检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建省空间信息工程研究中心,福建福州350002
出 处:《微型机与应用》2015年第15期85-88,共4页Microcomputer & Its Applications
基 金:国家自然科学基金项目(41001203;41371330);福建省高校杰出青年科研人才项目(JA14033)
摘 要:针对现有聚集分布格局模拟方法存在的模拟结果主观性强、不自然、未考虑树木冠层要素三维空间分布及生态学聚类效应等不足,提出一种新的模拟方法。该方法首先利用形变核方法创建树木二维空间分布,并采用立体体元法对树木逐一开展可种植性判断,之后采用DBSCAN算法对已有的树木分布点位开展聚集区域检测,并对检测后点位进行树种重分配。综合测试表明,本文提出的方法可较好地实现不同林分密度及树种条件下树木聚集分布格局模拟。A new simulation method of tree clustering distribution is proposed for deficiencies of current methods, such as subjectivity and artificiality, ignorance of tree canopy 3D distribution and ecological clustering effect. It firstly generates tree planting locations with deformation-kernel method, and carries out planting judgment by using tree voxels intersection method, then finds tree clustering regions based on DBSCAN algorithm, finally reallocates tree species for all tree locations. Experiments show that the method can work well with different stand densities and different trees species.
关 键 词:聚集分布 森林场景 形变核方法 DBSCAN算法 体元化 聚类效应
分 类 号:TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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