摘 要： 針對現(xiàn)有聚集分布格局模擬方法存在的模擬結(jié)果主觀性強(qiáng)、不自然、未考慮樹木冠層要素三維空間分布及生態(tài)學(xué)聚類效應(yīng)等不足，提出一種新的模擬方法。該方法首先利用形變核方法創(chuàng)建樹木二維空間分布，并采用立體體元法對樹木逐一開展可種植性判斷，之后采用DBSCAN算法對已有的樹木分布點位開展聚集區(qū)域檢測，并對檢測后點位進(jìn)行樹種重分配。綜合測試表明，本文提出的方法可較好地實現(xiàn)不同林分密度及樹種條件下樹木聚集分布格局模擬。
關(guān)鍵詞： 聚集分布；森林場景；形變核方法；DBSCAN算法；體元化；聚類效應(yīng)
0 引言
虛擬森林環(huán)境是對現(xiàn)實森林環(huán)境的三維仿真與模擬，可廣泛應(yīng)用于林學(xué)、生態(tài)學(xué)及遙感等領(lǐng)域[1]。虛擬森林環(huán)境構(gòu)建過程通常分為三步：（1）加載地形及環(huán)境等要素；（2）構(gòu)建單樹模型庫；（3）根據(jù)樹木空間分布格局將單樹模型在地形上批量種植[2]。樹木空間分布格局是虛擬森林環(huán)境構(gòu)建的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，其完整性及合理性對于虛擬森林環(huán)境的真實性及逼真度至關(guān)重要。目前常見的樹木分布格局可分為隨機(jī)分布、規(guī)則分布和聚集分布三種。由于林地條件、天氣因子、聚類效應(yīng)等因素的影響，森林樣地內(nèi)樹木常呈現(xiàn)多個聚集中心成團(tuán)、成塊密集分布，即聚集分布。虛擬森林環(huán)境構(gòu)建時，常用的樹木聚集分布格局模擬方法有傳統(tǒng)模擬法、經(jīng)驗?zāi)Ｐ头ā討B(tài)演替法以及形變核方法。
傳統(tǒng)模擬方法通過隨機(jī)生成聚集中心以及聚集半徑，并在該范圍內(nèi)隨機(jī)創(chuàng)建樹木種植點位的方式實現(xiàn)樹木聚集分布格局模擬。傳統(tǒng)模擬方法簡單、高效，但存在模擬結(jié)果不自然、主觀性過強(qiáng)的不足，朱磊等采用傳統(tǒng)方法實現(xiàn)了林分聚集分布格局可視化模擬[3-5]。經(jīng)驗?zāi)Ｐ头ɑ谏謱嵉卣{(diào)查數(shù)據(jù)建立模型開展樹木聚集分布格局模擬，如金星姬等基于林地調(diào)查數(shù)據(jù)建立Gibbs預(yù)測模型并將其用于樹木聚集分布格局模擬[6]。經(jīng)驗?zāi)Ｐ头奢^好地保留森林樣地樹木分布特征，但其模型的建立依賴實地調(diào)查數(shù)據(jù)，因此可擴(kuò)展性不強(qiáng)，不同林分條件下需重復(fù)開展實地調(diào)查。動態(tài)演替法是通過模擬樹木自疏、演替和傳播過程來實現(xiàn)樹木聚集分布格局的模擬。Deussen和Lane等[7-8]采用該方法開展了不同聚集指數(shù)的聚集分布場景模擬；單梁等[9]在利用該方法實現(xiàn)森林動態(tài)演替可視化模擬的過程中得到了聚集分布的林分空間分布格局。形變核方法是由Lane等提出[8]，該方法利用形變核函數(shù)動態(tài)調(diào)整樹木種植概率密度函數(shù)來實現(xiàn)相同樹種聚集分布模擬。形變核方法可克服傳統(tǒng)模擬方法、經(jīng)驗?zāi)Ｐ头M結(jié)果無法兼顧森林生態(tài)系統(tǒng)聚類效應(yīng)的不足，可較好地實現(xiàn)樹種尺度的聚集效果，但場景尺度聚集效應(yīng)模擬結(jié)果不理想。并且，整個形變核方法模擬過程均在二維平面上開展，未考慮樹木冠層的三維空間分布特征，這是以上四種方法共同存在的問題。
本文針對現(xiàn)有的樹木聚集分布格局模擬方法存在的不足及缺陷，以形變核方法為基礎(chǔ)，首先基于樹木可種植性判斷方法模擬輸出初步的樹木種植點位，接著采用聚類算法對種植點位開展聚集區(qū)域檢測，并依據(jù)檢測結(jié)果開展樹種重分配完成樹木聚集分布格局模擬。
1 理論基礎(chǔ)
1.1 考慮樹冠要素三維空間分布的樹木可種植性判斷
