湿地景观区三维模型构建方法仿真研究
发布时间：2021-12-23 16:35
探究一种有效的湿地景观模型构建方法,能够提高模型构建配准时间,提高收敛性,提高模型构建效率,在实际应用中具备重要的现实意义。针对当前方法在对湿地景观区进行规划设计时,由于城市化和生态环境变化的影响导致湿地景观模型构建时存在模型构建冗余度较高,模型构建的繁杂度增加,设计效果较差等问题,提出一种基于云点融合的湿地景观三维模型构建方法,通过计算湿地景观区的总面积、斑块密度、斑块形状指数和平均斑块分维数,获得湿地景观格局指数。计算三维湿地景观云融合变换的最小函数,利用该函数计算三维平移变换量、三维模型的旋转矩阵和三维模型的缩放因子,变换构建湿地景观区三维模型。仿真结果证明,上述方法可以减小误差、降低配准时间、提高收敛性、降低冗余度、增强湿地景观区三维模型构建的整体效果。
【文章来源】：计算机仿真. 2019,36(01)北大核心
【文章页数】：4 页
【部分图文】：
原始湿地景观图像
模型的构建。4仿真及分析为了验证一种基于点云融合变换的湿地景观区三维模型构建方法的有效性，从湿地景观中选取一幅湿地景观图像，选用主频为4．2GHz，内存为4GB的计算机完成文献［6］方法和基于点云融合变换的湿地景观三维模型构建方法的对比实验，在VS2018环境下运用C++语言作为仿真平台。在试验中，依据图1，选用一幅湿地景观图像，运用文献［6］方法和基于点云融合变换的湿地景观三维模型构建方法对构建湿地景观三维图像效果，如图2、3所示。图1原始湿地景观图像图2文献［6］方法构建湿地景观三维图图1是一幅湿地景观图像，利用该图比较文献［6］方法和基于点云融合变换的湿地景观三维模型构建方法构建湿地景观三维图像效果。图2是运用文献［6］方法构建的湿地景观三维图，从图中可以看出该图灰度分布不均，湿地景观整体格局与图像各像点融合较差，误差较大;图3是运用基于点云融合变换的湿地景观三维模型构建方法构建湿地景观三维图，从图中可以看出该图灰度分布较均匀，湿地景观整体格局与图像各像素点融合度较好，误差小，说明运用基—063—
图3点云融合的方法构建湿地景观三维图于点云融合变换的湿地景观三维模型构建方法构建湿地景观三维图像效果比文献［6］方法更好。为了进一步测试所提方法的有效性，利用所提方法和文献［6］方法计算得到的不相同点云数据配准结果进行了仿真，将文献［6］方法与基于点云融合变换的湿地景观三维模型构建方法配准时间和配准结果的收敛性作比较，如表1所示，设SDJ表示点云数据;PZT表示配准时间;PZSL表示配准结果收敛性;WF表示文献［6］方法;SF表示基于点云融合变换的湿地景观区三维模型构建方法。表1点云数据下两种方法的配准时间和收敛性SDJPZTPZSLWFSFWFSF38893．5201．120．0115350．0114211598825．3347．320．0113320．0111983765761．69918．750．0116510．011220由表1可知，当云点数据不断提高时，文献［6］方法和所提方法的配准时间都在不断上升，文献［6］方法所用时间要高与所提方法，证明所提方法的配准时间比文献［6］方法更少，效率更高;当获取文献［6］方法和所提方法云点数据配准结果之后，由表1可见，在云点数据不断提高时，所提方法的云点数据配准结果的收敛性都低于文献［6］方法，证明所提方法的收敛性比文献［6］方法更好，同时说明所提方法可以减小湿地景观三维模型构建数据的冗余度，降低三维模型构建方法的繁杂度，提高湿地景观三维模型构建速度。综上所述，提出一种基于点云融合变换的湿地景观三维模型构建方法，通过与文献［6］方法实验对比证明，该方法能够提高融合度，减小误差;提高配准时间和收敛性，提高湿地景观三维模型构建速度。5结束语随着现代科学技术的迅速发展，由于城市化和生态环境变化?
