淮永建，孟慶闊，馬天容，徐海峰，趙曦，程明智，黃心淵

1.北京林業(yè)大學(xué)信息學(xué)院，北京 100083；2.吉林動(dòng)畫學(xué)院VR學(xué)院，長(zhǎng)春 130000；3.北京印刷學(xué)院新媒體學(xué)院，北京 102600；4.中國(guó)傳媒大學(xué)動(dòng)畫與藝術(shù)設(shè)計(jì)學(xué)院，北京 100024

0 引言

隨著氣候變暖、惡劣氣候氣象條件造成森林火災(zāi)頻發(fā)，給國(guó)民經(jīng)濟(jì)和消防救援帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)，已成為全球主要的自然災(zāi)害。例如，2019 年巴西和澳大利亞森林大火、2020 年我國(guó)四川大涼山火災(zāi)等（Dowdy 等，2017；Masinda 等，2021）均造成了巨大損失。通過(guò)構(gòu)建基于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)和可視化技術(shù)的森林火災(zāi)虛擬仿真平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)森林場(chǎng)景重建以及不同火源的林火行為快速模擬仿真，可以對(duì)火場(chǎng)的救援指揮和火場(chǎng)災(zāi)害評(píng)估提供可視化的決策支持。目前，林火模擬仿真、火場(chǎng)復(fù)現(xiàn)、預(yù)測(cè)和災(zāi)害評(píng)估已逐漸成為林業(yè)虛擬仿真的研究熱點(diǎn)。

森林場(chǎng)景重建和實(shí)時(shí)渲染技術(shù)成為研究焦點(diǎn)，也是因?yàn)樯謭?chǎng)景的真實(shí)感搭建是進(jìn)行林火蔓延模擬仿真研究的基礎(chǔ)，實(shí)時(shí)生成逼真的森林場(chǎng)景有助于林火行為的模擬仿真。然而，樹木形態(tài)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，針對(duì)不同樹木進(jìn)行單木建?？梢院芎脴?gòu)建并還原樹木的幾何形態(tài)結(jié)構(gòu)，但森林自然場(chǎng)景的建模渲染技術(shù)很難實(shí)現(xiàn)差異性的樹木重建。森林場(chǎng)景建模與渲染對(duì)于相關(guān)硬件與算法要求很高，當(dāng)場(chǎng)景中的樹木數(shù)量迅速增加時(shí)，整個(gè)場(chǎng)景的實(shí)時(shí)計(jì)算與渲染的復(fù)雜度指數(shù)級(jí)上升，無(wú)法保證近距離內(nèi)樹木的真實(shí)感（盧宇，2011）。

林火蔓延是林火行為的一部分。森林可燃物從起火開始，發(fā)展、蔓延、減弱直至熄滅，整個(gè)過(guò)程中表現(xiàn)出的特征及規(guī)律稱為林火行為?；鹧娴膹?qiáng)度、高度及蔓延速度是描述林火行為的3 個(gè)定量指標(biāo)。近年來(lái)，隨著研究逐漸深入，影響林火蔓延的要素主要分為可燃物、地形與氣象。林火蔓延指的是多相、多組分可燃物在一定的地形和氣象因素影響下燃燒以及向周圍環(huán)境擴(kuò)散的過(guò)程。研究者通過(guò)考慮林火蔓延過(guò)程中的物理化學(xué)反應(yīng)或者通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法將影響林火行為的因素參數(shù)化，進(jìn)而構(gòu)建出適用于不同場(chǎng)景的林火模型。

當(dāng)前的林火蔓延模型適用性較差，只能運(yùn)用于特定條件下的場(chǎng)景構(gòu)建，國(guó)外的林火模型部分參數(shù)只適用于本土環(huán)境而不適用于我國(guó)。這些參數(shù)需要通過(guò)實(shí)際的森林點(diǎn)火實(shí)驗(yàn)獲取，但我國(guó)大部分地區(qū)不具備預(yù)報(bào)這些參數(shù)的條件。目前相關(guān)研究中可燃物模型的劃分仍沒有一個(gè)確定標(biāo)準(zhǔn)，依舊參考國(guó)外標(biāo)準(zhǔn)，不過(guò)鄭煥能和駱介禹仍在可燃物模型方面做出了一些探索（王曉紅 等，2013）。同時(shí)，氣象模型研究也不足以支撐我國(guó)林火蔓延模型研究，亟需對(duì)我國(guó)特殊地形、氣象以及可燃物條件下的林火蔓延模型開展研究。

本文通過(guò)對(duì)真實(shí)森林景觀進(jìn)行高度真實(shí)感的3 維可視化重建技術(shù)進(jìn)行討論研究，可以幫助研究者構(gòu)建林木模型庫(kù)，并實(shí)現(xiàn)森林景觀區(qū)域高度真實(shí)感的3 維可視化重建。在為林火模擬仿真技術(shù)的應(yīng)用提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)的同時(shí)，進(jìn)一步探究林火蔓延機(jī)理，幫助研究人員建立能精確反映林火燃燒過(guò)程和熱解物理特性的林火蔓延和擴(kuò)散模型，實(shí)現(xiàn)林火燃燒過(guò)程的實(shí)時(shí)可視化仿真模擬。主要內(nèi)容包括對(duì)森林場(chǎng)景可視化和林火模擬仿真技術(shù)涉及的方法進(jìn)行分類并詳細(xì)介紹，歸納森林場(chǎng)景可視化和林火模擬仿真技術(shù)的理論基礎(chǔ)，基于具體的應(yīng)用場(chǎng)景表明其適用范圍，直觀表達(dá)不同方法的優(yōu)缺點(diǎn)，并對(duì)未來(lái)的研究方向進(jìn)行展望。

1 森林場(chǎng)景可視化

森林被定義為一個(gè)以樹木為主要成分的生物群落（Gao 等，2020），其結(jié)構(gòu)影響了森林生產(chǎn)力、生物多樣性和生物棲息地，決定著森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量。就系統(tǒng)學(xué)而言，森林是一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)，其復(fù)雜性可歸因于結(jié)構(gòu)多樣性，即空間分布格局與物種多樣性，而在森林研究過(guò)程中往往以單木結(jié)構(gòu)作為基礎(chǔ)研究，并深入探究單木器官的構(gòu)建方法（任非兒 等，2021），因?yàn)槠鋫€(gè)體特征客觀反映了森林的結(jié)構(gòu)特征和生長(zhǎng)過(guò)程。本文對(duì)3 維林木結(jié)構(gòu)的虛擬建模方法進(jìn)行研究，將這些方法分為設(shè)計(jì)與重建兩類。設(shè)計(jì)即使用自定義樹木的形狀與結(jié)構(gòu)規(guī)則來(lái)創(chuàng)建模型，主要包括基于L 系統(tǒng)（L-system）和基于自定義草圖或交互式的建模方法。重建則表示依照真實(shí)世界的林分特征數(shù)據(jù)（圖像與點(diǎn)云等）對(duì)林木進(jìn)行重建。

1.1 基于規(guī)則的林木建模方法

1.1.1 L-系統(tǒng)

Lindenmayer（1968）提出L-system 并對(duì)簡(jiǎn)單多細(xì)胞生物的發(fā)育過(guò)程進(jìn)行字符串描述。L-system是一種并行的字符串重寫系統(tǒng)，其文法規(guī)則基于符號(hào)定義，給定相應(yīng)的文法規(guī)則并通過(guò)字符串重寫和替換就能重建出目標(biāo)模型。同樣，植物的生長(zhǎng)過(guò)程也具有自相似的特性，因此L-system 隨之得以應(yīng)用于植物建模。圖1是一個(gè)L-system生長(zhǎng)樹模型示例，主要包含語(yǔ)法規(guī)則和字符解釋兩部分。語(yǔ)法規(guī)則指導(dǎo)指令產(chǎn)生新的字符串，字符解釋則表示相關(guān)操作（分支創(chuàng)建、葉子創(chuàng)建以及角度旋轉(zhuǎn)）。在界定終止符和非終止符后，由第1條規(guī)則迭代生成最終模型。迄今為止，國(guó)內(nèi)外許多植物建模應(yīng)用軟件都是基于L-系統(tǒng)開發(fā)的，如Xfrog、SpeedTree和L-Studio等。

圖1 L-system示例（Okura，2022）Fig.1 L-system example（Okura，2022）

此外，許多研究在進(jìn)行樹木建模時(shí)也使用了L-system 進(jìn)行結(jié)構(gòu)生長(zhǎng)。例如，Shlyakhter 等人（2001）采用基于圖像運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu)恢復(fù)的建模方法為樹木骨架定義文法規(guī)則，該方法由基于規(guī)則和基于圖像的方法融合而成，具有開創(chuàng)性意義。此外，L 系統(tǒng)文法的優(yōu)點(diǎn)在于它允許其他優(yōu)化算法對(duì)其進(jìn)行增長(zhǎng)和泛化，增加了擴(kuò)展或推廣模型的可能性。

