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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。 相似文献
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虚拟植物是一种潜在、有力的植物分析辅助工具,而单株木生长模拟是森林生态系统模拟的基础。为了动态模拟杉木生长发育过程,提出了参数化单株木三维形态结构建模和与距离无关的单木生长模型的集成方法,其主要过程为：首先,根据杉木的形态结构特征,采用参数化建模方法建立特定生长阶段的三维静态模型;其次,根据生长模型预测不同年龄杉木的树高、胸径、枝下高和分枝轮数,并与树木三维静态模型几何描述参数建立联动;最后,采用参数曲线调整干径和枝径变化、枝条长度、分枝角等形态结构参数,使模型形态随树龄增长而变化。在自主研发的ParaTree系统上,扩展杉木动态生长模拟模块,并以福建省漳平五一林场的二类调查数据为例,动态模拟了杉木的生长过程。模拟结果表明,本方法可直观表达林分中林木个体平均生长状况和大体形态结构特征。树木三维模型描述参数与传统树木统计生长模型结合,有利于重用林业领域淀积大量的生长模型。 相似文献
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城市行道树绿视量指数研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文立足于街道景观视觉质量定量研究不足,以行人的视觉感受为出发点,创新性地提出一种用于衡量城市行道树的绿量可视性的绿视量指数。该方法通过模拟人眼视野范围内周围树木的真实场景,定量描述了行人视角下所能捕获的行道树绿色面积,以及这种目视接触概率的空间分布差异。研究结果表明：对于复杂的城市街道景观,绿视量指数能够很好地反映出行道树的空间分布、树冠三维结构、建筑物遮挡、以及观察距离对行人感知城市绿量产生的影响。本方法充分利用多源信息,基于计算机的自动解译,实现了街道场景内任意位置的绿视量高精度计算,大大降低了人力成本,可用作大范围多区域间的对比评价。研究成果证实了多源遥感数据在评价道路绿化景观视觉效果上的有效性,可为环境规划设计、绿化精细化管理、人居环境改善提供技术支撑。 相似文献
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准确识别影响环境安全感知的视觉因素，对于改善城市交通环境与提升行人出行安全具有重要支撑作用。然而，既有研究难以对复杂场景下的环境安全感知进行大规模定量化研究。因此，本文利用图像语义分割和目标检测技术从街景图像中提取视觉要素，通过人工评分结合深度学习的方式构建道路安全感知数据集；再基于轻量梯度提升机和SHAP解释框架，识别出影响环境安全感知的视觉因素；最后，选取道路环境特殊的峡谷性城市兰州市安宁区高校聚集地为例进行实证研究。结果表明：(1)高校及商业街的安全感知评分较高，城市道路的普遍偏低；(2)天空、人行道、道路和树木的图像占比值是对环境安全感知影响最大的四类要素，其中，天空的图像占比值为线性关系，人行道和树木的图像占比值近似对数函数，道路的图像占比值则类似二次函数；(3)视觉要素占比和个数存在交互影响作用，合理的要素分布有助于形成良好的空间视线，以及营造合适的行为活动空间，从而提升环境安全感知。 相似文献
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基于街景图像的城市环境评价研究综述 总被引：1，自引：0，他引：1
城市环境评价研究传统上采用基于现场调研的方法,难以在大范围、精细化的尺度上进行评估。街景图像具有覆盖面广、能提供街道层级景观信息,且数据采集成本低的优势,为城市环境评价研究提供了大样本数据源和新的研究思路。人工智能技术的不断突破和其在各领域的应用,使得在大范围空间尺度上,基于街景图像进行城市环境评价研究成为可能。本文首先对城市环境评价常用的3种数据源（街景图像、遥感影像和地理标记社交媒体数据）进行对比分析,归纳街景图像在城市环境评价中的优势;然后,从方法学的角度把基于街景图像进行城市环境评价过程中使用的方法分为4大类别（基于图像分析的方法、基于统计分析的方法、基于人工智能的方法和基于空间分析的方法）;接着,从城市物理环境、社会环境、经济环境、美学环境,综述了街景图像在城市环境评价中的应用研究进展;最后,对现有研究成果进行了总结并对未来研究方向提出展望。 相似文献
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以中线工程河北段主干线为例,讲述了虚拟技术在南水北调工程中的应用设计,并利用虚拟三维模型在三维景观显示、最佳路线选择、缓冲分析、土方计算、分析表面形态、计算坡度、坡向、长度等方面进行了可行性分析。并指出今后需进一步解决的问题。 相似文献
