楊猛，丁曙，馬云濤，謝佳翊，段瑞楓

（1.北京林業(yè)大學(xué)信息學(xué)院，北京 100083；2.國(guó)家林業(yè)草原林業(yè)智能信息處理工程技術(shù)研究中心，北京 100083）

0 引言

隨著農(nóng)業(yè)信息化的不斷發(fā)展，我國(guó)以現(xiàn)代信息技術(shù)和可持續(xù)發(fā)展的農(nóng)業(yè)專業(yè)知識(shí)為主體形成了新型農(nóng)業(yè)［1］，計(jì)算機(jī)技術(shù)在農(nóng)林領(lǐng)域的必要性和重要性日益增強(qiáng)，植物病害的模擬也成為計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究之一。

植物病害的種類繁多，形態(tài)各異。從視覺(jué)角度看，病害表觀特征包含幾何形狀、紋理特征、顏色變化等屬性，且植物作為生命體其表觀會(huì)隨時(shí)間和環(huán)境的改變而變化。從現(xiàn)實(shí)角度看，實(shí)現(xiàn)植物病害的模擬，可為廣大農(nóng)業(yè)從業(yè)者提供直觀的信息參考，從而對(duì)發(fā)生的病害進(jìn)行預(yù)判并及時(shí)做出處理。同時(shí)，病害的模擬為農(nóng)業(yè)教學(xué)提供了極大的便利，學(xué)生可足不出戶了解病害侵染過(guò)程，增強(qiáng)課堂的趣味性，也有利于更好地普及相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)和專業(yè)技術(shù)方法。此外，也可將病害模擬應(yīng)用于游戲場(chǎng)景、影視廣告等。

目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)病害模擬的研究，主要集中在對(duì)病害過(guò)程外觀變化和形狀變化的模擬上；也有對(duì)物體老化、腐蝕、生銹等的模擬及對(duì)物體表面紋理特征的模擬。

以植物為研究對(duì)象進(jìn)行模擬，MIGUEL等［2］開(kāi)發(fā)了基于數(shù)字圖像處理的控制系統(tǒng)，其中用HSV（hue-saturation-value）彩色系統(tǒng)模擬了煙草制作過(guò)程中植物顏色的變化；JEONG等［3］用生物學(xué)建模方法對(duì)樹(shù)葉在失水時(shí)產(chǎn)生干枯萎縮引起的形變過(guò)程進(jìn)行了模擬；苗騰等［4］提出用細(xì)胞紋理基函數(shù)和shell模型相結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)植物葉片在病害狀態(tài)下的模擬；苗騰等［5］通過(guò)單張圖像提取病斑動(dòng)態(tài)特征信息，用可視化方法實(shí)現(xiàn)病害擴(kuò)散模擬；趙春江等［6］提出一種基于生理因子的植物葉片表觀模型，通過(guò)控制葉綠素、胡蘿卜素和葉片結(jié)構(gòu)參數(shù)等生理因子，實(shí)時(shí)調(diào)整葉片表觀；范東芳［7］用反應(yīng)擴(kuò)散模型和結(jié)合細(xì)胞力學(xué)的質(zhì)點(diǎn)彈簧模型分別對(duì)真菌性輪紋病和生理性日灼病進(jìn)行仿真；SUN等［8］提出一種多元線性回歸的植物圖形識(shí)別系統(tǒng)，將區(qū)域增長(zhǎng)方法和真實(shí)彩色圖像相結(jié)合。

此外，DESBENOIT等［9］用非物理方法，提取了真實(shí)圖片中的裂縫并對(duì)其進(jìn)行三維建模；YIN等［10］用蟻群優(yōu)化算法模擬木材受微生物感染后隨時(shí)間變化而發(fā)生老化的過(guò)程；CHANG等［11］基于物體的幾何形狀和環(huán)境因素模擬金屬生銹的擴(kuò)散過(guò)程，提出了模擬海水中黑色金屬生銹變化過(guò)程的改進(jìn)模型；GOBRON等［12］提出通過(guò)作用于多層次材質(zhì)上的3D元胞自動(dòng)機(jī)方法處理裂紋與裂縫，提高了模擬效果的逼真性；OGASAWARA等［13］模擬了不同環(huán)境條件下物體表面苔蘚的生長(zhǎng)狀態(tài)；鄭娜等［14］提出一種利用Simplex噪聲繪制游戲中高效率火焰的方法。