樹木生長過程中由于光線、空間等養(yǎng)分的競爭，各樹木冠層要素不存在相互重疊的現(xiàn)象。森林生態(tài)系統(tǒng)中植被冠層在垂直方向上常呈現(xiàn)喬木層、灌木層及草木層的垂直分層特征，其應(yīng)為樹木生長養(yǎng)分競爭的典型體現(xiàn)。傳統(tǒng)樹木分布格局模擬方法僅在二維平面開展樹木種植點位模擬，未考慮樹木冠層在垂直方向的分層特點及要素競爭特性。本文提出的樹木可種植性判斷方法考慮樹木生長過程中的空間因子競爭，并在三維空間中開展樹木聚集分布格局模擬。
樹木可種植性判斷主要通過樹模型重構(gòu)及種植可行性判斷兩個關(guān)鍵步驟實現(xiàn)。本文采用立體體元模型作為單株樹木幾何模型重構(gòu)的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)單元，該數(shù)據(jù)模型求交計算簡單，同時還可直接應(yīng)用于現(xiàn)有的不同單樹樹木幾何模型繪制方法（三角面片、橢球、圓柱等）。
樹木可種植性判斷方法具體步驟如下：
（1）單株樹木幾何模型體元化[10]。確定樹木體元化模型基本體元大小，并對樹木幾何模型最小包圍盒均勻剖分，形成樹木體元幾何模型索引，遍歷樹木立體體元，對體元和樹模型的位置關(guān)系進(jìn)行判斷，保留與模型相交或位于模型內(nèi)部的體元，剔除空體元。
（2）樹木種植可行性判斷。采用三個維向分別投影求交的體元求交方法對待種植樹與已種植樹的體元進(jìn)行求交計算，若兩樹不存在相交體元，則樹木種植成功，否則舍棄該樹。
圖1為考慮樹冠要素三維空間分布的樹木可種植性判斷示意圖。由圖可知，考慮樹冠要素三維空間分布的樹木可種植性判斷方法可避免傳統(tǒng)方法僅在二維平面上開展樹木可種植性判斷的局限性，因而可較好地實現(xiàn)植被群落分層特征模擬。
1.2 基于形變核方法的樹木種植位置模擬
形變核方法（Deformation-Kernel Method）是基于聯(lián)合概率密度函數(shù)f（x，y）[11]和形變核函數(shù)K（x，y）的一種聚類效應(yīng)模擬方法，其可用于樹木種植位置模擬，且其模擬的樹木聚集區(qū)域及形狀較傳統(tǒng)方法真實感更強(qiáng)，也更為自然。形變核方法中f（x，y）為待種植樹木在空間位置（x，y）的種植概率，K（x，y）為以已種植樹為中心，待種植樹木種植在其周圍空間位置（x，y）的概率變化函數(shù)。常見的形變核函數(shù)有促進(jìn)型形變核、抑制型形變核及常數(shù)形變核三種，其中促進(jìn)型形變核可提高樹木在周圍區(qū)域內(nèi)的種植概率，從而使樹木分布模式呈現(xiàn)聚集格局。
基于形變核方法的樹木種植聚類效應(yīng)實現(xiàn)原理為：
（1）根據(jù)式（1）利用逆變換方法[11]（Inverse Transformation Method）確定樹木在空間[0，Len]×[0，Wid]內(nèi)的種植位置。
（2）形變核將對當(dāng)前的f（x，y）進(jìn)行修改（式（2）），使在該樹周圍種植樹木的概率增加，新樹傾向于在已種樹周圍種植，最終場景會呈現(xiàn)出聚集狀。
1.3 樹木分布聚集區(qū)域檢測
樹木聚集區(qū)域檢測主要是為了實現(xiàn)場景中同樹種聚類的生態(tài)學(xué)聚類效應(yīng)，因此通過對形變核方法模擬結(jié)果開展樹木種植聚集區(qū)域檢測，并對聚集區(qū)域及非聚集區(qū)域開展樹種重分配實現(xiàn)樹木聚集效應(yīng)模擬。聚集區(qū)域檢測的目的是將點位中密集的區(qū)域及點位歸類，可采用聚類分析方法。形變核方法模擬的樹木種植點位聚集區(qū)域具有形狀大小不一的特點，而基于密度聚類的算法可檢測及識別任意形狀及大小的聚集區(qū)域，因此本文采用經(jīng)典的密度聚類算法DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法[12]，先設(shè)定密度閾值和鄰域半徑參數(shù)，再開展樹木種植區(qū)域檢測，檢測結(jié)果將所有種植點位劃分為聚集區(qū)域內(nèi)點位以及區(qū)域外點位（即離散點）。
