规律，提高农作物的产量和质量。
本文将介绍面向智能农业的植物生长模型的建立与分析方法，并探讨其在农业生产中的应用前景。
一、植物生长模型建立的基本步骤1. 数据收集：植物生长模型的建立需要大量的实际数据支持。
农业生产者可以借助物联网、传感器等智能农业技术手段，实时地收集植物生长中的各种数据，比如温度、湿度、光照强度、CO2浓度等。
同时，还需记录植物的生长情况，比如生长速度、高度、叶面积等。
2. 数据处理与分析：通过对收集到的数据进行处理与分析，可以得到植物生长的关键参数及其相互关系。
常用的数据处理与分析方法包括数据的清洗、预处理、特征提取等。
其中，特征提取是非常关键的环节，可以通过计算植物的生长速率、光合作用速率、叶面积指数等参数来描述植物的生长状态。
3. 模型建立：基于收集到的数据和分析得到的结果，可以选择合适的数学模型来描述植物的生长规律。
常见的植物生长模型包括物理模型、统计模型、机器学习模型等。
物理模型通常基于植物的生理生态过程，需要考虑植物的光合作用、蒸腾作用、养分吸收等过程。
统计模型则基于历史数据建立回归模型等进行预测。
机器学习模型则可以通过训练大量数据来挖掘植物生长中的潜在规律。
4. 模型验证与优化：植物生长模型的建立不仅需要采用合适的模型方法，还需要对模型进行验证与优化。
一方面，可以通过与实际数据的比对验证模型的准确性和可靠性；另一方面，可以通过调整和优化模型参数，使模型更好地拟合实际生长情况。
二、植物生长模型的应用场景1. 生产决策支持：通过建立植物生长模型，农业生产者可以更加准确地预测农作物的生长情况，包括生长速度、生长周期、收获量等，从而更好地制定生产计划和决策。
比如，在温室大棚中使用植物生长模型，可以根据气候条件和植物生理响应来调节温室环境，提高农作物的产量和品质。
温室大棚控制决策智能系统架构建立通用数据库：这是一个复杂的多变量系统，所以在运算过程中需要大量的中间数据。
因为无法建立起精确的数学模型，而且因为一般的数学模型缺乏可扩展性以及自适应性，所以需要采用使用经验分析等方法，这是建立在大量数据采集和历史数据储存的基础上的。
巨大的数据量和复杂灵活的数据结构需要一个高效、稳定、快速的数据库系统。
考虑到安全性，我们将数据库系统独立于底层系统，如上图所示，通过定时校验的方式来监测数据库的运行状态，一旦出现问题，底层的动态数据跟随和多站点控制系统仍然可以自成系统独立运行，同时通过网络通知本公司维护人员及时通过网络或直接去现场维护。
数据库系统还需要一套自保护措施，在故障发生时，及时处理数据，剔除错误数据，保证系统的有效性。
植物生长数据跟随系统：1）、植物生长数据监测与分析：温室大棚是一个农业上比较复杂的设施之一，要实时掌握整个系统的气候数据变化，可以在系统分析的基础上在关键点设置传感器，实时掌握关键点的土壤温度、土壤水分、环境照度、二氧化碳含量、环境温湿度等数据的变化。
通过建立农业灌溉季节模型及视频对比模型，实时分析该温室大棚植物生长变化，同时通过算法进行分析及预测，获得对该植物变化的认识和生长趋势的预测。
在灌溉季节模型及视频对比模型后，需要建立植物生长模型。
联立各采集数据点和视频的关系，采用模糊关系矩阵进行耦合分析，从而从理论上掌握各分控的耦合关系，为进一步建立整个温室大棚植物生长数据模型打下基础。
2）、植物生长数据跟随：在整体模型系统建立后，通过一定的技术算法进行权重运算，对现在植物生长状况进行评价和相关设施数据给定，并进行适当的预测分析。
这个评价模型是为温室大棚系统供接口的，它通过已经定义好的接口将分析结果传给温室大棚控制系统。
在一些情况下，可以建立经验模型，对于在一段时间或生长内可以成立的结论，直接添加到经验库中，以提高植物生长优质，并定期对其验证。
在长期的运行中，一些经过长期验证的结论，也可以提高其优先级，将其作为分析的根据。
植物生长模型构建技术植物生长模型构建技术是近年来在植物科学研究领域中广泛应用的一种方法，它通过数学建模和计算机仿真，模拟和预测植物在不同环境条件下的生长过程。
该技术的发展为植物生理学、农业生态学和农业科学研究提供了新的思路和工具，对提高农作物产量、优化农业生产和保护环境都具有重要意义。