上述研究為樹木建模抽取規(guī)則奠定了基礎(chǔ)，但研究者需要充分掌握樹木結(jié)構(gòu)才能構(gòu)建符合客觀實(shí)際的模型。樹木結(jié)構(gòu)科學(xué)可追溯至Leonardo da Vinc規(guī)則（即任意高度上一個(gè)分支點(diǎn)以上的所有樹枝橫截面積之和等于該點(diǎn)所在樹干或樹枝的橫截面積）以及Thompson（1992）對(duì)樹木的生長(zhǎng)與形態(tài)關(guān)系的探究。簡(jiǎn)而言之，樹木結(jié)構(gòu)是其遺傳、發(fā)育以及各個(gè)分支對(duì)自然環(huán)境適應(yīng)度的表征，只有對(duì)生物學(xué)和幾何學(xué)充分了解，才能定義出更接近于真實(shí)樹木的文法規(guī)則。

1.1.2 基于自定義方法建模

基于自定義方法建模一般是半自動(dòng)化的，其目的是為了協(xié)助用戶創(chuàng)新和設(shè)計(jì)的過(guò)程，主要分為基于手繪或草圖的設(shè)計(jì)方法和基于交互式的設(shè)計(jì)方法?；诓輬D建模是指用戶根據(jù)自定義的2 維簡(jiǎn)筆圖或素描，結(jié)合重建算法生成3 維樹木模型；基于交互式建模則一般結(jié)合VR（virtual reality）設(shè)備使用戶在沉浸式虛擬場(chǎng)景中完成設(shè)計(jì)。

Okabe 等人（2006）提出一種可編輯式的草圖建模方法，首先輸入自定義的手繪草圖，根據(jù)2 維距離場(chǎng)計(jì)算枝干的深度信息，再使用貪心算法逐個(gè)添加枝干后進(jìn)一步建立體素模型。該方法不僅方便快捷，還支持用戶的編輯操作（添加、修改及刪除分支），但其未考慮樹木的自然生長(zhǎng)規(guī)則。而Chen 等人（2008）則在使用草圖建模的過(guò)程中加入了自相似的指導(dǎo)規(guī)則，使構(gòu)建出的樹木模型更加逼真自然，并建立了樹木模型資料庫(kù)作為先驗(yàn)知識(shí)。該方法適于重建具有自相似特征的樹木，但對(duì)棕櫚樹或云杉等不具有自相似特性的樹種進(jìn)行重建還是非常困難。

為了解決多樣性樹種的兼容性問題，涌現(xiàn)出許多研究。如Makowski 等人（2019）為構(gòu)建真實(shí)復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)收集了多達(dá)50 萬(wàn)株的樹木結(jié)構(gòu)形態(tài)數(shù)據(jù)，并為建立生物群落系統(tǒng)仿真提供了相應(yīng)支持。該方法不僅考慮了同種植物不同植株間的自相似，還考慮了不同種類間的自相似，其建立的異質(zhì)場(chǎng)景如圖2 所示。H?drich 等人（2021）和Pa?ubicki 等人（2022）也在構(gòu)建大規(guī)模森林場(chǎng)景時(shí)采用了自組織方法構(gòu)建樹木模型，首先建立多個(gè)分支的草圖模塊，再根據(jù)自組織算法自動(dòng)拼接為完整的樹模型草圖，該方法無(wú)需人工繪制草圖，非常適用于大規(guī)模森林場(chǎng)景重建。

圖2 基于草圖構(gòu)建的森林場(chǎng)景Fig.2 The forest scene constructed based on the sketch（（a）maple forest（Makowski et al.，2019）；（b）pine forest（Makowski et al.，2019）；（c）multi-species tropical rainforest（Makowski et al.，2019）；（d）forest scene with interaction of environmental factors（Pa?ubicki et al.，2022）；（e）forest scene with foehn effect（Pa?ubicki et al.，2022）；（f）forest scene with the colors of the four seasons（Pa?ubicki et al.，2022））

由于繪制的草圖都是2 維圖像，僅能表示樹木輪廓，對(duì)定義3 維結(jié)構(gòu)（如樹枝空間角度等）具有一定歧義性，從2 維分支推斷出2 維骨架效率并不高。由此，Liu 等人（2019）提出一種基于6 自由度運(yùn)動(dòng)控制器的虛擬植物建模系統(tǒng)，能使用戶在沉浸式環(huán)境下使用控制器繪制3 維樹木，以及靈活地進(jìn)行枝干平移和旋轉(zhuǎn)操作，但對(duì)細(xì)枝的建立并不友好，樹木的建模效果比較依賴于用戶操作。Yuan 和Huai（2021）提出了一種新的基于VR 的樹木建模方法，首先對(duì)用戶輸入進(jìn)行草圖化用于建立3 維分支骨架，再根據(jù)矢量投影法平滑枝干細(xì)節(jié)，最后引入Perlin 噪聲隨機(jī)生成細(xì)枝葉方法。該方法建模具有強(qiáng)烈的真實(shí)感，為未來(lái)虛擬現(xiàn)實(shí)沉浸式建模研究提供了基礎(chǔ)。

1.2 基于林分特征的真實(shí)場(chǎng)景重建方法

1.2.1 基于圖像建模

在林木重建中，基于圖像建模是較為常見的方法，其具有采集便捷、信息豐富等特點(diǎn)。得益于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展，虛擬林木建?？梢愿鶕?jù)單目或多目圖像推斷出空間關(guān)系和結(jié)構(gòu)輪廓，從而構(gòu)建樹枝和樹干的拓?fù)潢P(guān)系并描繪其幾何結(jié)構(gòu)。

Quan 等人（2006）提出了一種自動(dòng)化構(gòu)建樹模型的技術(shù)，通過(guò)采集時(shí)間序列圖像結(jié)合相機(jī)參數(shù)進(jìn)行配準(zhǔn)，生成該組圖像的空間點(diǎn)云集合，用于描繪植物形狀，并根據(jù)Graph Partition 算法對(duì)葉子進(jìn)行自動(dòng)分割，最后使用奇異值分解（singular value decomposition，SVD）對(duì)葉片進(jìn)行重構(gòu)以及紋理貼圖。該算法目前廣泛應(yīng)用于灌木重建，但由于圖像中一些枝干常被遮蔽，在樹枝構(gòu)建階段具有一定局限性。針對(duì)該問題，研究者采用交互式編輯方法標(biāo)記枝干。同時(shí)，為了減少人為主觀性影響和提高建模效率，Tan等人（2007）基于上述方法提出了自動(dòng)化的枝干標(biāo)記法，具體重建方法如圖3所示。

圖3 基于多幅圖像的建模方法（Tan等，2007）Fig.3 Modeling method based on multiple images（Tan et al.，2007）

1）在第1 階段沿用Quan 等人（2006）和Tan 等人（2017）的圖像配準(zhǔn)和點(diǎn)云采集方法。

2）將點(diǎn)云數(shù)據(jù)劃分枝干集群（每個(gè)子圖由一個(gè)主枝和多個(gè)子枝組成），根據(jù)自下而上的方式對(duì)每個(gè)子圖進(jìn)行重建，當(dāng)一個(gè)子圖重建完成后，迭代建立其他子圖，直到所有子圖遍歷完成為止。

3）由于第2 階段只建立了可見樹枝，一些遮擋的樹枝信息無(wú)法捕獲。根據(jù)分形假設(shè)定理（即枝干結(jié)構(gòu)是局部自相似的）對(duì)遮擋的樹枝使用子圖復(fù)制的方法對(duì)其復(fù)制生長(zhǎng)，直到逼近輪廓邊界為止。最后，當(dāng)枝干構(gòu)建完備，需要使用均值漂移算法對(duì)每個(gè)子圖細(xì)致區(qū)域進(jìn)行聚類得到葉片分布，再通過(guò)LDI（leaf density index）對(duì)每個(gè)子圖區(qū)域進(jìn)行葉片填充。

盡管Tan 等人（2007）的方法采用的基于多目圖像的建模方式適用于較空曠的場(chǎng)景，但仍無(wú)法解決較為復(fù)雜場(chǎng)景的自動(dòng)分割問題。因此Tan 等人（2008）進(jìn)行深入研究后提出了一種基于圖像建模和基于草圖建模的混合單目圖像建模方法。該方法為減小規(guī)則約束和參數(shù)調(diào)整的成本，將枝干、樹冠的提取過(guò)程設(shè)計(jì)為用戶自定義繪制，其間需要人工干預(yù)，但與Quan 等人（2006）的方法相比，建模過(guò)程得到了簡(jiǎn)化。

