基于GPU的虚拟植物生长的双尺度自动机模型实现方法.pdf

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1、第27卷2011年第5期5月农业工程学报TransactionsoftheCSAE、^缸．27No．5May．2011207基于GPU的虚拟植物生长的双尺度自动机模型实现方法董莹莹1,2,3，赵星睬，王纪华1’2(1．浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所，杭州310029；2．北京农业信息技术研究中心，北京100097；3．首都师范大学数学科学学院检测成像实验室，北京100048)摘要：为提高双尺度自动机模型绘制植物图形的速度，给出其基于图形处理器(GPU)的并行实现方法。该方法将拓扑结构与归一化植物器官相结合构造三维植物图形：首先在GPU顶点着色器(vertexsha

2、der)中构造拓扑结构，然后在GPU几何着色器(geometryshader)中实现几何造型，最后将几何结构数据渲染到帧缓存中显示。选取植物学家给出的一株白杨进行基于GPU的生长模拟试验。结果显示，随绘制顶点数的增加，采用GPU进行绘制，相对CPU而言，其加速比可以从几倍扩大到十几倍以上。该方法可进一步应用于大规模自然场景绘制、虚拟农业等领域。关键词：可视化，模型，作物，植物形态结构，双尺度自动机模型，GPU，几何着色器doi：10．3969／j．issn．1002-6819．2011．05．037中图分类号：TP391文献标志码：A文章编号：1002-6819(201

3、1y-05—0207-06董莹莹，赵星，王纪华．基于GPU的虚拟植物生长的双尺度自动机模型实现方法[J]．农业工程学报，2011，27(5)：207——212．DongYingying，ZhaoXing，WangJihua．Renderingplantswithdual·scaleautomatonmodelbasedonGPU[J】．TransactionsoftheCSAE，2011，27(5)：207—212．(inChinesewithEnglishabstract)0引言虚拟植物生长是用计算机形象直观地再现植物的生长过程。在自然景观模拟、生态学、农林学等众多学

4、科中有着广阔的应用前景。目前用于虚拟植物生长的计算机模型有：b系统(L-system)【l】、参考轴技术(referenceaxistechnique)12】、子结构模型131、构件植物模型14]、基于模板库的三维植物形态模拟【5】和双尺度自动机模型(dual．scaleautomatonmodel)[6J等。其中双尺度自动机模型用微状态和宏状态分别表示植物的叶元和生长单元，用半马尔可夫链描述各状态之间的关系，并通过2种状态的组合与循环生成拓扑结构。模型依据植物生理年龄归类生长参数，既简化了生长参数，又易于与实测数据结合，且图形化表示令其形象直观、结构简洁、便于理解和使

5、用。双尺度自动机模型适合用来模拟真实植物的生长过程，此类模拟是虚拟植物研究的一项重要内容。由于植物形态多样、细节繁杂，利用计算机绘制其三维图形需要大量图元，因此限制了真实感植物图形的渲染速度。鉴于植物生长是并行过程，使用具有并行性的双尺度自收稿日期：2010-07．19修订日期：2010-09-20基金项目：国家“863”计划项目(2008AAIOZ218SQ，2007AAl02235ful7)：国家自然科学基金资助项目(60532080)；北京市科技新星资助项目(2005849)作者简介：董莹莹(1984一)，女，山东淄博人，博士生，主要从事农业遥感与信息技术，计算机

6、图形学的研究。杭州浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所，310029。Email：eiei5201国163．gom※通信作者：赵星(1974一)，男，山西太原人，副研究员，主要从事计算机图形学，CT理论与应用技术的研究．北京首都师范大学数学科学学院检测成像实验室．100048。Email：zMoxjn墨19∞@yah∞．corn动机模型可以很好地模拟此过程，且图形处器(graphicsprocessingunit，GPU)‘71适于并行计算，因此本文选取GPU加速模型实现。由于渲染过程是虚拟植物生长中最耗时的部分，而GPU致力于图形渲染，于是可将其用于绘制显示。1模型及

7、GPU可编程管线1．1双尺度自动机模型双尺度自动机模型是一种植物形态发生模型【8J，适于模拟真实植物的生长过程。该模型包含微状态和宏状态2种尺度状态，其中微状态代表叶元，宏状态代表生长单元，宏状态由具有相同生理年龄的微状态组合而成。建模时，首先根据植物的生长特性确定2种尺度状态，选取生理年龄归类生长参数；然后采用图形化方法表示生长过程，并以“微状态属性表”、“宏状态内部属性表”和“宏状态之间关系属性表”作为图形化的参数补充；最后通过组合与循环2种状态生成拓扑结构，模拟植物生长。此外，模型还引入复合概率作为参数来描述植物生长过程存在的随机性