一、植物生长模型构建技术的意义植物生长模型构建技术的应用有助于我们了解植物生长的机理和规律，预测植物在不同环境条件下的生长表现，为农作物的繁育和培植提供科学依据。
通过构建植物生长模型，可以对植物的生理状态进行定量评估，为农业生产提供准确的指导和决策支持。
此外，植物生长模型的建立有助于优化农业管理措施，减少农药和化肥的使用，降低农业对环境的污染和对资源的消耗。
二、植物生长模型构建技术的方法1. 数据采集与处理构建植物生长模型的第一步是采集和处理相关的数据。
通过植物生理学实验和田间观测，获取植物生长过程中的关键参数，如光照、温度、湿度、CO2浓度和土壤水分等。
同时，还需收集植物的形态学特征数据，如叶片面积、生物量和根系结构等。
2. 建立数学模型在数据采集和处理的基础上，需要选择合适的数学模型来描述植物生长的各个方面。
常用的数学模型包括生理生化模型、统计学模型和计算机仿真模型等。
这些模型可以根据数据的特点和研究的目的进行选择和组合，以更好地解释和预测植物的生长过程。
3. 模型参数估计与验证在植物生长模型的构建过程中，模型参数的估计与验证是至关重要的环节。
通过利用已有数据对模型参数进行估计，并使用独立数据验证模型的准确性和可靠性。
优秀的模型应当能够较好地拟合实际数据，并能够对未来的情况做出准确的预测。
4. 模型应用与优化一旦植物生长模型构建完成并通过验证，便可将其应用于实际生产和科学研究中。
通过模拟和预测植物在不同环境条件下的生长情况，优化农业管理措施，提高生产效率和农作物的适应性。
同时，还可通过反馈实验数据，对模型进行进一步优化和改进。
河西走廊日光温室光热环境营造过程研究及数学模型构建河西走廊日光温室光热环境营造过程研究及数学模型构建摘要：本文研究了河西走廊日光温室的光热环境营造过程，并构建了相应的数学模型。
通过对河西走廊日光温室的温度、湿度、光照强度等因素进行分析研究，探讨了光热环境对植物生长的影响及其优化措施。
研究结果表明，合理调节温室内的光照强度、温度和湿度，可以提高植物的生长速度和产量。
关键词：日光温室；光热环境；数学模型；河西走廊1. 引言河西走廊作为我国西部干旱区域的一部分，气候炎热干旱，植物生长条件恶劣。
为了改善河西走廊的农业生产状况，光热环境营造成为提高温室农业产量的关键。
本文旨在研究河西走廊日光温室光热环境的营造过程，并通过建立数学模型来优化温室农业生产。
2. 光热环境营造过程研究2.1 温室的布局设计在布局设计时要充分考虑到日照时间、强度和方向，以及温室内植物的种植方式和生长特点。
合理的布局设计能够有效利用光照资源，提高温室内的光照强度。
2.2 温室材料的选择和改进温室材料对于温室内的光热环境具有重要影响。
优选透光性好、保温性能高的材料，如玻璃、聚碳酸酯板等。
另外，适当改进温室材料的光透过率和隔热性能，有助于提高温室内的光热环境。
2.3 温室内的光照调节合理调节温室内的光照强度是提高温室农业产量的关键。
可以采用遮阳网等措施，降低太阳直射光的进入量，减少温室内的温度升高。
另外，还可以利用反射板等辅助器材，将光线反射到需要更多光照的地方。
2.4 温室内的温度调节温室内的温度调节对于植物的生长非常重要。
可以通过加装遮阳棚、喷洒降温剂等方式降低温室内的温度。
此外，还可以利用环控设备，如通风机、循环水泵等，实现温室内的温度调节。
3. 数学模型的构建为了优化温室农业生产，本文建立了光热环境营造的数学模型。
模型主要考虑温室内的光照强度、温度和湿度等因素，并通过优化算法来求解最佳的光热环境控制方案。
4. 结论通过对河西走廊日光温室光热环境的研究，我们发现合理调节温室内的光照强度、温度和湿度，可以提高植物的生长速度和产量。
智能温室技术随着科技的不断发展，智能温室技术逐渐在农业领域崭露头角。
这种技术以环境感知为基础，通过精细化管理，为植物生长提供最佳环境条件，从而提高农作物产量和品质。
本文将详细介绍智能温室技术的概念、应用及优势。
智能温室技术是一种集成了物联网、大数据、人工智能等技术的农业种植管理方案。
