欢迎访问林草资源研究

林业资源管理 ›› 2018›› Issue (3): 65-70.doi: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2018.03.012

• 科学研究 • 上一篇    下一篇

不同虫害程度下的云南松林分三维可视化模拟方法研究

李骁尧(), 阮芳芳, 刘旭升, 俞琳锋, 林起楠, 黄华国()   

  1. 北京林业大学 林学院 省部共建森林培育与保护教育部重点实验室,北京 100083
  • 收稿日期:2018-03-19 修回日期:2018-06-07 出版日期:2018-06-28 发布日期:2020-09-20
  • 通讯作者: 黄华国
  • 作者简介:李骁尧(1990-),男,安徽阜阳人,硕士,主要研究方向:林业遥感。Email:631502870@qq.com
  • 基金资助:
    林业公益性行业科研专项“重大森林虫灾监测预警的关键技术研究”(201404401);国家自然科学基金(41571332)

Study on 3D Visual Simulation Methods for Pinus yunnanensis under Different Degrees of Insect Pest

LI Xiaoyao(), RUAN Fangfang, LIU Xusheng, YU Linfeng, LIN Qinan, HUANG Huaguo()   

  1. The Key Laboratory for Silviculture and Conservation,College of Forestry,Beijing Forestry University,Beijing 100083,China
  • Received:2018-03-19 Revised:2018-06-07 Online:2018-06-28 Published:2020-09-20
  • Contact: HUANG Huaguo

摘要:

以受不同程度小蠹虫害的云南松(Pinus yunnanensis)飞播林为研究对象,基于光谱数据,提出了一种新的叶片颜色获取的方法;分别应用Stand Visualization System(SVS)软件和SketchUp(SU)软件,对不同受害程度的云南松林分进行了可视化模拟和对比分析。结果表明:1)光谱观测数据可支持不同虫害程度、不同光照环境的颜色动态变化模拟;2)SVS单木结构不够灵活,难以模拟云南松独特的树形和小蠹危害的垂直分布特征;3)SU更为灵活,可以完成单木到景观的不同尺度危害效果;4)应用谷歌地球可以展示林分受害情况的地理空间特征。

关键词: 云南松, 虫害, 光谱测量, 林分可视化, 谷歌地球

Abstract:

This study takes Pinus yunnanensis stands under different pest damages as research objects,and presents a new method to calculate the RGB values of leaf color based on the spectroscopic data.Different degrees of damaged stands are visually simulated and comparatively analysed via the Stand Visualization System(SVS) and SketchUp(SU).The result suggests:(1)The spectroscopic data could simulate the color changes under different pest damages and photoenvironment.(2)SVS is not flexible enough to simulate the unique tree form and the pest’s vertical distribution characters of Pinus yunnanensis.(3)SU is more flexible to simulate the stands under different damage degrees from tree to landscape.(4)Google Earth can be used to display geospatial features of stand damage.

Key words: Pinus yunnanensis, insect pest, spectral measurement, stand visualization, Google Earth

中图分类号: