近年來,颶風(fēng)災(zāi)害發(fā)生頻繁,森林作為抵擋災(zāi)害的天然屏障,而遭受的破壞越來越多,從大規(guī)模的樹葉脫落、樹枝的折斷到樹木連根拔起,颶風(fēng)帶來的災(zāi)害給國民經(jīng)濟(jì)造成了巨大損失,因此定性定量化地探究強(qiáng)風(fēng)荷載下森林內(nèi)部流場的分布特征是目前的熱點問題。風(fēng)力下的樹木抗風(fēng)性的研究主要涉及:樹木的三維幾何建模和對樹木模型加載風(fēng)力場這兩個部分。通過分析風(fēng)力相關(guān)參數(shù)的分布變化特征,了解樹木在颶風(fēng)下的內(nèi)部流場的運動,可以為樹木的抗風(fēng)性能提供了理論依據(jù),同時也為森林管理開辟了新的思路。基于以上背景,本文結(jié)合計算機(jī)建模以及流體力學(xué)相關(guān)知識實現(xiàn)樹木的三維幾何建模,并獲取和分析了颶風(fēng)狀態(tài)下林內(nèi)的風(fēng)力相關(guān)參數(shù)的變化。主要進(jìn)行了以下研究:1.樹木枝干的三維幾何模型構(gòu)建。本文根據(jù)陸地激光雷達(dá)所采集的點云數(shù)據(jù),分別針對櫻花樹、蘋果樹和橡膠樹進(jìn)行研究。對原始點云數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)靶配準(zhǔn)拼接和點云噪聲點去除;將處理后的點云數(shù)據(jù)分層處理,根據(jù)最短路徑距離進(jìn)行聚類,尋找每一層的不同聚類中心點;構(gòu)建聚類中心點的連通性矩陣,采用圓柱體擬合方式實現(xiàn)樹木枝干模型重建;根據(jù)樹木的構(gòu)成屬性,將樹木的枝干自動分類為主枝干、一級分枝和二級分枝,最終得到完整的樹木枝... 

【文章來源】：南京林業(yè)大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

本章實驗的步驟圖

置鰨?臼笛檠∪⌒Ｔ澳謨；ㄊ骱推還?髯魑?笛槎韻螅?恐質(zhì)鞣直鷓≡窳嬌檬鰲?研究區(qū)二位于海南儋州（海南島西北部，東經(jīng)109°43′-109°51′0；北緯19°28′-19°38′）的中國熱帶橡膠樹種植園內(nèi)。研究區(qū)地形為丘陵高原，中部海拔188米。高原周圍是海拔20-160米的平地。海南島作為中國最大的橡膠生產(chǎn)基地，橡膠樹的種植范圍不斷增加。該種植園自1957年建成以來，已改造耕地和熱帶雨林5000多公頃。在這些土地中，近3000公頃種植了天然橡膠[34]。種植園種植了多個品種的橡膠樹，本研究選擇了兩個典型樹種：PR107和CATAS7-20-59。圖3-2中，（a）和（b）的圖片背景是從谷歌地球獲取到的遙感圖像，其綠色矩形標(biāo)記種植橡膠樹品種PR107的林地，藍(lán)色矩形標(biāo)記種植橡膠樹品種CATAS7-20-59的林地，（c）和（d）照片為橡膠樹品種PR107和CATAS7-20-59的真實森林環(huán)境。。根據(jù)之前的觀察，CATAS7-20-59比PR107更能抵抗颶風(fēng)，但還沒有進(jìn)行定性定量化的分析。本研究選用的兩種橡膠樹均為中國熱帶農(nóng)業(yè)科學(xué)院試驗場的樹種，并實行統(tǒng)一管理。圖3-2研究區(qū)二位于中國海南島儋州市橡膠樹實驗農(nóng)場中。Fig.3-2LocationofthestudyareaandthetwoforestplotsofrubbertreeswithintheChineseAcademyofTropicalAgriculturalSciences(CATAS)experimentalfarminDanzhou,HainanIsland,China.3.2點云數(shù)據(jù)的獲取使用LeicaScanstationC10型號三維激光掃描儀，櫻花樹和蘋果樹的點云數(shù)據(jù)采集時間為2019年12月13日-15日，橡膠樹的點云數(shù)據(jù)采集時間為2016年11月10日。由于地面激光雷達(dá)受到視野范圍的限制，一般不可能一次性完整的獲取樹木的全部激光點云數(shù)據(jù)，因此我們必須從多個角度多方位進(jìn)行多次掃描以完成對研究對象的點云數(shù)據(jù)收集[65]�？紤]到樹木的冠層內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜、樹葉相互遮擋，在本?

16所示。圖3-3地面激光掃描儀架設(shè)示意圖Fig.3-3Laserscannersetupdiagram3.3點云數(shù)據(jù)標(biāo)靶拼接為了得到研究對象全部整體的點云數(shù)據(jù)，研究人員需要在現(xiàn)場工作后，手動將從不同站點收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)，以在統(tǒng)一坐標(biāo)系中獲取完整數(shù)據(jù)。如今，大多數(shù)最常見的配準(zhǔn)方法都是基于標(biāo)靶的。根據(jù)不同站點的掃描數(shù)據(jù)中每個標(biāo)靶的實際位置不變原理，將標(biāo)靶的位置用作公共控制點來計算坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)，基于標(biāo)靶的拼接是現(xiàn)今目前點云數(shù)據(jù)拼接當(dāng)中，使用最為廣泛、精度最高的拼接方式[66]。本研究對于每棵樹都進(jìn)行了3站掃描，每個站點采集得到的點云數(shù)據(jù)是獨立的，因此必須進(jìn)行點云拼接，本文采用的是Cyclone軟件，對原始點云數(shù)據(jù)進(jìn)行了手動標(biāo)靶處理，從而可以得到完整的櫻花樹、蘋果樹和橡膠樹枝干點云數(shù)據(jù)，如下圖所示。

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3562539