本文以小麥常見(jiàn)的3種銹病為例，從計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的角度提出基于紋理特征的作物病害擴(kuò)散動(dòng)態(tài)模擬方法，對(duì)小麥在感染條銹病、葉銹病、稈銹病后的表觀變化進(jìn)行模擬。根據(jù)前期調(diào)研建立病害侵染模型，針對(duì)不同銹病類型的特點(diǎn)，考慮溫度和濕度2個(gè)外部條件對(duì)病害侵染速度的影響，實(shí)現(xiàn)對(duì)病害從前期到后期擴(kuò)散的動(dòng)態(tài)變化全過(guò)程模擬，為病害模擬研究提供新思路。值得注意的是，因?yàn)槲覈?guó)農(nóng)業(yè)信息化起步相對(duì)較晚，病害模擬作為農(nóng)林業(yè)與計(jì)算機(jī)的交叉學(xué)科，現(xiàn)有的針對(duì)性研究不多，可供參考的內(nèi)容相對(duì)較少，增加了研究的難度。目前大多以物體的腐蝕、銹蝕、老化等為研究方向，生成靜態(tài)的模擬結(jié)果。同時(shí)，因病害種類繁多，病因與病癥各不相同，如要對(duì)不同的病害進(jìn)行可視化模擬，因過(guò)程算法較為復(fù)雜，易導(dǎo)致渲染時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，運(yùn)行效果不穩(wěn)定、效率低下，病害模擬困難。本文方法的重點(diǎn)是研究小麥銹病表觀紋理的變化，通過(guò)簡(jiǎn)化生長(zhǎng)模型，穩(wěn)定且快速地實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)過(guò)程可視化，為其他常見(jiàn)病害類型的模擬提供參考。

1 研究方法

1.1 方法總體結(jié)構(gòu)

麥類銹病由柄銹菌屬的銹菌引起，此銹菌是轉(zhuǎn)主寄生的，可產(chǎn)生性孢子、銹孢子、夏孢子、冬孢子、擔(dān)孢子5種類型孢子。擔(dān)孢子不能侵染麥類作物，隨風(fēng)傳播至寄主植物薔薇科，在此類植物葉片表皮上產(chǎn)生性孢子，性孢子與受精絲通過(guò)受精作用進(jìn)行質(zhì)配，最終產(chǎn)生銹孢子。銹孢子隨風(fēng)傳播至小麥，在小麥葉片表皮形成夏孢子堆。夏孢子經(jīng)傳播繼續(xù)危害麥類作物，生長(zhǎng)后期形成冬孢子堆，越冬后萌發(fā)，經(jīng)核配、減數(shù)分裂產(chǎn)生擔(dān)孢子，從而形成循環(huán)［15］。在此過(guò)程中，肉眼可見(jiàn)的表觀變化主要在夏孢子期與冬孢子期。

本文對(duì)小麥銹病的模擬研究主要包括病癥表觀模擬和侵染過(guò)程模擬兩部分。病癥表觀模擬，通過(guò)前期對(duì)麥類銹病相關(guān)的數(shù)據(jù)收集和特征調(diào)研，用遮罩貼圖標(biāo)記3種銹病不同的危害區(qū)域，用Simplex噪聲實(shí)現(xiàn)對(duì)病斑即孢子堆的形態(tài)模擬；侵染過(guò)程模擬，根據(jù)小麥銹病病菌的傳播和侵染特點(diǎn)，建立病斑擴(kuò)散模型和顏色變化模型，完成連續(xù)的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程模擬，用OpenGL著色器進(jìn)行圖像渲染，實(shí)現(xiàn)可視化。方法總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 總體結(jié)構(gòu)示意Fig.1 Overall structure diagram