2 樹木聚集分布格局模擬
2.1 樹木聚集分布格局模擬實現(xiàn)
基于樹冠要素三維空間分布及生態(tài)學(xué)聚類效應(yīng)的樹木聚集分布格局模擬方法具體實現(xiàn)步驟如下：
（1）單株樹木模型體元化。
（2）樹木種植空間位置計算。確定f（x，y）以及K（x，y），采用逆變換方法求解樹木種植空間位置坐標(biāo)（x，y）。
（3）樹木可種植性判斷。為待種植樹隨機(jī)指定旋轉(zhuǎn)角，并將其體元化模型種植在（x，y），采用樹木可種植性判斷方法評估位置（x，y）是否可種植。若樹木不可種植，則返回步驟（2）；若樹木可種植，則提取該樹信息，并基于公式（2）調(diào)整f（x，y）得到新的概率密度函數(shù)，判斷樹木種植數(shù)量是否已滿足循環(huán)終止條件，若未滿足，則返回步驟（2），否則轉(zhuǎn)至下一步。
（4）樹木分布聚集區(qū)域檢測。利用DBSCAN算法對步驟（2）得到的樹木種植點位開展聚集區(qū)域檢測，并提取出各聚集區(qū)域種植點位及離散點。
（5）樹木聚集區(qū)域點位樹種分配。遍歷聚集區(qū)域，隨機(jī)為每一個聚集區(qū)域分配一個樹種，并遍歷該聚集區(qū)域內(nèi)所有樹木種植點位。若當(dāng)前遍歷點位的樹種類型與聚集區(qū)域樹種相同，則保留該點位信息；若當(dāng)前遍歷點位的樹種類型與聚集區(qū)域樹種不一致，則將該點位樹種類型更換為聚集區(qū)域樹種，對更換樹種后的單樹模型開展樹木可種植性判斷，并依以下兩種情況分別處理：
①當(dāng)樹木可種植時，繼續(xù)循環(huán)遍歷聚集區(qū)域中下一個點位，直至該聚集區(qū)域樹木種植點位循環(huán)結(jié)束；
②當(dāng)樹木不可種植時，將樹木體元化模型分別進(jìn)行平移、旋轉(zhuǎn)或同樹種模型替換，并進(jìn)行樹木可種植性判斷，若樹木可種植，則轉(zhuǎn)至步驟①，否則重復(fù)②。
（6）樹木聚集分布格局中離散點樹種分配。遍歷所有離散點，依次計算該點至所有聚集區(qū)域的二維平面距離，令該點樹木類型與其最近的聚集區(qū)域樹種類型一致，開展樹木可種植性判斷，若樹木可種植，則繼續(xù)循環(huán)遍歷下一個離散點點位，否則采用步驟（5）中的方案②進(jìn)行處理。
圖2所示為樹木聚集分布格局模擬流程圖。
圖3為采用本文方法模擬的林分密度為500株/公頃的樹木聚集分布格局。其中（a）為基于形變核方法模擬的樹木點位分布，（b）為樹木聚集區(qū)域檢測結(jié)果圖，（c）為種植點位樹種重分配后的最終結(jié)果圖，圖中不同的樹種類型采用不同形狀表示。本文所有模擬實驗采用的樹木幾何模型均來源于輻射傳輸模型比較研究RAMI-IV（RAdiation transfer Model Intercomparison-IV）項目[13]及6個不同樹齡的云杉的幾何模型[14]。圖3所示模擬實驗共采用了四個樹種，六種不同樹模型。由圖3（c）可知，本文方法可實現(xiàn)場景尺度以及樹種尺度的樹木聚集分布格局模擬。
2.2 模擬實驗
經(jīng)過大量實驗發(fā)現(xiàn)，本文提出的樹木聚集分布格局模擬方法在不同林分密度以及不同樹種數(shù)、樹模型數(shù)條件下均能獲得較好的模擬結(jié)果。圖4為四種典型的樹木聚集分布格局模擬結(jié)果示意圖，由圖可直觀看出，各種情況下均達(dá)到了較理想的聚集分布模擬效果。通過觀察圖4（a）、（b）、（d）可發(fā)現(xiàn)，本文方法在林分密度為300株/公頃、500株/公頃以及1 000株/公頃時均可得到較好的模擬效果。分析圖4中四個模擬實例發(fā)現(xiàn)，本文采用的模擬方法在2~7個樹種，3~13個樹模型的情況下均可得到較滿意的模擬效果。
3 結(jié)論
本文針對目前聚集分布格局模擬中存在的模擬結(jié)果主觀性強(qiáng)、模擬結(jié)果不自然，模擬方法未考慮樹木冠層要素三維空間分布及生態(tài)學(xué)聚類效應(yīng)等森林生態(tài)系統(tǒng)特征等問題，提出了一種顧及樹冠三維空間分布及生態(tài)學(xué)聚類效應(yīng)的聚集分布格局模擬方法。模擬實驗表明，該方法可較好地在樹種以及森林場景兩個尺度上實現(xiàn)樹木聚集分布模擬，并且在不同樹種、林分密度及場景復(fù)雜度條件下均能得到較好的模擬效果。