如圖4（a）所示，用戶可最少在樹木圖像上繪制兩筆，第1 筆圍繞樹冠畫出冠狀區(qū)域，第2 筆畫出樹干主干區(qū)域，即可從繪制的分支筆劃中自動(dòng)尋找可見分支，子枝生長(zhǎng)過(guò)程根據(jù)預(yù)先建立的枝干數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行，并使用高斯混合模型提取葉片分布位置，進(jìn)而在樹枝生長(zhǎng)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)插入葉片。較前述方法而言，該方法便捷、快速，能具備較高的保真度，并能對(duì)多棵樹場(chǎng)景進(jìn)行處理，如圖4（b）（c）所示，這是前述方法不能做到的。

圖4 基于單幅圖像的建模方法（Tan等，2008）Fig.4 Modeling method based on a single image（Tan et al.，2008）（（a）simple strokes；（b）multiple trees illustration；（c）modeling effect）

雖然上述基于圖像建模的研究已經(jīng)取得不錯(cuò)的成果，但基本都需要人為干預(yù)，而且對(duì)于遮蔽性較強(qiáng)的場(chǎng)景建模效果并不理想，因此近年來(lái)一些研究者采用深度學(xué)習(xí)提出了更自動(dòng)化的樹木建模方法。Isokane 等人（2018）提出一種使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推斷被遮蔽枝干位置的方法，首先將每幅圖像中樹木的2維姿態(tài)作為子視圖，再將多幅子視圖合并到3維體素空間中獲得枝干概率分布，最后采用粒子流模擬法從概率分布中生成顯式的枝干結(jié)構(gòu)，相比Quan等人（2006）和Tan 等人（2007，2008）的方法，該方法能重建出更為準(zhǔn)確的樹木結(jié)構(gòu)。

此外，Li 等人（2021）使用3 個(gè)級(jí)聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行樹木重建。首先使用DeepLab-V3 進(jìn)行語(yǔ)義分割，實(shí)現(xiàn)前景分離獲得樹木分割掩碼，第2個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN）用于識(shí)別具體樹，第3 個(gè)CNN 用于樹木獲得RBV（radial bounding volumes），即多層圓柱層疊加體，最后使用Bi-Modal Growth重建主干和細(xì)枝。相比Isokane等人（2018）的方法，該方法實(shí)現(xiàn)了枝干提取自動(dòng)化，對(duì)許多樹種具有普適性，并能有效解決葉子遮擋嚴(yán)重的問題。

1.2.2 基于點(diǎn)云建模

隨著激光雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展，其自動(dòng)化程度逐漸提高、通用性逐漸增強(qiáng)，進(jìn)而適用于大規(guī)模場(chǎng)景作業(yè)，已廣泛應(yīng)用于虛擬林木建模。點(diǎn)云的獲取方法主要分為手動(dòng)磁控、攝影測(cè)量和激光雷達(dá)（light detection and ranging，LiDAR）（Bournez 等，2017）。手動(dòng)磁控是早期的點(diǎn)云獲取方式，需要對(duì)目標(biāo)物進(jìn)行接觸式采樣，不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力且采樣難度大，而攝影測(cè)量和LiDAR 均為非接觸式自動(dòng)采集。攝影測(cè)量方法根據(jù)移動(dòng)拍攝采集多幅圖像參數(shù)、重疊等信息，例如移動(dòng)攝影測(cè)量（structure from motion，SfM），再通過(guò)圖像匹配算法生成點(diǎn)云數(shù)據(jù)。LiDAR 則使用發(fā)射器主動(dòng)向地物發(fā)射激光脈沖，接收器接收地物植被返回的脈沖信號(hào)，不同回波點(diǎn)（X，Y，Z）反映了不同地物植被從冠層表面到冠層內(nèi)部枝干、背景等相關(guān)的結(jié)構(gòu)信息。

相比攝影測(cè)量，LiDAR 更廣泛應(yīng)用于3D 植被建模（Guo 等，2021），并根據(jù)不同回波方式主要分為波形和點(diǎn)云兩類。通過(guò)發(fā)射激光脈沖獲取全波形數(shù)據(jù)，進(jìn)而接收器實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)地物植被的垂直結(jié)構(gòu)信息的記錄，點(diǎn)云數(shù)據(jù)也進(jìn)一步以3 維離散點(diǎn)（X，Y，Z）記錄植被的結(jié)構(gòu)信息。盡管全波形數(shù)據(jù)記錄了豐富的植被結(jié)構(gòu)信息，但光斑較大很難適用于精細(xì)化的3 維林木建模。根據(jù)不同的平臺(tái)，激光雷達(dá)主要分為地基、機(jī)載和星載3 類，但不同傳感器和平臺(tái)具有一定局限性。例如，地面激光雷達(dá)（terrestrial laser scanning，TLS）自下而上掃描地物植被，在高郁度區(qū)域脈沖難以捕獲冠層頂部結(jié)構(gòu)。由于點(diǎn)云是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，沒有具體的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，所以將點(diǎn)云作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)對(duì)樹木進(jìn)行重構(gòu)較為困難，此外枝葉混合與枝干的復(fù)雜性也增加了建模難度。在基于點(diǎn)云重建樹木幾何結(jié)構(gòu)研究中，主要分為3 類，即基于包絡(luò)形態(tài)建模、基于體素化建模和基于幾何形態(tài)與圖論建模。

1）基于包絡(luò)形態(tài)繪制建模側(cè)重于對(duì)樹木冠層結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，主要利用3 維包絡(luò)圖描述冠層表面結(jié)構(gòu)，冠層結(jié)構(gòu)作為樹木的重要構(gòu)成影響了光合作用分配（Magney 等，2016）?；趲缀蚊枥L冠層形狀的研究主要為3 類，即Alhpa Shape、凹包（concave hull）和凸包（convex hull）（Xu 等，2021）。據(jù)Cola?o 等人（2017）所述，Alhpa Shape 對(duì)冠形描述最具代表性，其不僅包含凸包和凹包，而且加入了剛體變換對(duì)冠層表面進(jìn)行拓展性描述。針對(duì)冠層重建是對(duì)樹木3 維模型的簡(jiǎn)化描述，簡(jiǎn)潔的幾何形狀能高效快速地構(gòu)建緊湊的林分場(chǎng)景，減少計(jì)算復(fù)雜度和模型存儲(chǔ)空間（Cluzeau 等，1995）。雖然該方法對(duì)樹木結(jié)構(gòu)形狀高度簡(jiǎn)化，但是樹木的幾何結(jié)構(gòu)（樹高、枝下高、冠幅、胸徑和樹冠投影）仍可通過(guò)迭代損失函數(shù)推斷估計(jì)（Chakraborty 等，2019）。盡管包絡(luò)形態(tài)的開閉性可以降低噪聲的敏感性，對(duì)于幾何形態(tài)簡(jiǎn)單的樹木（如闊葉樹）效果顯著（Janoutová等，2019），但仍可能會(huì)丟失冠內(nèi)信息。該類方法側(cè)重于對(duì)冠層信息描述，為節(jié)約計(jì)算成本，很少對(duì)冠內(nèi)信息進(jìn)行描述。特別是在基于凸包形態(tài)重建中，默認(rèn)葉片分布是均勻的（Bournez 等，2019），實(shí)際上葉片分布是分形的（Zeide 和Pfeifer，1991）。簡(jiǎn)而言之，基于包絡(luò)形態(tài)建模雖然節(jié)省了計(jì)算開銷，但是丟失了樹冠內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息，導(dǎo)致模型結(jié)構(gòu)精度低，葉片分布也不符合生態(tài)學(xué)規(guī)律。

2）基于體素化建模是將點(diǎn)云轉(zhuǎn)換為體素空間，根據(jù)點(diǎn)云空間分布和激光強(qiáng)度為每個(gè)體素賦值。體素值可作為識(shí)別對(duì)象以及去噪的判定閾值，在多個(gè)體素中識(shí)別冠點(diǎn)以及樹形結(jié)構(gòu)?；诎瞬鏄洌∣ctree）的樹木建模是體素化以及圖論建模具有代表性的一類建模方法（曹偉 等，2021）。例如，Bucksch 等人（2010）提出的CAMPINO（collapsing and merging procedures in octree-graphs）建模方法可以從密度不均、含噪聲與少量數(shù)據(jù)缺失的TLS（terrestrial laser scanning）點(diǎn)云中提取與原始點(diǎn)云高度吻合的樹木骨架結(jié)構(gòu)，但其對(duì)體素規(guī)格大小比較敏感。體素規(guī)格過(guò)大會(huì)出現(xiàn)拓?fù)溥B接錯(cuò)誤，體素規(guī)格過(guò)小則會(huì)增加計(jì)算成本，降低建模效率，合理的體素設(shè)定才能夠較好地均衡算法時(shí)空復(fù)雜度和樹木模型保真度。此外，體素結(jié)構(gòu)可以更好地表征冠層空間以及葉片分布（Barton等，2020）。Janoutová等人（2019）提出的基于體素結(jié)構(gòu)定量測(cè)量方法，不僅解決了體素規(guī)格難以確定的問題，還可以補(bǔ)全體素?cái)噫湹葐栴}，同時(shí)基于體素化的點(diǎn)云，可以更好地控制葉片插入節(jié)點(diǎn)。對(duì)比基于包絡(luò)形態(tài)建模，基于體素空間建模能適用于結(jié)構(gòu)精度相對(duì)較低的樹模型，而且能保留更多的冠層細(xì)節(jié)，但該類方法的時(shí)空復(fù)雜度依賴于體素規(guī)格大小的設(shè)定。

