虚拟水稻仿真中拓扑结构描述模型的规则参数提取方法研究

虚拟植物模型在农田虚拟试验、园林设计、影视特技等领域均具有重要的研究与应用价值。为植物拓扑结构描述模型提供合理、可靠、最优的规则参数，是建立高质量虚拟植物模型的关键步骤。针对目前虚拟植物建模过程中规则参数提取的困难,本项目将从基于遗传算法和基于智能计算的解决途径入手，结合水稻的虚拟仿真，研究植物拓扑结构描述模型规则参数的智能化提取方法。具体内容包括：针对水稻生长过程中形态结构的动态构建过程，研究能表达不同生长阶段植株形态演变特点的拓扑关系模式群；将拓扑关系模式群和特定拓扑结构描述模型的规则表示形式联合考虑，从遗传个体的编码策略、遗传算子的构造策略、个体适应度的评价策略三个方面着手，研究基于遗传算法的规则参数提取技术，并运用于水稻形态演变规则参数的获取，以验证理论研究成果。本项目的研究将解决虚拟植物建模时规则参数获取的若干难点问题,也能为探索水稻株型的形成规律提供新的方法和工具。

精确描述植物生长空间规律的虚拟植物模型，在诸如农田蒸散的定量化、作物株型设计、栽培措施优化的科学研究中具有实际指导意义。而能否为拓扑结构描述模型提供合理、可靠、最优的规则参数，是建立高质量虚拟植物模型的一个关键环节。针对目前虚拟植物建模过程中规则参数提取的困难，本项目主要研究了以下几个主要内容：以个体染色体编码、初始种群的设计、遗传操作策略和适应度函数设计为主线，分别研究了基于基因表达式编程和基于遗传算法的L系统产生式规则自动获取方法；依据植株拓扑结构特征、外围轮廓特征及器官几何结构信息，提出了计算不同植物间或仿真植物和真实植物间的相似度求解算法；提出了综合外围轮廓比较和Hausdorff距离计算的个体适应度评价函数，以自动筛选出每一代中的优良个体。随后，结合水稻的虚拟仿真，研究了一种新的基于材料力学弯曲变形计算的水稻穗模拟算法，实现了对水稻穗几何形态的模拟；结合水稻的空间结构特点，基于规则化L系统，在器官尺度上对单株水稻的拓扑结构进行了可视化建模，并结合水稻的生长特性，构建了水稻生长的有限状态自动机模型，实现了对水稻动态生长过程的可视化描述。以水稻为实例对象，在Windows 平台上，使用OpenGL 图形接口，运用面向对象编程技术，建造了水稻拓扑结构参数获取及形态可视化模拟系统。上述研究成果已通过具体的试验得到了有效的验证。通过本项目的实施，发表与本课题内容相关的学术论文12篇（国内核心期刊上发表5篇，国际学术期刊2篇，国际学术会议发表5篇）。申报发明专利1件，获得计算机软件著作权登记证书3件。在研究生培养方面，目前已毕业硕士研究生3人，另有3名硕士生在读。本课题负责人及项目组成员参加国际国内学术会议十余次。本课题组所取得的研究成果，已完全达到任务书有关技术水平的要求以及各项具体指标。本研究在L系统规则参数获取理论和方法以及虚拟植物建模等方面，取得了一系列创新性研究成果，具有重要理论意义和广阔应用前景。