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街道景观图是城市规划设计和城市管理的重要参考依据,车载点云数据能够提供沿街建筑的三维点信息,精度高,覆盖范围广泛,为街景立面整治提供了新的解决方案。为此,本文提出一种适用于车载点云的街景立面的自动提取方法,提取立面点云的具体步骤为：对原始数据去噪滤波;选取非地面点构建规则格网并二值化,依据语义特征筛选出建筑物点云;用POS数据拟合直线段帮助选取参考向量与参考平面;计算点云到参考面的距离,按距离分类点云数据,并对前述步骤中未分类点另行提取,合并面点集得到以沿街建筑物立面为主的街景立面点云。为了验证这一方法的可行性和有效性,采用点云数据进行实验,实验结果表明本方法在一定程度上提高了数据处理效率,能得到较理想的结果。 相似文献
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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。 相似文献
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树木的三维建模是建立虚拟森林环境的关键问题之一。基于树木形态结构特征分析,提出了面向对象的矢栅混合模型,并详细描述了主干、枝段、枝条和树叶之间的五组拓扑关系。结合L-system s和三维几何结构方法的优势,提出规则和约束的三维树木建模方法,该方法将分枝策略和叶片空间分布特征转化为规则,利用参数化L-system s实现,建模时将树木的空间几何特征和拓扑关系赋予树木模型,所建模型符合树木的生物物理特征。建模过程中通过阈值、模型调整和随机值约束,对模型参数进行控制,约束的内容包括树木结构、单叶尺寸、叶面积指数、随机性四个方面。最后,利用VC++与OpenGL实现了数据模型与建模算法,并利用实测数据进行了验证,所得模型比其他模型更符合于树木实际的形态结构参数和生物物理指标,有利于实现与树木空间结构相关的定性和定量分析。 相似文献
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为增强工程机械虚拟实训沉浸效果,设计一套六自由度座椅平台。该平台以Stewart六自由度机构为基础,包括并联运动机构、液压泵站和PLC控制系统。由工程机械驾驶特点确定运动平台位姿参数,与MATLAB建立的上位机软件进行数据交互;经过运动学反解计算各根液压缸杆长变化值,PLC控制器对指令处理并发送命令来控制电液比例阀流量,驱动6根并联的液压缸伸缩,从而使运动平台呈现不同的位置姿态。基于上述原理,搭建实物平台并依据驾驶特点进行测试。结果表明,该平台可以模拟工程机械的在不同工况下的姿态,提高虚拟实训人员的沉浸感。 相似文献
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城市植被是维护城市生态系统平衡的重要组成元素,不同类型的植被具有不同的生态服务效益,然而基于植被精细分类的城市绿地景观格局度量研究较少。因此本文以北京城市副中心为研究区,使用夏、冬两季GF-2卫星遥感影像,基于随机森林特征优选和面向对象分类,划分了植被类型,并在此基础上使用景观指数法和移动窗口法分别度量了功能区尺度和栅格尺度绿地景观特征。研究结果表明：针对GF-2数据,使用多尺度分割后影像对象的光谱、纹理特征可以有效地提取植被信息;不同时相的影像能反映各类型植被的物候特征,相比于单时相数据,其分类精度更高,达到了87.7%;各功能区绿地景观格局特征差异较大,城市绿心拥有最丰富的植被且分布集中,商业区植被覆盖度和多样性均较低,绿地景观破碎;北京城市副中心景观多样性及各类型植被分布特征的空间差异显著,当前副中心绿地景观格局已形成规划的基本轮廓,但城市绿心和老城区公共绿地的建设仍有不足。研究探明了北京城市副中心绿地建设现状,证明了国产GF-2卫星在城市生态环境监测中具有较高的应用价值,有助于推动GF-2在城市生态环境领域的应用,并为副中心建设中的绿地系统监测和优化提供参考。 相似文献
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理解城市环境对人类感知的影响,对城市合理规划及布局具有重要的人文参考价值。城市环境是一个动态变化的复杂系统,具有空间异质性的特点。由于研究方法的限制,在复杂的城市环境中,以往基于街景图像的城市感知研究难以全面精细地分析环境关键要素对人类感知的影响。本研究以武汉市中心为研究区,首先利用全卷积神经网络将街景图像分割为城市地物类型,耦合感知打分数据和随机森林算法建立6类城市感知模型;然后基于沙普利值方法分解在随机森林模型中各类城市地物对人类感知的影响,并识别城市环境关键要素;最后结合分解结果,探究在非线性模型中沙普利值方法的适用性和优势。结果表明：沙普利值方法能够有效考虑环境异质性,精确地定量表示在不同场景中各类地物对人类感知的影响;城市高楼、天空、绿地空间是对人类感知影响最大的3类地物,且地物的体积和分布与其对人类感知的影响有关,图像占比大、分布连续的地物对人类感知的影响比图像占比小、分布离散的地物对人类感知的影响大;受城市环境空间异质性的影响,主要地物类型对各类感知的影响程度和形式有显著不同;高楼与人类感知为非线性关系,且具有明显的单调递增或递减的形式;绿地空间与积极感知呈非线性关系,与消极感知呈线性递减的关系。基于可解释性方法,本研究主要分析城市环境关键要素对人类感知的影响特点,探究了城市感知模型中的可解释性问题,能够为城市感知相关研究提供方法参考和理论依据,同时也可为城市规划和景观设计提供参考。 相似文献