它通过部署在温室内的传感器、执行器等设备，实时监测和调控温室环境因素，如温度、湿度、光照、二氧化碳浓度等，以满足植物生长的需求。
环境监测：通过传感器采集温室内各项环境参数，如温度、湿度、光照、二氧化碳浓度等，为作物生长提供数据支持。
智能控制：根据监测数据，自动调节温室设备（如通风设备、加热设备、喷水设备等），保持温室内环境因素的稳定。
病虫害预警：通过图像识别技术，监测作物的生长状况，及时发现病虫害迹象，提前采取防治措施。
产量预测：根据作物生长数据，预测作物产量，为农业生产提供决策支持。
提高产量：智能温室技术可以根据作物需求提供最佳的生长环境，从而提高农作物产量。
节约资源：通过精细化管理，可以合理分配水资源、肥料等资源，减少浪费。
减少病虫害：通过病虫害预警系统，可以及时发现病虫害，有效防止病虫害扩散。
提高生产效率：智能温室技术可以实现自动化、智能化管理，提高生产效率。
适应气候变化：智能温室技术可以调节温室环境，适应气候变化，保证农作物的稳定生长。
智能温室技术是未来农业发展的重要方向。
它将科技与农业生产紧密结合，实现了农业生产的自动化、智能化和精细化。
通过智能温室技术，我们能够更好地应对气候变化、资源紧张等问题，提高农作物产量和品质，推动农业生产的可持续发展。
随着科技的不断发展，物联网技术在智能家居、工业自动化等领域得到了广泛应用。
本文旨在研究基于物联网技术的智能温室大棚控制系统，旨在提高农业生产效率、优化农作物生长环境及降低人工成本。
在国内外相关研究中，许多学者对物联网技术在智能温室大棚控制系统中的应用进行了探讨。
例如，荷兰的郁志宏等（2021）设计了一种基于物联网的智能温室系统，可通过传感器实时监测土壤湿度、温度等信息，为农民提供准确的种植环境数据。
植物生长模型的建立与仿真随着人们对环境问题的日益关注和对食品安全的要求越来越高，农业生产的效率和精度也成为了当务之急。
植物生长模型的建立与仿真技术应运而生，它可以预测植物的生长情况，指导农业生产等领域的决策，提高农业生产的效率和质量。
本文将从植物生长模型的建立和仿真两个方面详细探讨。
一、植物生长模型的建立植物生长模型是基于植物生长的各个方面进行建模，模拟植物在不同环境因素下的生长情况。
植物生长模型一般包括以下四个方面：1. 植物生长因素植物生长因素包括温度、光照、水分、营养物质等因素。
这些因素是影响植物生长发育的重要因素，也是植物生长模型的重要参数。
通过对这些因素的观测和实验，可以得到植物生长的基本规律，为建立生长模型提供基础数据。
2. 植物内部结构植物内部结构是指植物的根、茎、叶、花等结构，这些结构对植物的生长影响很大。
建立植物内部结构模型可以帮助我们理解植物的生长规律，预测植物在不同环境条件下的生长状态。
现在，研究者们通过计算机模拟等方法，成功地建立了一些植物内部结构模型，大大促进了植物生长模型的发展。
3. 植物代谢过程植物代谢过程是植物生长的重要环节，它能够维持植物正常的生命活动。
建立植物代谢过程模型可以模拟植物在不同环境下的代谢状态，分析植物生长的机理，为改善农业生产提供指导。
4. 植物生长规律植物生长规律是指植物在不同生长阶段所表现出的生长特点，包括生长速度、形态、生理特性等方面。
通过对植物生长规律的研究，我们可以精确地预测植物在不同环境下的生长状态，为农业生产提供科学依据。
二、植物生长模型的仿真植物生长模型的仿真是指利用计算机等工具对植物生长模型进行模拟，实现植物在不同环境下的生长状态。
植物生长模型的仿真可以帮助我们模拟不同的农业生产环境，预测植物的生长情况，为农业生产决策提供了科学数据，大大提高了农业生产效率。
植物生长模型的仿真一般包括以下三个步骤：1. 模型构建模型构建是指根据植物生长的规律和环境因素，建立植物生长模型。
2023 ，43（1） : 055J.SHANXI AGRIC, UNIV . （ N atural Science Edition ）学报（自然科学版）04167温室微气候模拟与温室作物生长模型研究进展金梁1，魏丹1*，殷大伟2，邹国元1，张亦涛3，丁建莉1，王磊1，李艳1，左强1，申慧波4，王宇先4，王俊强4，孙磊5，王伟6，梁丽娜1，孙鑫2，王文7（1.北京市农林科学院 植物营养与资源环境研究所，北京 100097；2.黑龙江八一农垦大学，黑龙江 大庆 163319；3.中国科学院地理科学与资源研究所，北京 100101；4.黑龙江省农业科学院 齐齐哈尔分院，黑龙江 齐齐哈尔 161006；5.黑龙江省农业科学院，黑龙江 哈尔滨 150086；6.黑龙江省黑土保护研究院，黑龙江 哈尔滨 150086；7.北京农学院，北京 100096）摘要：现代的温室是一个复杂的环境系统，其中土壤、作物和微气候三个子系统间各种生物和非生物现象时常发生。
农业数学模型可以用来模拟和预测温室内微气候和植物生长的变化，从而推荐最优化的生产管理策略。
本文对国内外温室气候模型和温室作物生长模型进行了综述，温室气候动态模型可以预测关键气候因子，分为机械模型和黑箱模型。
机械模型基于物理方程构建，它描述了基于过程的知识模拟的系统；黑箱模型属于经验模型，更多地用于温室系统控制、优化和设计的应用。
作物生长模型是基于科学原理和数学关系的一种定量化工具，可以评估温室内土壤、微气候、水分和管理因素对作物生长发育的影响程度，预测作物生长状况。
作物生长模型主要包括两类：描述性模型和解释性模型。
温室作物模型是基于露地作物建立的最早的作物生长模型，并在几十年发展过程中对原来各功能模块进行修正、扩展和升级而来。
功能-结构植物模型（functional –structural plant modeling ，FSPM ）是基于植物建筑学并结合气候和作物模块而形成，可以模拟单个植物的生长、形态以及它们与其生长环境的相互作用。
2010年1月农业机械学报第41卷第1期DO I:10.3969/.j issn.1000-1298.2010.01.030温室植物生长数字化模型构建技术*唐卫东1朱平1郭晨1刘昌鑫1李萍萍2卢章平3(1.井冈山大学信息科学与传媒学院,吉安343009;2.江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部/江苏省重点实验室,镇江212013;3.江苏大学图形技术研究所,镇江212013)=摘要> 根据试验观测值提取植物生长特征信息,以累积生长度日为参数构造植物的形态发生模型,采用信息映射与归一化方法对信息进行重构,建立植物生长数字化模型。
通过实例验证表明,该方法实现了植物生长受外部环境作用下的动态模拟,为实时掌握与合理决策植物适宜的生长条件提供依据。
关键词:温室植物生长数字化模型中图分类号:S126;TP391文献标识码:A文章编号:1000-1298(2010)01-0159-04D igital Construction of P l ant Gro w th M odel i n GreenhouseTang W eidong1Zhu P i n g1Guo Chen1L i u Changx i n1Li Pingpi n g2Lu Zhangpi n g3(1.Schoo l of Informati on and M ulti-med i a S cience,J inggangshan University,J i.an343009,Ch i na2.K ey Laboratory of M odern Agr icultural Equi pm ent and T echnology,M i nistry of Education&J iangsu Province,J iangsu University,Zhenj i ang212013,Chi na3.Institute of Graphics T echnology,J i angsu U ni ver sity,Zhenjiang212013,Ch i na)Abst ractThe features o f plant gro w t h cou l d be extracted fro m the experi m ental results,and the m orpho