1.2 病癥表觀模擬

小麥銹病的3種類型在紋理特征上既有相同點(diǎn)也有不同點(diǎn)［16］。相同點(diǎn)是葉稈、葉鞘和葉片在夏孢子期均會(huì)出現(xiàn)黃斑并褪去綠色，在冬孢子期多為黑色瘡斑。不同點(diǎn)是條銹病和葉銹病主要危害小麥的葉片部分，稈銹病主要危害小麥的莖稈部分。條銹病和葉銹病的夏孢子堆呈鮮黃色或橘紅色，條銹病成行排列，葉銹病分布散亂，稈銹病差別較大，為較大褐黃色斑點(diǎn)［17］。病發(fā)初期多是單片小麥?zhǔn)艿礁腥?，逐漸擴(kuò)散至整個(gè)麥田［18］。3種小麥銹病的表觀紋理特點(diǎn)如表1所示。對(duì)銹病的病癥表觀模擬分為銹病危害區(qū)域標(biāo)記和病斑形態(tài)模擬兩部分。

表1 小麥銹病表觀紋理特征Table 1 The texture characteristics of wheat rust

1.2.1 銹病危害區(qū)域標(biāo)記

在選擇銹病類型后，為能在小麥模型上精準(zhǔn)定位病斑侵染的位置而不引起沖突，用遮罩貼圖對(duì)3種病害類型的危害區(qū)域進(jìn)行遮罩，給出判定標(biāo)記。用紅色（R）、綠色（G）和藍(lán)色（B）分別標(biāo)記條銹病、葉銹病和稈銹病的發(fā)病部位，因葉銹病與條銹病的危害區(qū)域均在葉片上，重疊部分顯示為黃色。而對(duì)不發(fā)病的部位，如小麥麥穗部分用黑色標(biāo)記。遮罩貼圖與普通紋理貼圖形狀相同，在模型中的綁定位置相同，但在圖像渲染時(shí)不顯示。根據(jù)小麥模型的紋理貼圖，得到對(duì)應(yīng)的遮罩貼圖，如圖2所示。

圖2 貼圖類型Fig.2 Texture type

當(dāng)用戶選擇模擬的病害類型后，遮罩貼圖中的R、G、B通道也隨之確定，根據(jù)已設(shè)定的標(biāo)記，確定病害侵染區(qū)域。

1.2.2 病斑形態(tài)模擬

小麥感染銹病后，病原菌孢子堆破壞小麥葉片或莖稈，前期病部出現(xiàn)鮮黃色、紅褐色或褐色的夏孢子堆，后期生成黑色的冬孢子堆［19］。由于孢子堆的隨機(jī)性，以及較為密集的圓點(diǎn)型分布特點(diǎn)，用Simplex噪聲模擬孢子堆，使其呈現(xiàn)病斑形態(tài)。對(duì)得到的噪聲結(jié)果進(jìn)行3次疊加優(yōu)化，在疊加過(guò)程中適當(dāng)更改相關(guān)參數(shù)，以達(dá)到較為逼真的模擬效果，結(jié)果如圖3所示。

圖3 噪聲結(jié)果示意Fig.3 Schematic diagram of noise result

Simplex噪聲［20］是一種在Perlin噪聲［21］基礎(chǔ)上基于單形晶格的梯度噪聲。相較于Perlin噪聲，Simplex噪聲的算法復(fù)雜度較低，可大范圍隨意延伸擴(kuò)展，其復(fù)雜度為O(n2)，低于Perlin噪聲。模擬過(guò)程分5步實(shí)現(xiàn)，分別為坐標(biāo)偏斜、找到頂點(diǎn)位置、梯度值選擇、逆變換頂點(diǎn)和貢獻(xiàn)度求和［22］。

