编者按: 智显未来|重构三维植被表型，计算呈现自然之美丨智言智语( 三 )

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基于深度枝干分解网络的树木建模。从左到右依次为参考图像、输入点云、树冠分割和枝干分解结果、枝干重建结果、最终渲染结果。
未来的研究可能在哪里？
受到中国科学院人工智能创新研究院AI创新应用方向2035任务的支持，本团队将持续在空间信息汇聚与绘制方面展开研究探索，面向地理测绘和城市管理，不断结合新的机器学习方法，重点研究大规模树木外形快速获取与三维重建、植物生长动态几何模型的构建和表示、以及物理仿真互动，将真实三维植被建模方法和呈现技术，集成于城市大场景建模之中。
参考文献：
1.LeiYi,HongjunLi,JianweiGuo*,OliverDeussen,XiaopengZhang,TreeGrowthModellingConstrainedbyGrowthEquations,ComputerGraphicsForum,Vol.37,No.1,pp.239-253,2018
2.XiaopengZhang,HongjunLi,MingruiDai,WeiMa,LongQuan,Data-drivenSyntheticModelingofTrees,IEEETransactionsonVisualizationandComputerGraphics(TVCG),Vol.20,No.9,pp.1214-1226,2014.SCI.
3.JianweiGuo,ShibiaoXu,Dong-MingYan,ZhanglinCheng,MarcJaeger,XiaopengZhang.RealisticProceduralPlantModelingfromMultipleViewImages.IEEETransactionsonVisualization&ComputerGraphics(TVCG),vol.26,no.2,pp.1372-1384,2020.
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5.ZhihaoLiu,KaiWu,JianweiGuo*,YunhaiWang,OliverDeussen,ZhanglinCheng.SingleImageTreeReconstructionviaAdversarialNetwork.GraphicalModels,2021.
6.YanchaoLiu,JianweiGuo,BedrichBenes,OliverDeussen,XiaopengZhang,HuiHuang.TreePartNet:NeuralDecompositionofPointCloudsfor3DTreeReconstruction.ACMTransactionsonGraphics(SiggraphAsia2021),accept,2021.
来源：中国科学院自动化研究所
来源：中科院之声