log ica l m odel of p lant cou l d be constructed w ith the para m eter of accumu lative gro w ing degree day.Add itionally, the dig ita l gro w th m ode l o f plant cou l d be perfor m ed using i n for m ation reconstr uction m ethod such asi n f o r m ation nor m a lizati o n and m app i n g process.The experi m ent results show ed that the pr oposed m ethodw as effecti v e in dyna m ically si m ulati n g the plant gro w th under the interacti o n of env iron m en.t It cou l d prov i d e valuab le ev i d ences for rea l ti m e obta i n i n g and deter m ining the proper cond iti o ns for plan t deve l o p m en.tK ey w ords G reenhouse,Plant gro w t h,D i g italization,M ode l收稿日期:2009-03-20修回日期:2009-05-31*高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20060299003)、江西省教育厅青年科学基金资助项目(G JJ09591)和江西省教育厅科技计划资助项目(GJJ08417)作者简介:唐卫东,副教授,博士,主要从事信息可视化、虚拟植物技术、温室环境控制研究,E-m ai:l t wd-1974@126.co m引言温室环境调控水平对发挥设施农业优质高效的生产功能具有重要影响。
荷兰、日本、美国等发达国家在该领域的研究起步较早,其中一些学者将作物生长模型应用于温室环境控制,对温室作物生长所需环境进行预测[1~5]。
然而,在利用作物生长模型对温室作物实施环境调控时,常因模型参数选择不当而使调控效果不佳,信息滞后也影响模型功能和效率,因此在实施作物生产与微观管理方面受限;而采用计算机手段和信息技术,在现代温室可控环境下构建反映植物生长机理的虚拟植物模型[6],则不仅可以实现植物生长信息的数字化,还为温室环境智能控制提供决策依据。
目前有关虚拟植物的研究多以农田作物为主,而对温室虚拟植物的研究则不多见,尤其是植物生长数字化及其在温室环境调控中的研究尚未见报道。
为此,本文在分析植物受外部环境作用规律的基础上,对温室植物生长数字化方法进行研究,通过温室植物生长的动态模拟,为有效实施现代温室生产与管理提供决策和技术支持。
1植物与外部环境的信息交互植物在生长过程中离不开光照、温度、湿度、水肥等环境因子的作用,而植物生长同时也对外部环境产生相应的影响,即植物与环境之间存在一定的相互作用。
植物与外部环境之间基本关系如图1所示。
图1 植物与外部环境的作用关系F i g .1 Co rre lati on bet w een plan t and env i ron m ent植物生长不仅发生自身形态结构与生理功能的变化,还融合了与其生长相关的外部环境信息,如温度、光强等[6~7],因此,植物生长是一个不断与外部环境进行信息交互的过程,其信息交互关系如图2所示。
图2 温室植物与外部环境信息交互模型F ig .2 M ode l o f i nfor m a ti on interacti on bet w eenplan t and env i ron m ent in g reenhouse植物与外部环境之间的信息交互依次经过各自的信息接收、数据处理及信息响应等3个阶段,然后借助植物与外部环境之间的信息交互界面,通过调用信息传递函数实现植物与外部环境之间的信息传输。