Perlin噪聲的晶格為正方形，而Simplex噪聲的晶格為單形，即以最簡(jiǎn)單的形狀鋪滿整個(gè)空間。本文使用的三維Simplex噪聲，單形為四面體，將乘法轉(zhuǎn)換為求和運(yùn)算［23］，生成的噪聲更自然。

第1步坐標(biāo)偏斜。將n維空間中的頂點(diǎn)P(x、y、z)變換至傾斜空間的P′(x′，y′，z′)，公式為

其中，β1為頂點(diǎn)變換至傾斜空間的傾斜變換參數(shù)，n取3。

第2步找到頂點(diǎn)位置。對(duì)輸入坐標(biāo)向下取整，得到頂點(diǎn)所在的超立方體，公式為

同時(shí)，計(jì)算小數(shù)部分，分別設(shè)為xf，yf，zf，公式為

通過(guò)比較xf，yf，zf的大小，按降序排列，確定輸入頂點(diǎn)所處的單形位置。

第3步梯度值選擇。從偏斜后的超立方體網(wǎng)格中獲取各個(gè)頂點(diǎn)的偽隨機(jī)梯度向量，用g表示。

第4步逆變換頂點(diǎn)。將單形頂點(diǎn)變換回之前單形所在的網(wǎng)格，公式為

其中，β2為更新后的傾斜變換參數(shù)，n取3。

第5步貢獻(xiàn)度求和。頂點(diǎn)的貢獻(xiàn)值Cv由徑向衰減函數(shù)計(jì)算得到：

其中，dot（）為矩陣乘法函數(shù)，d為輸入頂點(diǎn)到偏斜后頂點(diǎn)的距離向量，g為該點(diǎn)存儲(chǔ)的偽隨機(jī)梯度向量，R2為常量，取值為0.5或0.6，取0.5時(shí)可保證噪聲的連續(xù)性，取0.6時(shí)能得到更好的視覺(jué)效果。

由于條銹病、葉銹病和稈銹病的孢子堆在顏色、大小上均存在差異，通過(guò)設(shè)置2個(gè)噪聲參數(shù)調(diào)整疊加過(guò)程中的噪聲結(jié)果，提高銹病模擬的逼真度。2個(gè)參數(shù)分別為S1和S2，其中，S1表示噪聲尺寸的范圍，S2表示噪聲的強(qiáng)度。通過(guò)調(diào)整參數(shù)改變?cè)肼暢尸F(xiàn)形態(tài)的原理是，在定義的噪聲函數(shù)3次疊加過(guò)程中，通過(guò)縮放、偏移和調(diào)節(jié)強(qiáng)度，使得到的噪聲結(jié)果發(fā)生變化，但本質(zhì)上并沒(méi)有改變?cè)肼暽蛇^(guò)程的算法。此外，由孢子堆類型改變?cè)肼曒^強(qiáng)處的顏色，即改變孢子堆積較為集中部位的顏色，達(dá)到更為逼真的模擬效果。疊加計(jì)算公式為

其中，Nj為優(yōu)化后的噪聲點(diǎn)，snoise（）為噪聲處理函數(shù)，N0為優(yōu)化前的原始噪聲三維分量。以此進(jìn)行3次疊加，S1和S2的值每循環(huán)一次累乘一次。

直接通過(guò)界面設(shè)計(jì)（UI）調(diào)整不同病害下的2個(gè)噪聲參數(shù)，觀察模擬的相似程度，記錄最恰當(dāng)?shù)膮?shù)值，如表2所示，并將其封裝于最終的模擬程序。

表2 3種小麥銹病的噪聲參數(shù)值Table 2 Noise parameter values of three wheat rusts

1.3 病害侵染過(guò)程模擬

1.3.1 病害侵染模型

除受感病性、銹病病菌的致病性和栽培管理3個(gè)因素影響外，小麥銹病的感染程度主要受濕度和溫度2個(gè)環(huán)境因素的影響［24］。濕度，3種小麥銹病均喜潮濕，多雨多霧天氣利于銹病發(fā)生。溫度，通常條銹病發(fā)病最早，在春季發(fā)病，葉銹病次之，稈銹病最遲。目前對(duì)小麥銹病的影響因子只有定性描述，本文基于前期調(diào)研總結(jié)，提出一個(gè)關(guān)于小麥銹病擴(kuò)散的定性模型，作為模擬銹病侵染小麥動(dòng)態(tài)過(guò)程的理論依據(jù)。