參考文獻(xiàn)
[1] 舒娛琴，祝國瑞，陳崇成.虛擬森林場景的構(gòu)建[J].武漢大學(xué)學(xué)報，2004，29（6）：539-543.
[2] 甘龍飛，鄒杰，唐麗玉，等.高逼真度虛擬森林環(huán)境的半球成像方法模擬分析[J].地球信息科學(xué)學(xué)報，2013，15（3）：345-355.
[3] Zhu Lei， Zhang Huaiqing， Lin Hui， et al. Study on stand structure visualization based on GDI+[J]. Agricultural Science & Technology, 2011，12（1）：144-148.
[4] 李永亮，鞠洪波，張懷清，等.基于林分特征的林木個體信息估算可視化模擬技術(shù)[J].林業(yè)科學(xué)，2013，49（7）：99-105.
[5] 張寧，張懷清，林輝，等.基于競爭指數(shù)的杉木林分生長可視化模擬研究[J].林業(yè)科學(xué)研究，2013，26（6）：692-697.
[6] 金星姬，李鳳日，賈煒瑋，等.樹木位置空間模式建模與預(yù)測[J].林業(yè)科學(xué)，2013，49（5）：110-120.
[7] DEUSSEN O， HANRAHAN P， LINTERMANN B， et al. Realistic modeling and rendering of plant ecosystems[C].Proceedings of the 25th Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques： ACM，1998：275-286.
[8] LANE B， PRUSINKIEWICZ P. Generating spatial distributions for multilevel models of plant communities[C]. Graphics Interface， 2002：69-80.
[9] 單梁，楊剛，黃心淵.森林動態(tài)演替現(xiàn)象的可視化模擬[J].中國圖象圖形學(xué)報，2013，18（12）：1666-1675.
[10] 穆斌，潘懋，鄧劍.基于投影體積與八叉樹的三維網(wǎng)格模型體素化方法[J].地理與地理信息科學(xué)，2010，26（4）：27-31.
[11] ROSS S M. Introduction to Probability Models[M]. New York： Academic Press， 1997.
[12] ESTER M， KRIEGEL H P， SANDER J， et al. A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise[C]. The 2nd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining（KDD）， Portland， USA：AAAI Press， 1996.
[13] European Commission. Radiation transfer model intercomparison（RAMI-IV）[EB/OL]. （2012-04-04） [2014-09-22]. http：//rami-benchmark.jrc.ec.europa.eu/HTML/RAMI-IV/RAMI-IV.php.
[14] DISNEY M， LEWIS P， SAICH P. 3D modelling of forest canopy structure for remote sensing simulations in the optical and microwave domains[J]. Remote Sensing of Environment， 2006，100（1）：114-132.