✨ 长期致力于行道栾树、树冠形态、机器学习、疏透度、数值模拟研究工作擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流点击《获取方式》1树冠形态双模预测建模以泰安市岱宗大街、东岳大街等5条主干道的栾树实测数据为样本共计627棵每棵树记录胸径DBH7.2至38.5厘米、树高H4.3至15.8米、冠幅CW3.1至11.7米和冠长CL。首先构建参数化模型采用Stepwise逐步回归筛选最佳二次交互项得到CW4.189-0.4869×DBH0.0242×DBH²0.0216×DBH×H-0.00108×DBH²×H决定系数R²0.7026。非参数化则采用随机森林集成300棵树最大深度设为9叶节点最小样本数5特征子集比例0.7经10折交叉验证后测试集R²达到0.8537显著优于人工神经网络R²0.7463。树冠外轮廓形态利用水平分层测量法从冠底至冠顶每0.5米记录半径形成轮廓曲线以Random Forest回归各层半径输入为层高比、胸径、树高输出层半径整体拟合R²0.7468。冠长模型CL0.18230.1787×DBH1.8235×HR²0.6475。这些模型为后续疏透度计算和CFD数值模拟提供了参数预设。2MATLAB图像处理疏透度计算方法在行道树正立面照片中先用超绿指数ExG2G-R-B分离植被与背景结合Otsu阈值法进行二值化再用形态学闭运算填充叶片间隙中过小的孔洞。疏透度定义为树冠区域内天空像素占总像素的比值。为消除光照不均匀的影响将树冠划分为5×5网格每个子格单独求疏透度后取加权平均权重依子格与相机的距离及视角确定。与Photoshop魔棒手工测量的45个样本进行对比Pearson相关系数r0.971配对t检验P值为0.230.05无显著差异。将该程序应用于不同年龄的栾树图像幼龄期栾树疏透度均值为0.62成熟期栾树为0.31差异显著。这一数值直接作为CFD模拟中多孔介质区域的阻力系数计算依据。3LBM-CFD街道峡谷污染扩散模拟与测量系统采用D2Q9二维格子玻尔兹曼方法计算域设置为典型的街道峡谷断面宽度26米两侧建筑高度18米行道树简化为矩形多孔区域其渗透率通过Darcy-Forchheimer公式从疏透度推导设置风阻系数Cs2.5×(1-疏透度)。来流风速设为3.2米/秒湍流强度5%污染物源置于地面车道中心持续释放CO示踪气体。对幼龄栾树疏透度0.62和成熟栾树0.31两种情景分别进行25000步迭代直至流场稳定。模拟结果显示空旷街道的背风面污染物浓度在前50米迅速稀释而有成熟栾树的街道峡谷内人行呼吸高度1.5米的污染物浓度明显升高迎风面降低幅度22.4%背风面升高17.8%表明成熟密实树冠对空气交换有显著阻碍。同时使用Sniffer 4D灵嗅V2在泰安相同街道进行实测CO浓度趋势与LBM模拟的规律一致证明了模型有效性。在此基础上基于Matlab App Designer开发了行道树空气污染物扩散辅助测量系统原型集成树冠形态预测、疏透度图像计算和LBM快速模拟三个模块为城市规划提供辅助决策工具。import numpy as np import cv2 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 树冠形态随机森林预测 def crown_predictor(train_features, train_cw): rf RandomForestRegressor(n_estimators300, max_depth9, min_samples_leaf5, max_features0.7, random_state42) rf.fit(train_features, train_cw) return rf # 图像疏透度计算 def porosity_from_image(image_path): img cv2.imread(image_path) if img is None: return 0.0 R, G, B img[:,:,2], img[:,:,1], img[:,:,0] exg 2.0*G.astype(float) - R.astype(float) - B.astype(float) _, binary cv2.threshold(exg, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY cv2.THRESH_OTSU) kernel cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5,5)) closed cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 网格法 h, w closed.shape grid_h, grid_w h//5, w//5 porosities [] for i in range(5): for j in range(5): cell closed[i*grid_h:(i1)*grid_h, j*grid_w:(j1)*grid_w] sky_pixels np.sum(cell 255) total_pixels cell.size porosities.append(sky_pixels / total_pixels) return np.mean(porosities) # LBM D2Q9 简化扩散更新 def lbm_diffusion_step(f, omega1.8): # f: 分布函数 (H,W,9) feq np.zeros_like(f) rho np.sum(f, axis2) # 平衡分布 for i in range(9): feq[:,:,i] rho * [4/9, 1/9, 1/9, 1/9, 1/9, 1/36, 1/36, 1/36, 1/36][i] f omega * (feq - f) return f