用vw表示小麥銹病擴(kuò)散速度，aw表示小麥銹病擴(kuò)散的平均加速度，t表示擴(kuò)散時(shí)間，建立小麥銹病擴(kuò)散關(guān)系模型。忽略其余因素，設(shè)aw只受濕度（降雨量）和溫度影響，有

其中，a1，a2分別為溫度、降雨量的影響系數(shù)，T為環(huán)境溫度（℃），H為平均降雨量（mm），ε為其他因素對(duì)侵染加速度造成的隨機(jī)誤差，實(shí)際運(yùn)行中可忽略不計(jì)。

參考楊恩玉等［25］小麥條銹病在不同環(huán)境條件下嚴(yán)重程度的相關(guān)數(shù)據(jù)，用0.5～2.0表示由輕至重的程度，對(duì)其進(jìn)行多元線性回歸分析，得到擬合公式，該公式僅在一定范圍內(nèi)表示小麥銹病的擴(kuò)散。根據(jù)回歸分析結(jié)果，在不違背病原學(xué)原理的前提下，當(dāng)a1為0.013，a2為0.014時(shí)，得到的侵染過(guò)程效果較符合肉眼觀察速度。本文中，溫度和降雨量為2個(gè)可調(diào)整數(shù)值的交互滑塊，不考慮銹病因環(huán)境因素停止侵染的臨界情況，可將此模型用于觀察在不同溫度和濕度條件下從夏孢子期到冬孢子期病害侵染的快慢。

1.3.2 病害侵染算法

在建立的病斑侵染模型基礎(chǔ)上，提出病斑侵染算法，以模擬小麥銹病從夏孢子期到冬孢子期的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程，算法流程如圖4所示。在選定模擬的病害類型和病害期后，通過(guò)改變遮罩貼圖中RGB 3種顏色分量的分布，確定發(fā)病位置，在著色器中調(diào)整作物模型指定位置的表面貼圖，以半徑逐漸增大的球形作為病斑侵染作物的動(dòng)態(tài)擴(kuò)散路徑，在實(shí)際代碼運(yùn)行中展現(xiàn)病斑侵染的動(dòng)態(tài)效果。

圖4 算法流程Fig.4 Algorithm flow

定義dS為一個(gè)vec4類型的數(shù)組，用于存放不同發(fā)病起始位置的種子點(diǎn)，包括該種子點(diǎn)的三維坐標(biāo)x，y，z和當(dāng)前時(shí)間下的發(fā)病半徑w。為更貼近實(shí)際情況，dS數(shù)組的容量設(shè)為10，即在同一時(shí)間，可設(shè)置多處發(fā)病點(diǎn)，展現(xiàn)病源的非單一性。以病源種子點(diǎn)O為例，模擬的病害侵染動(dòng)態(tài)過(guò)程簡(jiǎn)化為以O(shè)為球心，球半徑，即模擬范圍隨時(shí)間增長(zhǎng)而增大，如圖5所示。當(dāng)按下軟件中的暫停按鈕時(shí)，模擬停止，球半徑不再增大。

圖5 擴(kuò)散范圍示意Fig.5 Schematic diagram of diffusion range

紋理貼圖轉(zhuǎn)化為噪聲貼圖的判斷在頂點(diǎn)著色器中完成。設(shè)置值dI表示發(fā)病程度，其值為0～1，將此值傳遞給片元著色器，以決定此面片的貼圖是否為病害噪聲貼圖。