3）基于幾何形態(tài)和圖論建模。由于樹木結(jié)構(gòu)在3 維空間中具有相對(duì)完整的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和幾何形狀，所以可將其與先驗(yàn)假設(shè)模型進(jìn)行結(jié)合。其中，定量結(jié)構(gòu)模型（quantitative structure model，QSM）是最具有代表性的算法，原理是通過(guò)圓柱體擬合點(diǎn)云后將枝干逐層級(jí)劃分并將其特征（體積和分支大?。┝炕≧aumonen 等，2013）?；趫A柱體擬合的模型，例如TreeQSM（Calders 等，2015）和SimpleTree（Hackenberg等，2015），對(duì)具有復(fù)雜拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的樹木而言，基于分段擬合的方法具有一定局限性，例如對(duì)果樹、熱帶森林中的板根樹木建模效果并不理想（Calders等，2020），還需要注入先驗(yàn)知識(shí)以及手動(dòng)調(diào)參，進(jìn)一步降低了模型自動(dòng)化效率。

除上述方法外，基于圖論的樹木骨架自動(dòng)提取方法也得到廣泛應(yīng)用。Verroust 和Lazarus（1999）提出了根據(jù)點(diǎn)集鄰接圖搜尋最短路徑，實(shí)現(xiàn)骨架線提取，但該方法在稀疏點(diǎn)云上會(huì)出現(xiàn)斷連問題。Dey和Sun（2006）為了解決上述問題，使用網(wǎng)格法分解3 維內(nèi)側(cè)軸并抽取點(diǎn)云結(jié)構(gòu)，然而會(huì)出現(xiàn)邊界連續(xù)而中軸封閉的問題，導(dǎo)致無(wú)法估計(jì)內(nèi)側(cè)軸的情況。Delagrange 等人（2014）改進(jìn)了Verroust 的鄰接圖提取算法，創(chuàng)建了基于L 系統(tǒng)的Pypetree，對(duì)孤立木和小樹能實(shí)現(xiàn)較高質(zhì)量的重建，但還是難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜的樹木結(jié)構(gòu)。因此，Du等人（2019）提出了AdTree算法，基于最小生成樹算法有效提取樹木骨架，并在迭代對(duì)骨架進(jìn)行簡(jiǎn)化后沿骨架線采用圓柱體擬合進(jìn)一步生成模型；而Fan等人（2020）則結(jié)合Adtree和TreeQSM提出了AdQSM，形成了一套具有樹木3維重建和定量結(jié)構(gòu)估計(jì)的系統(tǒng)。

1.3 小結(jié)

本節(jié)主要集中討論了近些年虛擬林木的建模與繪制，并將這些方法歸為重建和設(shè)計(jì)兩類。上述方法多數(shù)用來(lái)構(gòu)建單木模型，并作為大規(guī)模森林場(chǎng)景重建的理論基礎(chǔ)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)森林場(chǎng)景可視化?；谝?guī)則生成、草圖或交互式對(duì)林木進(jìn)行設(shè)計(jì)，雖然過(guò)程直觀，但這類方法不僅需要充分地掌握植物學(xué)原理，而且還需調(diào)整多個(gè)控制參數(shù)，存在效率低、保真度缺乏等問題?；趫D像的建模方法是最為便捷的方式，但并不適用于重建具有高遮蔽性的場(chǎng)景，然而在森林中遮蔽現(xiàn)象是比較常見的?；邳c(diǎn)云重構(gòu)模型是保真度最高的方法，但比較耗費(fèi)人力物力，模型準(zhǔn)確性也依賴前期數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理工作（數(shù)據(jù)采集、配準(zhǔn)、去噪和重構(gòu)微調(diào)），對(duì)構(gòu)建大規(guī)模森林場(chǎng)景具有一定局限性。

2 林火仿真模型

林火蔓延模型是林火模擬仿真技術(shù)的重要組成部分，研究者在簡(jiǎn)化條件的前提下，對(duì)影響林火蔓延的各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行數(shù)學(xué)化處理，得到林火行為與各項(xiàng)參數(shù)間的定量關(guān)系來(lái)構(gòu)建林火蔓延模型。目前應(yīng)用較廣的林火蔓延模型有美國(guó)的Rothermel 模型、澳大利亞的 McArthur 模型、加拿大林火蔓延模型以及我國(guó)的王正非林火蔓延模型等。根據(jù)是否考慮林火燃燒過(guò)程中的物理化學(xué)反應(yīng)過(guò)程以及是否采用統(tǒng)計(jì)方法，現(xiàn)有的林火蔓延模型分為3 類，即物理模型、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ鸵约鞍虢?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停≒astor 等，2003）。本文通過(guò)介紹各類模型的理論基礎(chǔ)及實(shí)現(xiàn)方法，并結(jié)合國(guó)內(nèi)外對(duì)各類模型的研究進(jìn)展對(duì)不同模型的側(cè)重點(diǎn)以及優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行歸納分析。

2.1 林火蔓延模型

2.1.1 物理模型

林火發(fā)生至消亡的整個(gè)過(guò)程是一個(gè)釋放復(fù)雜能量組合的燃燒化學(xué)過(guò)程以及將該能量傳輸?shù)街車慈紵娜剂虾蟛⑵潼c(diǎn)燃的熱傳導(dǎo)過(guò)程。物理模型是通過(guò)對(duì)燃燒過(guò)程中的化學(xué)過(guò)程與物理過(guò)程在廣泛的時(shí)空尺度上的相互作用進(jìn)行分析所建立的林火行為模型（Sullivan，2009a）。其中，有的物理模型不僅考慮燃燒過(guò)程中的物理過(guò)程，而且通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲取了模型的一些參數(shù)，因此也稱為半物理模型。由于這兩類物理模型構(gòu)建均不以經(jīng)驗(yàn)或統(tǒng)計(jì)規(guī)則為主來(lái)預(yù)測(cè)火焰的蔓延和行為，而是依靠物理和化學(xué)公式來(lái)建模火災(zāi)行為，因此本文將其均歸類為物理模型。Grishin（1997）將建立確定性物理模型分為5 個(gè)階段，如圖5所示。

早期提出的物理模型是基于物理守恒定律并以熱輻射作為主要傳熱方式將火焰蔓延速度的預(yù)測(cè)問題轉(zhuǎn)換為熱傳導(dǎo)計(jì)算問題后建立的熱擴(kuò)散微分方程，如Fons 等人（1946）提出的林火蔓延模型等。研究人員在上述模型的基礎(chǔ)上開發(fā)了基于更復(fù)雜機(jī)理的物理模型。例如，法國(guó)能源實(shí)驗(yàn)室的Séro-Guillaume 和Margerit（2002）開發(fā)的LEMTA（Laboratoire d’énergétique et de Mécanique Théorique et Appliquée）模型，該模型基于簡(jiǎn)化的燃燒化學(xué)和固相化學(xué)將氣、固相相互作用方程卷積為宏觀量，從而在宏觀尺度上對(duì)燃燒過(guò)程進(jìn)行分析，并采用不可逆熱力學(xué)閉合方程組的擴(kuò)展作為模型的理論基礎(chǔ)，進(jìn)一步對(duì)燃燒過(guò)程中的機(jī)理進(jìn)行研究。

在此之前，Grishin（1996）模型不僅考慮了燃燒中基本的物理化學(xué)過(guò)程，并將氣相和固相中的質(zhì)量、動(dòng)量和能量守恒原理與邊界條件相結(jié)合，進(jìn)一步構(gòu)建出林火多相模型對(duì)火鋒的結(jié)構(gòu)及發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)。此外，Larini 等人（1998）開發(fā)的IUSTI（Institut Universitaire des Systémes Thermiqes Industriels）模型對(duì)Grishi 模型的建模方法進(jìn)行擴(kuò)展，通過(guò)將單個(gè)氣相與任意數(shù)量的固相之間的質(zhì)量、動(dòng)量和能量交換項(xiàng)進(jìn)行耦合，實(shí)現(xiàn)在更小的尺度上求解化學(xué)和守恒方程。

許多研究者為了構(gòu)建更完善的林火蔓延模型，對(duì)林火燃燒過(guò)程的物理化學(xué)現(xiàn)象進(jìn)行深入的研究。H?drich 等人（2021）通過(guò)將林火燃燒過(guò)程與改變大氣溫度的熱傳遞過(guò)程中的求解器進(jìn)行耦合，對(duì)林火過(guò)程中單木燃燒進(jìn)行模擬，該方法不僅能夠更真實(shí)地模擬林火的傳播過(guò)程，還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)林火模擬不同詳細(xì)程度上的選擇，其林火蔓延場(chǎng)景如圖6 所示。Pirk 等人（2017）對(duì)林火燃燒行為中的木材熱解過(guò)程進(jìn)行研究，采用一系列非線性無(wú)量綱參數(shù)對(duì)跨炭層和不同木質(zhì)組織的體積傳熱進(jìn)行描述，如無(wú)量綱參數(shù)c來(lái)近似炭層的絕緣效果，實(shí)現(xiàn)對(duì)林火燃燒過(guò)程中重要的炭絕緣作用的詳細(xì)物理模擬。

圖6 森林火災(zāi)蔓延模擬場(chǎng)景（H?drich等，2021）Fig.6 Simulation scenario of forest fire spread（H?drich et al.，2021）

You 等人（2022）基于有限狀態(tài)機(jī)原理對(duì)Pirk 等人（2017）的模型進(jìn)行優(yōu)化，根據(jù)風(fēng)場(chǎng)動(dòng)態(tài)調(diào)整使用形態(tài)結(jié)構(gòu)模擬的樹形模塊，通過(guò)樹形模塊間的交互來(lái)驅(qū)動(dòng)樹形模塊的狀態(tài)轉(zhuǎn)移，實(shí)現(xiàn)林火蔓延可視化仿真。該模型對(duì)燃燒熱解導(dǎo)致樹木含水量改變的物理過(guò)程進(jìn)行分析，并采用熱重量分析法得到木材質(zhì)量損失率方程，實(shí)現(xiàn)了對(duì)林火燃燒過(guò)程中物理機(jī)理的進(jìn)一步研究。

2.1.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ筒豢紤]林火燃燒過(guò)程中的物理機(jī)制，僅對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析并擬合建立模型方程，如McArthur 模型、加拿大林火蔓延模型（Canadian forest fire behaviour prediction，CFFBP）等，其最早的研究重點(diǎn)是確定能夠直觀描述火災(zāi)行為的關(guān)鍵特征，如頭部火焰的前向蔓延率（rate of fire spread，ROS）以及火焰的高度和角度等。

研究人員使用一種“設(shè)計(jì)并點(diǎn)燃實(shí)驗(yàn)性火災(zāi)”的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)林火行為預(yù)測(cè)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷拈_發(fā)，該方法可分為4 部分。1）設(shè)置可燃物并量化分析燃燒場(chǎng)景特征（可燃物負(fù)荷、高度、水分含量，燃燒特性以及坡度等）；2）對(duì)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景的大氣環(huán)境變量（風(fēng)速、風(fēng)向、氣溫和相對(duì)濕度等）進(jìn)行觀察與測(cè)量；3）對(duì)燃燒過(guò)程中火焰行為特征（火焰蔓延速度、蔓延形狀以及燃燒速度等）進(jìn)行觀察與測(cè)量；4）統(tǒng)計(jì)分析燃燒實(shí)驗(yàn)中所有測(cè)量結(jié)果之間的關(guān)系，構(gòu)建相應(yīng)的模型（Sullivan，2009b）。

McArthur 模型是Noble 等人（1980）對(duì)McArthur火險(xiǎn)尺的數(shù)學(xué)描述，該模型是在多次點(diǎn)燃實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上導(dǎo)出林火蔓延速度與各參數(shù)之間定量的關(guān)系式后構(gòu)建成功的。McArthur模型能夠測(cè)量并預(yù)測(cè)林火蔓延速度，同時(shí)可以預(yù)報(bào)火險(xiǎn)天氣以及部分重要的林火行為參數(shù)。但由于其是基于澳大利亞的實(shí)驗(yàn)環(huán)境開發(fā)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，?chǎng)景較為單一，因此適用范圍主要為草地與桉樹林。目前較為先進(jìn)的林火蔓延模型的構(gòu)建都是在這類傳統(tǒng)林火蔓延模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建的（康慶江，2022）。例如，澳大利亞墨爾本大學(xué)研發(fā)的菲尼克斯（Phoenix），一種灌木火焰蔓延模擬系統(tǒng)，是在McArthur 模型基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)建立的，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)澳大利亞林火蔓延過(guò)程的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。

同樣，加拿大林火蔓延模型（Canadian forest fire behaviour prediction，CFFBP）（Forestry Canada Fire Danger Group，1992）是在對(duì)加拿大林火長(zhǎng)期研究的基礎(chǔ)上，進(jìn)行近500 次室內(nèi)實(shí)驗(yàn)，并結(jié)合實(shí)際林火觀測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)建的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?。CFFBP根據(jù)加拿大的植被狀況將可燃物劃分為5類，并細(xì)分為16種類型，能夠基于特定燃料類型的天氣、燃料濕度、一年中的時(shí)間和地形變量預(yù)測(cè)林火的蔓延速度（rate of fire spread，ROS）和強(qiáng)度。加拿大林火蔓延模型的最終版本與加拿大森林火災(zāi)天氣指數(shù)系統(tǒng)（Canadian forest fire weather index，CFWI）一同構(gòu)成了加拿大森林火災(zāi)危險(xiǎn)等級(jí)系統(tǒng)（Canada forest fire danger risk system，CFFDRS）。

相關(guān)研究以加拿大林火蔓延模型為基礎(chǔ)，衍生出許多優(yōu)秀的林火蔓延模型。如Prometheus（Tymstra 等，2010）模型通過(guò)采用加拿大林火蔓延模型來(lái)計(jì)算火勢(shì)蔓延速率和其他火災(zāi)行為特征，不僅將其中的可燃物類型作為默認(rèn)類型還進(jìn)行了部分?jǐn)U展；Pais 等人（2021）開發(fā)的Cell2Fire 火災(zāi)增長(zhǎng)模擬器則基于加拿大林火蔓延模型預(yù)測(cè)的蔓延速率實(shí)現(xiàn)了對(duì)火災(zāi)環(huán)境中每個(gè)單元火勢(shì)蔓延趨勢(shì)的控制，該模擬器不僅預(yù)測(cè)效果較好而且具有模擬速度快、可擴(kuò)展程度高的優(yōu)點(diǎn)。圖7為Cell2Fire模型（Pais等，2021）與先進(jìn)的模擬器Prometheus 對(duì)加拿大某地區(qū)的林火痕跡預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比?？梢钥闯觯瑑煞N模型的預(yù)測(cè)結(jié)果十分相似，表明Cell2Fire 模型構(gòu)建獲得顯著成功。

圖7 Cell2Fire模型與先進(jìn)模擬器Prometheus的林火痕跡預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比Fig.7 Comparison of forest fire trace prediction results between Cell2Fire model and the advanced simulator prometheus（（a）Prometheus model prediction result；（b）real fire projected in grid format；（c）Cell2Fire model prediction result（Pais et al.，2021））

2.1.3 半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ徒Y(jié)合了物理模型與經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膬?yōu)點(diǎn)，同時(shí)考慮了林火蔓延過(guò)程中的物理化學(xué)反應(yīng)以及具體實(shí)驗(yàn)采用的統(tǒng)計(jì)分析方法。典型的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ桶ㄖ袊?guó)的王正非模型以及美國(guó)的Rothermel 模型等。王正非林火蔓延模型是根據(jù)大小興安嶺、四川省的多次火燒試驗(yàn)數(shù)據(jù)并結(jié)合林火燃燒過(guò)程中的物理機(jī)制分析得出的半經(jīng)驗(yàn)林火蔓延模型（張曉婷等，2020）。美國(guó)的Rothermel 模型是在遵守物理守恒定律的基礎(chǔ)上，根據(jù)林火蔓延過(guò)程中的物理機(jī)制進(jìn)行設(shè)計(jì)，并在具體實(shí)驗(yàn)中對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析后建立的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，該模型在相關(guān)研究中有著廣泛應(yīng)用。

王正非模型針對(duì)我國(guó)森林的構(gòu)成特點(diǎn)，通過(guò)選取可燃物類型、風(fēng)速和坡度作為主要影響因子對(duì)林火蔓延情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。該模型的優(yōu)點(diǎn)是針對(duì)性強(qiáng)且使用方便，缺點(diǎn)在于該模型僅能在室內(nèi)或無(wú)風(fēng)條件下根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)給出初始蔓延速度。因此，許多學(xué)者針對(duì)王正非模型的缺點(diǎn)開展相關(guān)研究并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化與改進(jìn)。毛賢敏和徐文興（1991）考慮風(fēng)向和地形的組合，對(duì)王正非模型提出的坡度影響因子繼續(xù)改進(jìn)，模擬提出了上坡、下坡、左平坡、右平坡和風(fēng)共5 個(gè)方向的方程組，改進(jìn)了模型在實(shí)際情況中的預(yù)測(cè)結(jié)果。而張曉婷等人（2020）在王正非模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究了可燃物濕度對(duì)林火蔓延初始速度的影響，結(jié)合改進(jìn)后的坡度影響因子實(shí)現(xiàn)了風(fēng)向與坡度的更準(zhǔn)確結(jié)合，因此使用該林火蔓延改進(jìn)模型可以得到更精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)效果。

Rothermel 模型一般研究火焰前鋒的蔓延過(guò)程，根據(jù)“似穩(wěn)態(tài)”的概念從宏觀方面研究林火行為，而不考慮火場(chǎng)的持續(xù)燃燒。該模型通常建立在均質(zhì)的可燃物中，假定可燃物與地形在空間中連續(xù)分布，并保持可燃物的含水量以及風(fēng)速、坡度等參數(shù)不變，一般對(duì)可燃物的尺寸有所限制，還可能忽略較大的可燃物造成的影響。

Rothermel 模型作為基于能量守恒定律的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停橄蟪潭容^高，具有較寬的適用范圍。但在現(xiàn)實(shí)情況中，微觀尺度的可燃物很難保持模型的均質(zhì)前提，因此Rothermel 采用加權(quán)平均法獲得可燃物的參量（唐曉燕 等，2002），而后Francis 又對(duì)空間可燃物異質(zhì)的林火蔓延進(jìn)行了相應(yīng)研究（胡健，2007）。Rothermel 模型通常不適用于對(duì)含水量超過(guò)35%的可燃物進(jìn)行燃燒模擬（Weise 和Biging，1997），更因其作為半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停枰嗑S參數(shù)（可燃物、地形及天氣等）的輸入而導(dǎo)致了不確定性問題的出現(xiàn)。

為了解決不確定性問題，Liu等人（2015）通過(guò)構(gòu)建具有多項(xiàng)式擴(kuò)展方法的模型，獲取截?cái)嗪蟮姆讲罘治觯╝nalysis of variance，ANOVA）—高維模型表示，對(duì)Rothermel 模型中的輸入?yún)?shù)進(jìn)行全局靈敏度分析來(lái)確定重要的輸入?yún)?shù)。由于重要的輸入?yún)?shù)對(duì)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果影響最大，因此通過(guò)減少重要參數(shù)的不確定性能夠更好地預(yù)測(cè)火災(zāi)行為和降低火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)。

與Liu 等人（2015）的目的相同，Ervilha 等人（2017）通過(guò)在兩種不同的植被火災(zāi)場(chǎng)景下采用非侵入性光譜投影（non-intrusive spectral projection，NISP）方法對(duì)Rothermel模型中的參數(shù)不確定性進(jìn)行定量研究，在與其他4 種隨機(jī)方法比較后，證明了NISP 具有執(zhí)行與快速收斂相關(guān)的不確定性定量分析的能力，因此該方法能夠提升模型預(yù)測(cè)的性能并適用于林火傳播的隨機(jī)預(yù)測(cè)。

為進(jìn)一步研究可燃物及天氣因素對(duì)Rothermel模型的影響，Ascoli 等人（2015）將遺傳算法（genetic algorithms，GA）與Rothermel 模型相結(jié)合，開發(fā)了一種構(gòu)建和校準(zhǔn)定制燃料模型的方法，采用遺傳算法探索連續(xù)且可重復(fù)的燃料參數(shù)空間，不需要現(xiàn)場(chǎng)采樣即可實(shí)現(xiàn)燃料模型的校準(zhǔn)，基于隨機(jī)的搜索規(guī)則提高了計(jì)算的有效性，顯著改善了Rothermel 模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。Andrews 等人（2013）對(duì)模型中風(fēng)力參數(shù)的限制功能進(jìn)行調(diào)查與研究，在對(duì)澳大利亞塔斯馬尼亞草原大火收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行重新分析后，結(jié)合當(dāng)前最新的草火數(shù)據(jù)，提出取消模型中的風(fēng)力限制能夠得到更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果，因此其對(duì)Rothermel 模型中的風(fēng)力限制功能進(jìn)行了進(jìn)一步完善。

由于半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ捅徽J(rèn)為能夠更好地兼顧兩種模型的優(yōu)點(diǎn)，所以許多研究均以建立物理機(jī)制更準(zhǔn)確、性能更好的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蜑槟繕?biāo)。Jain 等人（2020）對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning，ML）方法在林火蔓延模擬中的可行性進(jìn)行研究，并對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)方法在林火蔓延中的應(yīng)用及問題進(jìn)行分析說(shuō)明。采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法結(jié)合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析是解決當(dāng)前物理模型在建模任務(wù)中解釋性不足問題的一種方案。

Grasso 和Innocente（2020）在物理方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)值實(shí)驗(yàn)，建立了快速模擬的火災(zāi)傳播模型FirePromf，既能夠保證其物理準(zhǔn)確性，還可以更快更好地完成實(shí)時(shí)場(chǎng)景下的林火模擬預(yù)測(cè)任務(wù)。

2.2 林火蔓延行為仿真

林火蔓延模型構(gòu)建之后，主要是在2維或3維空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)林火行為模擬仿真。消防部門可以將這種可視化模擬作為有力的支持，確定消防規(guī)劃策略。目前主要有矢量數(shù)據(jù)和柵格數(shù)據(jù)兩類空間表達(dá)方式用于模擬林火的空間傳播。矢量模型通?；诨莞乖恚鴸鸥衲Ｐ鸵话悴捎迷詣?dòng)機(jī)。

惠更斯原理（Anderson 等，1982）最早在17 世紀(jì)提出并用來(lái)描述光波。1990 年，Richards 提出了一個(gè)較為成熟的基于惠更斯原理的林火蔓延模型（Finney，1998）。目前，基于美國(guó)林務(wù)局的火災(zāi)行為預(yù)測(cè)系統(tǒng)的FARSITE 火場(chǎng)生長(zhǎng)模擬器是一個(gè)基于矢量的惠更斯類型模型，同時(shí)考慮了燃燒的熱分解與熱傳導(dǎo)過(guò)程，并將燃燒產(chǎn)生的熱氣流和大氣高梯度風(fēng)氣流的運(yùn)動(dòng)機(jī)理納入了模型（Pais等，2021）。

元胞自動(dòng)機(jī)因具有與林火行為類似的自組織性而用于模擬林火的空間傳播。Zheng 等人（2017）將ELM（extreme learning machine）與傳統(tǒng)的森林火災(zāi)CA（cellular automaton）框架相結(jié)合，提出一種新的元胞自動(dòng)機(jī)建模方法，可以有效地描述風(fēng)速對(duì)火災(zāi)擴(kuò)散模式的影響，其對(duì)實(shí)際火災(zāi)行為的模擬性能也較之前的研究得到了明顯提高。

2.3 其他模型研究

可燃物、地形與氣象因素是影響林火蔓延的主要因素。由于缺乏大氣反饋，傳統(tǒng)的林火蔓延模型并不總是能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)林火行為的變化，最近的研究發(fā)現(xiàn)了更多與林火規(guī)模相關(guān)的天氣細(xì)節(jié)，以及林火行為與更大規(guī)模的天氣機(jī)制之間的聯(lián)系（Bakhshaii 和Johnson，2019）。為了耦合火災(zāi)和大氣之間復(fù)雜的相互作用，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確地模擬林火的蔓延，研究者使用耦合數(shù)值天氣預(yù)測(cè)（numerical weather prediction，NWP）和火災(zāi)行為模型來(lái)表達(dá)這些相關(guān)過(guò)程和交互作用。例如，Clark 等人（2004）提出的林火—大氣耦合模型、Coen等人（2013）提出的WRF-Fire林火—大氣耦合模型等。

林火—大氣耦合模型還取得了一些更大的進(jìn)展。Filippi 等人（2018）提出一種在大渦模擬（large eddy simulation，LES）模式下運(yùn)行的中尺度非流體靜態(tài)（meso-scale non-hydrostatic，Meso-NH）大氣模型與 ForeFire 火焰蔓延模型之間的耦合方法，并使用亞米分辨率來(lái)模擬火焰前鋒以及2 400 m 到50 m 分辨率的嵌套網(wǎng)格進(jìn)行大氣模擬，通過(guò)對(duì)不斷變化的氣象因素進(jìn)行及時(shí)更新來(lái)實(shí)時(shí)調(diào)整和適應(yīng)火線位置，進(jìn)而在模擬仿真出大型火災(zāi)中發(fā)生的一些復(fù)雜現(xiàn)象的同時(shí)仍然保持實(shí)時(shí)響應(yīng)。

Coen 等人（2013）將WRF-Fire 林火行為模型集成到WRF（weather research and forecasting）數(shù)值天氣預(yù)測(cè)系統(tǒng)中，然后探究模擬林火行為的敏感性來(lái)解釋外部參數(shù)對(duì)整體火災(zāi)蔓延狀況的影響，再現(xiàn)了草、灌木和森林凋落物燃料類型之間火焰強(qiáng)度和蔓延形狀的預(yù)期差異，成功表達(dá)了林火、大氣模型之間的動(dòng)態(tài)耦合。此外，Mu?oz-Esparza 等人（2018）提出一種局部降低人工粘度的混合階水平集方法，對(duì)WRF-Fire 算法進(jìn)行改進(jìn)，既能夠保持?jǐn)?shù)值精度，還大幅降低了高階離散化的計(jì)算代價(jià)，并將擴(kuò)散率誤差降低至1%。

相對(duì)于對(duì)林火—大氣耦合模型的探究，將火災(zāi)動(dòng)態(tài)地納入生態(tài)水文的模型很少。Bart 等人（2020）提出一種對(duì)分布式生態(tài)水文模型RHESSys（regional hydro-ecologic simulation system）和火災(zāi)擴(kuò)散模型WMFire進(jìn)行耦合的火災(zāi)效應(yīng)模型，不僅可以預(yù)測(cè)林火蔓延狀況和當(dāng)?shù)氐奈夂驐l件（如水的狀態(tài)），還可以提高對(duì)氣候變化和土地管理下的流域動(dòng)態(tài)的理解，并通過(guò)模擬林火和生態(tài)水文之間的相互作用，實(shí)現(xiàn)野火及其影響與生態(tài)水文過(guò)程的共同發(fā)展。此外，使用生態(tài)水文模型后，可以根據(jù)由于森林管理而引起的森林結(jié)構(gòu)的變化下不同的林火蔓延行為，解釋森林管理中不同處理方法的有效性差異。

3 基于場(chǎng)景可視化的林火模擬仿真應(yīng)用

林火模擬仿真技術(shù)是進(jìn)行沉浸式林火模擬和交互式滅火仿真研究最重要的組成部分，而真實(shí)的森林場(chǎng)景可視化則是進(jìn)行相關(guān)研究的基礎(chǔ)。實(shí)時(shí)生成逼真的森林場(chǎng)景有助于林火行為的模擬仿真，通過(guò)構(gòu)建真實(shí)的森林場(chǎng)景來(lái)接近林火發(fā)生的真實(shí)情況，并對(duì)復(fù)雜的地形以及氣象條件進(jìn)行仿真可視化，可以提高相應(yīng)感官的沉浸感體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)逼真的場(chǎng)景漫游，也是森林場(chǎng)景可視化技術(shù)最主要的應(yīng)用場(chǎng)景。

同時(shí)，森林場(chǎng)景可視化和林火模擬仿真技術(shù)也應(yīng)用于森林消防領(lǐng)域，通過(guò)基于仿真技術(shù)的規(guī)劃方法來(lái)支持戰(zhàn)略規(guī)劃和資源分配，也就是使用林火蔓延模型與消防隊(duì)員、水泵、直升機(jī)等其他相關(guān)模型進(jìn)行協(xié)調(diào)集成，從而實(shí)現(xiàn)3 維虛擬環(huán)境中整個(gè)林火發(fā)生至熄滅過(guò)程的可視化模擬，用來(lái)表達(dá)消防規(guī)劃策略和資源分配（Chi等，2003）。林火越早得到消防部門的干預(yù)就越容易被消滅，而現(xiàn)實(shí)的森林火災(zāi)發(fā)生后，需要對(duì)林火的蔓延方向和速度進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注，因此林火行為模擬仿真在消防用途上具有重大意義，能夠幫助消防部門減輕部署決策的壓力（Dimitropoulos等，2010）。

本節(jié)主要探究調(diào)查近年來(lái)出現(xiàn)的森林場(chǎng)景可視化與林火模擬仿真技術(shù)，并聯(lián)系其實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景全面介紹該技術(shù)的側(cè)重點(diǎn)及優(yōu)缺點(diǎn)。

3.1 森林場(chǎng)景可視化技術(shù)應(yīng)用

使用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模森林場(chǎng)景的真實(shí)搭建與渲染是一項(xiàng)十分具有挑戰(zhàn)的任務(wù)。相對(duì)其實(shí)現(xiàn)難度而言，虛擬森林場(chǎng)景可視化技術(shù)的應(yīng)用范圍十分廣泛，如視頻游戲、園林景觀或城市景觀場(chǎng)景設(shè)計(jì)和可視化等領(lǐng)域（Bao 等，2011）。同時(shí)，森林場(chǎng)景可視化更是實(shí)現(xiàn)林業(yè)信息化的關(guān)鍵技術(shù)。為了解決大規(guī)模森林場(chǎng)景搭建過(guò)程中存在的問題，Bao 等人（2011）提出了一種新的樹葉建模方法，實(shí)現(xiàn)了數(shù)千棵樹組成的大規(guī)模森林場(chǎng)景的實(shí)時(shí)渲染，解決了視覺效果與模型復(fù)雜度之間的平衡問題，使虛擬森林的真實(shí)感得到了保證，如圖8所示。

圖8 森林場(chǎng)景漫游（Bao等，2011）Fig.8 Roaming in the forest scene（Bao et al.，2011）

森林作為一種能夠與氣候變化進(jìn)行交互的生態(tài)系統(tǒng)，兩者之間存在著復(fù)雜的耦合關(guān)系。因此，Huang 等人（2021）通過(guò)將生態(tài)建模、程序建模以及虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)聯(lián)系起來(lái)，不僅實(shí)現(xiàn)了森林場(chǎng)景的重建，更實(shí)現(xiàn)了氣候與森林之間的交互作用來(lái)預(yù)測(cè)50年間的森林變化，從而提供給用戶對(duì)未來(lái)森林的沉浸式體驗(yàn)。生態(tài)學(xué)專家基于這種直觀的可視化結(jié)果，進(jìn)一步實(shí)施全面生態(tài)系統(tǒng)可視化和分析方法，能夠在得到積極反饋的同時(shí)促進(jìn)專家、公眾和政策制定者之間的交流。此外，Cristal 等人（2019）通過(guò)一種以用戶為中心的決策支持工具，使用基于圖像的模型構(gòu)建方法來(lái)構(gòu)建3 維展臺(tái)，從而能夠有效地模擬和可視化林分的未來(lái)，并通過(guò)評(píng)估不同管理方案和氣候情景下的多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)來(lái)面對(duì)氣候變化導(dǎo)致森林管理出現(xiàn)的挑戰(zhàn)。

森林場(chǎng)景除了在虛擬林業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，最普遍的使用場(chǎng)景是在森林火災(zāi)的蔓延過(guò)程中。例如，Huang 等人（2012）開發(fā)了一套3 維森林火災(zāi)蔓延模擬和可視化系統(tǒng)，充分討論了地形、植被類型和天氣條件等因素影響下逼真的3 維林火蔓延場(chǎng)景，從而實(shí)現(xiàn)在真實(shí)的3 維森林環(huán)境中直觀地查看林火進(jìn)展。Williams 等人（2011）介紹了用于3 維森林景觀可視化的更新方法和軟件，并演示了使用VNS（visual nature studio）和標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算機(jī)硬件的林火可視化過(guò)程。Song 和Lee（2017）通過(guò)構(gòu)建兩種不同樹種組成的森林來(lái)探究林火在具有不同風(fēng)力強(qiáng)度下的蔓延情況。

3.2 林火模擬仿真技術(shù)應(yīng)用

林火模型通過(guò)多年來(lái)的研究與完善，對(duì)林火行為的仿真模擬程度與真實(shí)林火的發(fā)生過(guò)程十分契合，因此林火模擬仿真技術(shù)廣泛應(yīng)用于交互式滅火仿真模擬、森林消防設(shè)計(jì)及決策等方面，從而為林火管理提供了重要的技術(shù)支持。

在交互式滅火仿真模擬中，Moreno 等人（2014）實(shí)現(xiàn)了以交互速率模擬森林和城市環(huán)境的火災(zāi)蔓延算法，通過(guò)使用消防VR 模擬器幫助學(xué)員體驗(yàn)盡可能真實(shí)的火災(zāi)情景，從而避免了消防人員在進(jìn)行真實(shí)火災(zāi)的練習(xí)時(shí)發(fā)生事故的可能性，成功支持了復(fù)雜場(chǎng)景的火災(zāi)蔓延仿真。除了幫助培訓(xùn)消防人員外，蔡志勇等人（2022）采用基于元胞自動(dòng)機(jī)的火焰蔓延模型，在Unity 中構(gòu)建了西南山區(qū)典型森林場(chǎng)景，從而實(shí)現(xiàn)了森林火災(zāi)蔓延的可視化仿真，并以此作為基礎(chǔ)模擬了兩棲滅火飛機(jī)汲水、投水任務(wù)的仿真場(chǎng)景，成功設(shè)計(jì)了國(guó)內(nèi)首套大型固定翼滅火飛機(jī)投汲水滅火飛行仿真系統(tǒng)，如圖9 所示，實(shí)現(xiàn)了固定翼滅火飛機(jī)的交互式滅火仿真應(yīng)用，對(duì)于加快我國(guó)森林航空消防力量建設(shè)具有重要意義。