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于DELFT3D HM模型的苍海湿地公园洪水淹没模拟研究[J]. 李彬. 长江科学院院报. 2018(01)
[2]基于深度学习的三维模型重建检索算法研究[J]. 冯智键,周燕,曾凡智,江展锋. 福建电脑. 2017(11)
[3]三维实景模型在景观设计中的应用探索——以金塔公园为例[J]. 李加忠,程兴勇,郭湧,梁晨,谌丽. 中国园林. 2017(10)
[4]湿地景观模拟模型的研究与应用[J]. 赵丹丹,贺红士,杜海波,宗盛伟. 湿地科学. 2017(04)
[5]季铵盐改性蒙脱土对景观水硅藻和蓝藻的去除[J]. 李乐,周飞,张珍,孟久灵,刘鹤. 西安工程大学学报. 2017(03)
[6]城市三维视觉可视化系统设计仿真研究[J]. 王炳江. 计算机仿真. 2017(01)
[7]滨江旅游风光带三维模型的构建——以南昌市赣江风光带为例[J]. 白莎. 南昌师范学院学报. 2016(06)
[8]基于SketchUp的三维数字校园构建——以曲阜师范大学日照校区为例[J]. 齐文平,吕宜平,薛盼盼,杨艺璇,张迎,邢斐. 矿山测量. 2016(05)
[9]利用机载LiDAR数据重建大型复杂立交桥三维模型[J]. 伍阳,程亮,陈焱明,李满春. 地球信息科学学报. 2016(09)
[10]基于倾斜航空影像的城市生态三维重建研究[J]. 马晨. 干旱环境监测. 2016(02)
本文编号：3548816
【文章来源】：计算机仿真. 2019,36(01)北大核心
【文章页数】：4 页
【部分图文】：
原始湿地景观图像
模型的构建。4仿真及分析为了验证一种基于点云融合变换的湿地景观区三维模型构建方法的有效性，从湿地景观中选取一幅湿地景观图像，选用主频为4．2GHz，内存为4GB的计算机完成文献［6］方法和基于点云融合变换的湿地景观三维模型构建方法的对比实验，在VS2018环境下运用C++语言作为仿真平台。在试验中，依据图1，选用一幅湿地景观图像，运用文献［6］方法和基于点云融合变换的湿地景观三维模型构建方法对构建湿地景观三维图像效果，如图2、3所示。图1原始湿地景观图像图2文献［6］方法构建湿地景观三维图图1是一幅湿地景观图像，利用该图比较文献［6］方法和基于点云融合变换的湿地景观三维模型构建方法构建湿地景观三维图像效果。图2是运用文献［6］方法构建的湿地景观三维图，从图中可以看出该图灰度分布不均，湿地景观整体格局与图像各像点融合较差，误差较大;图3是运用基于点云融合变换的湿地景观三维模型构建方法构建湿地景观三维图，从图中可以看出该图灰度分布较均匀，湿地景观整体格局与图像各像素点融合度较好，误差小，说明运用基—063—
图3点云融合的方法构建湿地景观三维图于点云融合变换的湿地景观三维模型构建方法构建湿地景观三维图像效果比文献［6］方法更好。为了进一步测试所提方法的有效性，利用所提方法和文献［6］方法计算得到的不相同点云数据配准结果进行了仿真，将文献［6］方法与基于点云融合变换的湿地景观三维模型构建方法配准时间和配准结果的收敛性作比较，如表1所示，设SDJ表示点云数据;PZT表示配准时间;PZSL表示配准结果收敛性;WF表示文献［6］方法;SF表示基于点云融合变换的湿地景观区三维模型构建方法。表1点云数据下两种方法的配准时间和收敛性SDJPZTPZSLWFSFWFSF38893．5201．120．0115350．0114211598825．3347．320．0113320．0111983765761．69918．750．0116510．011220由表1可知，当云点数据不断提高时，文献［6］方法和所提方法的配准时间都在不断上升，文献［6］方法所用时间要高与所提方法，证明所提方法的配准时间比文献［6］方法更少，效率更高;当获取文献［6］方法和所提方法云点数据配准结果之后，由表1可见，在云点数据不断提高时，所提方法的云点数据配准结果的收敛性都低于文献［6］方法，证明所提方法的收敛性比文献［6］方法更好，同时说明所提方法可以减小湿地景观三维模型构建数据的冗余度，降低三维模型构建方法的繁杂度，提高湿地景观三维模型构建速度。综上所述，提出一种基于点云融合变换的湿地景观三维模型构建方法，通过与文献［6］方法实验对比证明，该方法能够提高融合度，减小误差;提高配准时间和收敛性，提高湿地景观三维模型构建速度。5结束语随着现代科学技术的迅速发展，由于城市化和生态环境变化?
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于DELFT3D HM模型的苍海湿地公园洪水淹没模拟研究[J]. 李彬. 长江科学院院报. 2018(01)
[2]基于深度学习的三维模型重建检索算法研究[J]. 冯智键,周燕,曾凡智,江展锋. 福建电脑. 2017(11)
[3]三维实景模型在景观设计中的应用探索——以金塔公园为例[J]. 李加忠,程兴勇,郭湧,梁晨,谌丽. 中国园林. 2017(10)
[4]湿地景观模拟模型的研究与应用[J]. 赵丹丹,贺红士,杜海波,宗盛伟. 湿地科学. 2017(04)
[5]季铵盐改性蒙脱土对景观水硅藻和蓝藻的去除[J]. 李乐,周飞,张珍,孟久灵,刘鹤. 西安工程大学学报. 2017(03)
[6]城市三维视觉可视化系统设计仿真研究[J]. 王炳江. 计算机仿真. 2017(01)
[7]滨江旅游风光带三维模型的构建——以南昌市赣江风光带为例[J]. 白莎. 南昌师范学院学报. 2016(06)
[8]基于SketchUp的三维数字校园构建——以曲阜师范大学日照校区为例[J]. 齐文平,吕宜平,薛盼盼,杨艺璇,张迎,邢斐. 矿山测量. 2016(05)
[9]利用机载LiDAR数据重建大型复杂立交桥三维模型[J]. 伍阳,程亮,陈焱明,李满春. 地球信息科学学报. 2016(09)
[10]基于倾斜航空影像的城市生态三维重建研究[J]. 马晨. 干旱环境监测. 2016(02)
本文编号：3548816
本文链接：https://www.wllwen.com/projectlw/zrdllw/3548816.html
