基于症状分类的植物病害表观模拟算法研究
基于症状分类的植物病害表观模拟算法研究
【摘要】： 植物病害可视化模拟属于计算机应用技术与植物病理学交叉领域的重要研究内容。目前,研究者们已经能够利用计算机模拟出许多真实感强的植物病害,但由于植病种类繁多,形态多样以及致病原因复杂,如何实现真实、灵活、普适性高的植物病害模拟依然是一个有待深入探讨的问题。因此,本文建立受环境因素影响的病害时变通用模型,以病害症状作为研究重点,提出基于症状分类的植物病害表观模拟算法,实现多类型的植物病害可视化展示。本文主要内容包括三部分:(1)基于植物病害流行学中病害预测原则进行合理假设,建立病害时变通用模型。该模型设置温度、湿度、时间等可交互参数,通过统一的计算方式表达植物病害扩散和颜色变化的过程。不同的植物病害对应不同的环境控制系数,体现病害侵染植物时受到环境影响的差异性。(2)以表观症状作为植物病害分类依据,提出针对不同症状类型的普适性模拟算法。通过前期对病害症状表观特征(颜色、几何形态、侵染范围)的调研分析,以计算机模拟视角解构病斑组成,基于图像处理、噪声优化、纹理合成等可视化技术的组合应用,实现具有变色、轮纹、粉霉、锈斑和散点等症状的植物病害模拟。(3)以验证算法的有效性为目的,建立双重评价角度结合的模拟相似度检验体系。一是调整符合需求的Res Net模型,以症状类型的识别准确率从客观角度来检验相似度;二是设计线上调查问卷,收集用户在不同方面对模拟相似度的评价,从主观角度检验相似度。实验结果表明:本文算法能够真实、有效地模拟常见的五种病害症状表观形态,通过灵活的参数修改和方法调整,实现不同的植物病害表观模拟,具有普适性。本文工作是结合植物病理学描述和计算机可视化技术的研究探讨,为植病知识的普及和可视化教学提供有益的参考与支撑,在影视广告、游戏娱乐等领域也具有一定的研究价值和应用价值。
【学位授予单位】：北京林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2022
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