基于移动激光扫描的大规模植物三维建模研究

植物作为自然界中最常见的景物之一，构造其三维模型必然成为现实世界三维数字化中不可或缺的一部分。植物的三维模型在生态环境建设、自然场景模拟、城市景观设计、古树名木保护、虚拟现实、电脑游戏以及农林业应用等方面都发挥重要的作用。而植物形态的复杂性和多样性决定了大规模植物体外形的有效获取、快速重建都具有极大的挑战性。本项目拟解决的两个关键科学问题是：基于稀疏点云的复杂外形建模、由遮挡引起的缺失信息的弥补。主要研究内容包括：通过移动激光扫描和拍照等手段快速获取植物外形测量数据，提取感兴趣植物进行几何外形特征计算，建立植物形体表示的通用数学模型，引入概率模型表现个体之间的差异和共性，通过测量数据计算结构参数来弥补数据缺失，结合测量数据和通用模型得到完整的树木三维模型。本项目旨在发展新的大规模植物外形测量技术、实现大规模植物的快速建模，为大规模现实场景的三维数字化奠定理论与技术基础。

植物作为自然界中最常见的景物之一，构造其三维模型必然成为现实世界三维数字化中不可或缺的一部分。植物的三维模型在生态环境建设、自然场景模拟、城市景观设计、古树名木保护、虚拟现实、电脑游戏以及农林业应用等方面都发挥重要的作用。而植物形态的复杂性和多样性决定了大规模植物体外形的有效获取、快速重建都具有极大的挑战性。本项目采用车载移动激光扫描系统快速获取大规模植物外形数据，并进行三维重建研究，在树木骨架结构提取、特征计算、树木种类自动分类识别、树木轻量化表示与快速三维建模等方面取得了一系列高水平研究成果，相关成果发表在图形图像领域最顶级的国际会议和期刊（ACM SIGGRAPH, SIGGRAPH Asia, ACM Transactions on Graphics (TOG)）上，获得很高的评价和大量引用。