2 数据采集及信息处理211 数据采集从植物与外部环境之间的信息交互关系得知,通过试验采集的数据包括环境信息和植物生长信息。
环境信息主要是温室内外的温度、光照、湿度、CO 2浓度,温室外部的风速、风向、雨量以及土壤水分等,这些信息通过温室环境测控系统的相应传感器获得;植物生长信息包括温室栽培植物的生理状态(蒸腾速率、光合作用速率和茎流量等)、器官生长量(茎粗、株高等)等。
其中光合作用速率、蒸腾速率等数据由光合测定系统获得,茎流量、茎粗等数据由植物生理生态系统采集获得,株高可采用位移传感器采集获得。
212 信息处理采集的原始信息由于数据粗糙或信息之间缺乏内在关系而无法反映植物生长机理,为此,需要对原始数据进行处理以便为植物生长的数字化模拟奠定基础。
处理过程主要包括:¹在试验观测数据分析和预处理基础上,对植物生长进行定量化处理,提取反映植物不同生长阶段的特征信息,如植株拓扑结构与器官形态信息。
º对特征信息进行筛选和优化组合,去掉次要的和重复的信息,以获得植物不同生长阶段的形态参数与生理生态参数。
»采用合适的数据结构并根据不同参数类型有序地组织这些信息,由此建立植物生长参数库,为构建植物生长数字化模型奠定基础。
通过对所采集的数据信息进行分析、筛选,寻找不同的气候条件、环境控制设备状态、植物类型和植物生长阶段对温室环境与植物生长影响的特征信息,并作为植物生长数字化的/基本信息0。
根据温室环境控制系统和/基本信息0的特点,采用D-S 证据理论或模糊理论等方法对植物生长信息与环境信息进行融合,为实施温室环境调控提供依据。
3 虚拟植物及其数字化311 形态发生数学模型依据试验所提取的植株生长特征信息,建立反映不同生长阶段植株拓扑结构及器官形态变化的生长参数库,通过定量化处理各主要器官在不同生育阶段的形态变化,依据植株拓扑变化规则及同化物在各器官内的定量分配,构造以累积生长度日为参数的植物形态发生数学模型,由此确立植物生长与外部环境之间的作用关系[6,8~9]。
以植株株高y (c m )随累积生长度日x (e #d)变化的函数关系表示为y =f(x )该函数可依据试验观测值采用G ro w th 曲线、指数曲线或Log istic 曲线等相关拟合模型确定。
采用类似方法,可依次获得植物各器官形态发生模型,模型参数亦由试验观测值确定,在此不再赘述。
312 信息重构处理为了实现植物生长过程的计算机再现,在将抽象的植物生长信息转换为直观的数字化信息时[10],采用信息映射与归一化方法对信息进行重构。
(1)信息映射:依据植物形态发生数学模型,由试验观测值及植物不同生育阶段特性提取植物生长参数库的形态信息,并根据植株结构和各器官形态将植株拓扑信息和器官形态信息通过图形变换映射处理为点、线、面等几何图形信息,再采用相关的数160农 业 机 械 学 报 2010年据结构组织与存储这些信息以供调用。
(2)信息归一化:采用平移、缩放、旋转等几何变换方法对植株各器官在不同生长阶段的几何信息进行归一化处理,再依据器官生长特性基于Nurbs 技术与器官图形化函数模块构建归一化的器官图形库。
由于植株在不同生长阶段器官形态变化的相似性,在对植株生长进行动态模拟时,通过调用归一化的器官图形库再通过几何变换便可快速获取植物不同生长阶段的图形图像信息。
归一化的叶片器官在植株不同生长阶段被调用前后的示意图如图3所示。
其他归一化的器官也可同时被调用,方法类似,在此不再赘述。
图3 归一化器官调用示意图F i g .3Ill ustra tion o f transfe r o f nor m a li zi ng organ(a)调用前 (b)调用后313 数字化模型构建在信息重构基础上,根据器官形态发生方式构建各器官几何模型,并依据植株拓扑变化规则,基于植物生长参数与器官图形库,结合器官纹理、光照模型构建植株拓扑结构与器官形态变化的数字化显示模型。
在此基础上通过调用相关图形的绘制函数,实现将抽象的植物生长过程转换为采用直观形象的可视化方式再现。