圖9 水陸兩棲滅火飛機(jī)仿真系統(tǒng)（蔡志勇 等，2022）Fig.9 Simulation system of amphibious fire-fighting aircraft（Cai et al.，2022）

對(duì)于蔡志勇等人（2022）構(gòu)建的水陸兩棲滅火飛機(jī)仿真系統(tǒng)而言，也可以與森林消防設(shè)計(jì)和決策任務(wù)進(jìn)行一定程度的耦合。例如，Zhang 等人（2020）設(shè)計(jì)了一種由森林火災(zāi)蔓延和滅火飛機(jī)的救援模擬器以及消防粒子群優(yōu)化救援算法組成的救援系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了森林火災(zāi)蔓延（如進(jìn)攻力量）和森林火災(zāi)救援（如防御力量）之間動(dòng)態(tài)救援過(guò)程的離線模擬，并將該過(guò)程作為一個(gè)動(dòng)態(tài)優(yōu)化問題來(lái)實(shí)現(xiàn)飛機(jī)滅火任務(wù)的分配。通過(guò)對(duì)水陸兩棲滅火飛機(jī)仿真系統(tǒng)與救援系統(tǒng)的耦合，能夠完善虛擬森林消防的整個(gè)過(guò)程，并在多方面支持消防部門的人員培訓(xùn)及方案決策等工作。但在該救援系統(tǒng)中，由于林火蔓延區(qū)域的逐漸增長(zhǎng)和滅火飛機(jī)的數(shù)量需要符合實(shí)際，滅火飛機(jī)的數(shù)量不能隨林火范圍的增長(zhǎng)而增加，因此該系統(tǒng)只適用于對(duì)早期森林火災(zāi)救援進(jìn)行消防飛機(jī)任務(wù)的分配。

除幫助森林消防滅火飛機(jī)任務(wù)決策之外，Razavi-Termeh 等人（2020）還使用人工智能方法并基于地理信息系統(tǒng)（geographic information system，GIS）實(shí)現(xiàn)了森林火災(zāi)敏感性繪圖（forest fire susceptibility mapping，F(xiàn)FSM），不僅能夠?qū)α只鸢l(fā)生進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，還進(jìn)一步確定了影響森林火災(zāi)的最優(yōu)參數(shù)。這些參數(shù)包括海拔、降雨量、坡角、溫度、坡向、風(fēng)、與道路間的距離、土地使用狀況、與定居點(diǎn)間的距離和土壤類型。

而Moreno 等人（2012）則通過(guò)輸入靜態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建出林火蔓延場(chǎng)景，并在運(yùn)行時(shí)通過(guò)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)（火災(zāi)蔓延的狀態(tài)、天氣條件等）的不斷生成或更新提出一種基于GIS 的消防模擬器，從而實(shí)現(xiàn)林火行為的實(shí)時(shí)反饋，幫助決策者獲得關(guān)于潛在風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的信息，并為其提供更多的分析方案。

3.3 小結(jié)

極端天氣的頻繁發(fā)生導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境愈加受到重視，因此嚴(yán)重危害生態(tài)平衡的森林火災(zāi)成為關(guān)注焦點(diǎn)。研究者基于虛擬現(xiàn)實(shí)和可視化技術(shù)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模森林場(chǎng)景的重建，并選擇或構(gòu)建合適的林火蔓延模型及空間傳播方程，在2維或3維世界中直觀地表達(dá)林火的蔓延趨勢(shì)，能夠幫助用戶或者消防部門提前進(jìn)行相關(guān)任務(wù)的決策部署，進(jìn)一步為森林消防設(shè)計(jì)與決策任務(wù)提供可靠而準(zhǔn)確的支撐。

但僅靠森林場(chǎng)景可視化和林火模擬仿真技術(shù)無(wú)法完整地模擬一場(chǎng)真實(shí)可信的森林火災(zāi)，所以研究者將林火蔓延模型與大氣、生態(tài)水文等模型進(jìn)行耦合，并在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中驗(yàn)證了相關(guān)技術(shù)和模型的有效性。

4 結(jié)語(yǔ)

本文主要對(duì)森林場(chǎng)景可視化和林火模擬仿真技術(shù)進(jìn)行討論與研究。將森林場(chǎng)景可視化分為基于規(guī)則或程序的林木建模方法和基于林分特征的真實(shí)場(chǎng)景重建方法，并對(duì)物理模型、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃桶虢?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ? 類林火蔓延模型進(jìn)行詳細(xì)介紹，進(jìn)而說(shuō)明了森林場(chǎng)景可視化和林火模擬仿真技術(shù)的理論基礎(chǔ)、適用范圍及優(yōu)缺點(diǎn)。同時(shí)，根據(jù)這幾類方法和模型在近年來(lái)的研究進(jìn)展，展示了解決大規(guī)模場(chǎng)景渲染技術(shù)及森林消防等實(shí)際領(lǐng)域的一些難題的成果，為進(jìn)一步構(gòu)建基于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)和可視化技術(shù)的森林火災(zāi)虛擬仿真平臺(tái)提供了理論支撐。

在森林場(chǎng)景可視化技術(shù)方面，基于規(guī)則與設(shè)計(jì)的林木建模方式能直觀靈活地調(diào)整樹木結(jié)構(gòu)，但較為依賴設(shè)計(jì)者對(duì)林木結(jié)構(gòu)的表達(dá)力，較適用于植物生長(zhǎng)設(shè)計(jì)、沉浸式創(chuàng)作等領(lǐng)域?；诹址痔卣鞯恼鎸?shí)場(chǎng)景重建方法雖然具有較高的保真度，但比較依賴數(shù)據(jù)集采集和預(yù)處理，該類方法適用于植被定量、小型生態(tài)系統(tǒng)模擬等研究?？偠灾?，林木虛擬建模從最初的2 維字符串替換與重寫發(fā)展到具有生態(tài)功能的3 維和4 維模型，對(duì)相關(guān)研究提供了理論依據(jù)。隨著對(duì)生態(tài)、氣候研究的深入，基于林分特征或規(guī)則建模均難以滿足研究需求，只有實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化衍生式模擬才能滿足動(dòng)態(tài)仿真需求，這也是該領(lǐng)域所面臨的挑戰(zhàn)。

林火蔓延模型主要分為物理模型、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃桶虢?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ? 類。林火蔓延模型和恰當(dāng)?shù)目臻g傳播方式是林火模擬仿真技術(shù)的重要組成部分。物理模型由于其能夠良好地表達(dá)林火燃燒過(guò)程中的物理化學(xué)反應(yīng)以及展示火焰的變化受到研究者的關(guān)注；經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ褪褂脤?shí)驗(yàn)獲取的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)擬合，可以良好地模擬一些典型場(chǎng)景中的林火蔓延行為，能夠?qū)α只鹇臃较蚝退俾实臏?zhǔn)確性進(jìn)行保障；半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ屯瑫r(shí)考慮了林火蔓延過(guò)程中的物理化學(xué)反應(yīng)以及具體實(shí)驗(yàn)采用的統(tǒng)計(jì)分析方法，減輕了物理模擬的計(jì)算負(fù)擔(dān)，使實(shí)時(shí)模擬成為可能，該類模型中的Rothermel 模型成為國(guó)內(nèi)外應(yīng)用最廣泛的林火蔓延模型。

近年來(lái)林火蔓延相關(guān)研究取得了廣泛進(jìn)步，通過(guò)實(shí)現(xiàn)林火蔓延的可視化，利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)林火蔓延場(chǎng)景的真實(shí)感與沉浸感，能夠直觀展示3 維地形空間內(nèi)的林火蔓延趨勢(shì)。實(shí)時(shí)模擬林火的動(dòng)態(tài)蔓延變化，能夠?yàn)闇缁鸱桨冈O(shè)計(jì)提供參考，為科學(xué)撲火救火提供決策支持，幫助人類進(jìn)行防火控火處理，有助于防治森林火災(zāi)，挽回重大經(jīng)濟(jì)損失及保障救護(hù)人員的人身安全，并在保護(hù)自然資源的同時(shí)提高人類的社會(huì)安全感。此外，基于森林場(chǎng)景可視化和林火模擬仿真技術(shù)，還能夠?qū)崿F(xiàn)交互式滅火仿真模擬，從而避免在真實(shí)火災(zāi)場(chǎng)景中進(jìn)行滅火作業(yè)時(shí)存在的潛在危險(xiǎn)。通過(guò)進(jìn)一步呈現(xiàn)沉浸式的訓(xùn)練場(chǎng)景，可以幫助消防人員學(xué)習(xí)正確規(guī)范的滅火救援流程。因此，構(gòu)建出能夠適應(yīng)我國(guó)可燃物、氣象及生態(tài)水文等多領(lǐng)域耦合的模型是未來(lái)林火蔓延研究的一個(gè)重要方向。

致 謝中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)數(shù)碼藝術(shù)專業(yè)委員會(huì)組織撰寫，該專委會(huì)更多詳情請(qǐng)見鏈接http：//www.csig.org.cn/detail/2389。