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针对城市绿度空间分布特征难以描述且合理性难以度量的问题,在基于多光谱遥感数据和激光雷达数据（LiDAR）获取高精度城市建筑物与绿地信息的基础上,本文提出一种基于移动窗口的城市绿度遥感度量方法。其通过遍历研究区像元,建立了移动窗口内的城市绿地面积与固定窗口面积之间的关系,计算了中心像元的绿度指数,并与传统的格网法、缓冲区法进行了比较。研究结果表明：该方法建立的绿度指数,能很好地反映城市居民在区域内接触城市绿地的概率及其空间分布特征,与格网法和缓冲区法相比,有效避免了格网法产生的边缘效应,并解决了缓冲区法空间不连续性的问题,实现了区域范围内任意点的城市绿度度量。该方法为城市绿地度量、城市规划、管理提供了一种新视角。 相似文献
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本文提出一种基于网格的街区尺度城市绿度度量方法。其以900 m×900 m的网格单元作为以城市主干道划分所形成街区尺度的表征,根据网格单元内植被覆盖度与植被构成之间的关系构建绿度指标。通过与传统的基于植被面积占比的格网法所计算的绿度指数进行比较。发现本文方法建立的绿度指标能在街区尺度上提供更加丰富的城市绿度信息,有效地解决了传统方法难以反映的植被覆盖度近似区域因其内部植被构成不同所带来的绿度差异问题。为城市规划、设计以及管理提供了一种新视角。基于该绿度指标,利用Landsat TM/OLI 2009、2015和2019年不同季节的遥感数据分析北京市城市绿化的时空变化特征。结果表明：北京市主城区城市绿化的面积和质量在2009—2019年显著提升,且秋季最为明显。绿化的变化在四环内外呈现出不同的模式。四环内主要为绿化面积的增加,四环外则在绿化面积和绿化质量上都有明显的增长。 相似文献
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城市道路空间舒适度是综合刻画城市道路环境的量化指标之一,可为城市道路规划建设、城市交通优化、城市环境评估等提供参考。本文以街景影像为基础数据,从空间视角阐述了城市道路空间舒适度内涵,构建了城市道路空间舒适度量化指标,建立了以语义分割和等距采样为基础的城市道路空间舒适度测度方法和空间插值方法,最后以南京市局部城区为样区进行了实验,并分析了城市道路空间舒适度特征。实验结果表明：① 语义分割中主要要素的分割精度满足要求,分割总体精度为84.92%, Kappa系数为80.06%;② 综合考虑数据处理时间和舒适度量化表达程度, 200 m采样间距可以综合描述研究区道路空间舒适度状态;③ 本文提出的双向约束插值方法可消除突变点、梯形插值形态、花斑状纹理等异常插值现象,同时可有效保持道路空间舒适度方向特征;④ 本文提出的测度方法可以有效度量城市道路空间舒适度,测度等级精度达80%;⑤ 城市道路空间舒适度等级与道路等级整体上呈现正相关关系,且舒适度在实验区呈现南高北低、建邺区较高、鼓楼及历史老城区低的空间分布状态。 相似文献
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KONG Fan-hua Nobukazu NAKAGOSHI YIN Hai-wei Akira KIKUCHI 《中国地理科学(英文版)》2005,15(3):254-261
1IN T R O D U C T IO NUrban green spaces can be consideredas the outdoorplacesintheurban covered with significanatmounts ofvegetation,naturalor manmade,as opposed to areasthatare paved or having buildingon them(JIM andC HEN,2003;SHIVANAND and SUZANA,2005)… 相似文献
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SVF（Sky View Factor）是描述城市辐射和城市热环境的有效指标之一,是研究城市热岛的重要几何参数,如何快速准确地计算大规模的SVF对城市形态和城市气候研究具有重要意义。已有研究发现,SVF与热岛强度具有强烈关系,但以往研究存在争论和局限性。本研究采用百度全景静态图,基于深度学习,使用Deeplabv3+模型对天空范围进行探测,提出一种SVF自动计算方法,并用该方法计算上海市中心城区的SVF分布。本研究引入局地气候分区（Local Climate Zones, LCZ）,将大规模、精确的SVF结合每个地块具体的土地利用和建筑情况进一步用于SVF与热岛强度的关系研究。实验结果表明,在不同场景下,Deeplabv3+模型都能对天空范围进行有效探测（MIOU=91.64%）;本文方法计算的SVF与鱼眼照片计算的SVF具有令人满意的一致性（R2=0.8869）;在不同区域,SVF与热岛强度的关系不同,对于LCZ5开敞中层建筑,最高相关系数为0.68,对于LCZ1紧凑高层建筑,最高相关系数为-0.79。本文SVF计算方法在上海市中心城区的成功应用,验证了在中国高密度和复杂的城市环境中使用街景图像计算大规模SVF的可行性,此外本文基于区域化研究思想进一步研究了SVF与城市热岛的关系,弥补了以往此类研究的不足。 相似文献