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云挺
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- 所属机构:南京林业大学
- 所在地区:江苏省 南京市
- 研究方向:自动化与计算机技术
- 发文基金:国家自然科学基金
相关作者
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- 光合有效辐射是作物生产力模型、陆地生态系统模型和生物地化模型的一个重要参量,研究光合有效辐射对植物生长有重要意义。在如今,不同类型的模型可以模拟树林的激光雷达波形,即使用计算机模型来生成再树林中使用激光雷达时可观测到的波形,而半经验模型和几何模型精确度不够高。蒙特卡洛射线追踪(MCRT)模型虽有较高的精确度,但对计算需求很高。本研究提出了一种新的LiDAR光线追踪模型,基于在离散各向异性辐射传输(DART)模型中引入准蒙特卡洛射线跟踪方法。以实现了“盒方法”和“射线卡罗方法”这2种新方法的结合。在离散辐射传输中,加入模拟光子对光能的微小样本进行模拟;将俄罗斯轮盘赌思想加入蒙特卡洛射线追踪中,以便在达到精度要求的同时减少大量的计算需求;同时对场景模型进行网格化剖分,更加准确地对光线进行追踪。结果表明,6月中旬至7月期间,地表太阳辐射估计值与实际测量值的平均相对误差为3.8%~4.2%,光合有效辐射的估计值与实际测量值的平均相对误差为3.5%~3.9%,估算效果较好,其精确度相较于传统的蒙特卡洛算法提高了1.6%。对比实际测量与该算法模拟的拦截效率,得出误差率在1.66%~2.72%,精确度较高。试验结果对于研究植物生理过程具有重要意义。
- 钱文陆鑫云挺朱正礼
- 关键词：光合有效辐射射线追踪
- 基于点云数据的阔叶树叶片重建研究被引量：3
- 2015年
- 三维激光扫描仪因为获取数据速度快和精度高、对植物没有破坏性等优势,受到林业工作者广泛采用,但由于树木的形态结构极其复杂,在扫描中存在遮挡和风吹扰动等情况,造成扫描获取的树叶点云数据的失真。本文提出了一种新的阔叶树叶面重建方法。首先将激光扫描仪获取的散乱点云数据集合,采用多项式拟合的方法得到精确的树叶边界线,根据分而治之三角面片算法进行曲面拟合,拟合的叶面进行三角面片重建,得到真实叶片模拟图像。
- 薛联凤云挺嵇俊高纪青王宇飞
- 关键词：点云数据阔叶树激光扫描仪
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- 本专利提出了一种基于机载激光雷达数据的树冠分割算法，利用在数字表面模型(DSM)上的水蔓延方法来刻画树冠区域的边界，结合DSM上的梯度方向与树冠边界单元和最近两个树冠顶点的高度差，建立控制水蔓延的能量函数，它弥补了计算机...
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- 2009年
- 立体匹配是计算机视觉领域中的一个重要的热门研究课题,为了获得性能更优的稠密视差图,通过把偏微分方程理论运用于机器视觉中,提出了一种新的基于能量函数获取稠密视差图(disparity map)的方法,并首先分析了匹配点对在不同相对位置下对匹配项产生的影响;接着提出了适用于视差图的各向异性的热扩散方程,它不仅继承了Alvarez定义的正则项对初始视差图内部平滑和保持边缘不连续的特性,还通过引入图像的噪声屏蔽函数和二阶方向导数来分别控制对应视差图中不同区域的扩散速度和角点处的扩散方向;最后通过定义的正则项和匹配项来构造新的能量函数,并把基于区域匹配算法得到的视差图作为初始值,再利用最速下降法求解相应的最小能量泛函。实验结果表明,无论从视觉效果上,还是重构深度图的判别上,该新算法都取得了更优的性能。
- 云挺肖亮吴慧中
- 关键词：稠密视差图偏微分方程保真项
- 基于Zernike矩的区域匹配方法被引量：5
- 2008年
- 在基于区域的立体匹配中,由于遮掩、区域变形及光照条件会对匹配算法造成很大的影响,而传统的顺序性约束、唯一性约束、外极线约束和邻域约束并不能很好地解决这些问题,而近几年提出的相对位置约束虽能解决其中大部分问题,但对于区域的遮掩情况依然效果不佳。为此提出了一种新的基于Zernike矩的区域匹配算法,该算法在相对位置约束的基础上,采用中心距离和Zernike矩构造了新的费用函数,并提出根据匹配区域之间中心距离的大小来动态评判费用函数的权重系数值,从而提高了算法的性能。实验结果表明,该算法优于原方法,且对于区域的遮掩和变形情况都具备更好的识别性能,是一种行之有效的区域匹配算法。
- 云挺顾磊吴慧中
- 关键词：ZERNIKE矩
- 一种信息技术制造用PCB板除尘设备
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- 陈星云挺付海平
- 基于多种优化SVM的林木冠层图像分割被引量：3
- 2015年
- 针对林木冠层图像,采用多种优化支持向量机(SVM)进行图像分割,提取树干分割图。采用模拟退火法(SA)、差分进化法算法(DE)、人工蜂群算法(ABC)等寻找最优惩罚系数(C)和高斯核函数中参数,然后运用SVM方法对训练样本综合训练建立最佳分类模型,并对林木冠层图像分割测试。结果表明:SA-SVM,DE-SVM,ABCSVM等3种方法对樟树、马褂木、杨树的林木冠层图像做树干图像分割,SA-SVM的分割效果最佳。
- 刘俊焱陈云凤云挺周宇薛联凤
- 关键词：模拟退火差分进化人工蜂群