泰安栾树树冠建模与污染物扩散数值模拟【附数据】
✨ 长期致力于行道栾树、树冠形态、机器学习、疏透度、数值模拟研究工作擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流点击《获取方式》1树冠形态双模预测建模以泰安市岱宗大街、东岳大街等5条主干道的栾树实测数据为样本共计627棵每棵树记录胸径DBH7.2至38.5厘米、树高H4.3至15.8米、冠幅CW3.1至11.7米和冠长CL。首先构建参数化模型采用Stepwise逐步回归筛选最佳二次交互项得到CW4.189-0.4869×DBH0.0242×DBH²0.0216×DBH×H-0.00108×DBH²×H决定系数R²0.7026。非参数化则采用随机森林集成300棵树最大深度设为9叶节点最小样本数5特征子集比例0.7经10折交叉验证后测试集R²达到0.8537显著优于人工神经网络R²0.7463。树冠外轮廓形态利用水平分层测量法从冠底至冠顶每0.5米记录半径形成轮廓曲线以Random Forest回归各层半径输入为层高比、胸径、树高输出层半径整体拟合R²0.7468。冠长模型CL0.18230.1787×DBH1.8235×HR²0.6475。这些模型为后续疏透度计算和CFD数值模拟提供了参数预设。2MATLAB图像处理疏透度计算方法在行道树正立面照片中先用超绿指数ExG2G-R-B分离植被与背景结合Otsu阈值法进行二值化再用形态学闭运算填充叶片间隙中过小的孔洞。疏透度定义为树冠区域内天空像素占总像素的比值。为消除光照不均匀的影响将树冠划分为5×5网格每个子格单独求疏透度后取加权平均权重依子格与相机的距离及视角确定。与Photoshop魔棒手工测量的45个样本进行对比Pearson相关系数r0.971配对t检验P值为0.230.05无显著差异。将该程序应用于不同年龄的栾树图像幼龄期栾树疏透度均值为0.62成熟期栾树为0.31差异显著。这一数值直接作为CFD模拟中多孔介质区域的阻力系数计算依据。3LBM-CFD街道峡谷污染扩散模拟与测量系统采用D2Q9二维格子玻尔兹曼方法计算域设置为典型的街道峡谷断面宽度26米两侧建筑高度18米行道树简化为矩形多孔区域其渗透率通过Darcy-Forchheimer公式从疏透度推导设置风阻系数Cs2.5×(1-疏透度)。来流风速设为3.2米/秒湍流强度5%污染物源置于地面车道中心持续释放CO示踪气体。对幼龄栾树疏透度0.62和成熟栾树0.31两种情景分别进行25000步迭代直至流场稳定。模拟结果显示空旷街道的背风面污染物浓度在前50米迅速稀释而有成熟栾树的街道峡谷内人行呼吸高度1.5米的污染物浓度明显升高迎风面降低幅度22.4%背风面升高17.8%表明成熟密实树冠对空气交换有显著阻碍。同时使用Sniffer 4D灵嗅V2在泰安相同街道进行实测CO浓度趋势与LBM模拟的规律一致证明了模型有效性。在此基础上基于Matlab App Designer开发了行道树空气污染物扩散辅助测量系统原型集成树冠形态预测、疏透度图像计算和LBM快速模拟三个模块为城市规划提供辅助决策工具。import numpy as np import cv2 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 树冠形态随机森林预测 def crown_predictor(train_features, train_cw): rf RandomForestRegressor(n_estimators300, max_depth9, min_samples_leaf5, max_features0.7, random_state42) rf.fit(train_features, train_cw) return rf # 图像疏透度计算 def porosity_from_image(image_path): img cv2.imread(image_path) if img is None: return 0.0 R, G, B img[:,:,2], img[:,:,1], img[:,:,0] exg 2.0*G.astype(float) - R.astype(float) - B.astype(float) _, binary cv2.threshold(exg, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY cv2.THRESH_OTSU) kernel cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5,5)) closed cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 网格法 h, w closed.shape grid_h, grid_w h//5, w//5 porosities [] for i in range(5): for j in range(5): cell closed[i*grid_h:(i1)*grid_h, j*grid_w:(j1)*grid_w] sky_pixels np.sum(cell 255) total_pixels cell.size porosities.append(sky_pixels / total_pixels) return np.mean(porosities) # LBM D2Q9 简化扩散更新 def lbm_diffusion_step(f, omega1.8): # f: 分布函数 (H,W,9) feq np.zeros_like(f) rho np.sum(f, axis2) # 平衡分布 for i in range(9): feq[:,:,i] rho * [4/9, 1/9, 1/9, 1/9, 1/9, 1/36, 1/36, 1/36, 1/36][i] f omega * (feq - f) return f