定義浮點(diǎn)型數(shù)值r：

其中，dP為存放當(dāng)前點(diǎn)的數(shù)組。

由式（9）可知，當(dāng)前點(diǎn)距離種子點(diǎn)越近，r越接近于1，反之，r越接近于0。由此通過(guò)smoothstep函數(shù)對(duì)恰處于發(fā)病半徑上的點(diǎn)進(jìn)行篩選，r與dI的關(guān)系為

即當(dāng)r為0.5時(shí)，dI為0.5，否則，在發(fā)病 半徑內(nèi) 的點(diǎn)dI為1，半徑外的點(diǎn)dI為0（用clamp函數(shù)取整）。再將dI值傳遞給片元著色器，參與噪聲貼圖的疊加計(jì)算，在發(fā)病范圍邊緣，噪聲貼圖呈半透明狀。此步驟完成后，執(zhí)行可視化過(guò)程。

1.3.3 病斑顏色變化模型

采用關(guān)鍵幀線性插值方法模擬銹病在侵染作物過(guò)程中病斑顏色的變化。如表1所示，從夏孢子期到冬孢子期，3種小麥銹病危害部位的病斑顏色均有所改變。選取感染初期、夏孢子成熟期、冬孢子成熟期3個(gè)關(guān)鍵時(shí)期，從真實(shí)圖像中提取孢子堆的主要顏色，將其記錄在顏色特征向量Ci中，為令顏色變化過(guò)程平滑，用線性插值展現(xiàn)相鄰顏色特征向量Ci與Ci-1的病斑顏色特征，畫(huà)面每渲染一次，顏色更新一次。線性函數(shù)式為

其中，Ci為當(dāng)前渲染幀的顏色向量，t為從開(kāi)始到結(jié)束的病害模擬運(yùn)行時(shí)間，dt為每幀更新的時(shí)間。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3種小麥銹病模擬效果如圖6所示?？芍?，3種小麥銹病的模擬效果均較理想，與條銹病、葉銹病、稈銹病真實(shí)圖片相比，能夠較好地展現(xiàn)不同銹病的形態(tài)特征。圖7為3種銹病侵染過(guò)程中危害區(qū)域的病斑及顏色變化，能夠較為連貫地體現(xiàn)小麥銹病從夏孢子期至冬孢子期的動(dòng)態(tài)發(fā)展過(guò)程。

圖6 3種小麥銹病模擬效果比較Fig.6 Comparison of simulation effects of three wheat rusts

圖7 銹病染病過(guò)程Fig.7 Infection process of wheat rust

小麥條銹病孢子堆形成的條狀病斑的分布特點(diǎn)、顏色等均與病害真實(shí)圖片相似，與葉脈平行，以條狀形態(tài)擴(kuò)散，前期為虛線狀，后期連接成行。葉銹病的夏孢子堆呈橘紅色、不規(guī)則排列的圓形或橢圓形病斑，夏孢子期至冬孢子期產(chǎn)生黑色冬孢子堆。稈銹病發(fā)病主要在莖稈部位，初期形成散生、褐黃色的夏孢子堆，后期連接成大斑，長(zhǎng)出鐵褐色乃至黑色粉皰狀的冬孢子堆。在模型中，直觀性不及葉片部位。通過(guò)對(duì)比截圖與真實(shí)狀況，發(fā)現(xiàn)兩者較為相似，模擬效果較好。

為進(jìn)一步說(shuō)明本文銹病模擬效果的有效性，編制了《小麥銹病模擬效果調(diào)查問(wèn)卷》，在收到的115份有效問(wèn)卷中，被調(diào)查者年齡集中在18至40歲。問(wèn)卷主要以李克特五級(jí)量表為評(píng)估工具，要求用戶將3種小麥銹病的模擬效果圖與真實(shí)圖進(jìn)行比較，用直觀感受進(jìn)行相似度選擇。由收集到的問(wèn)卷知，小麥條銹病的模擬效果最受認(rèn)可，葉銹病次之，稈銹病最后。統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示。

表3 模擬效果用戶反饋Table 3 The user feedback on simulation effects

由于銹病的發(fā)病作物較多，包括禾谷類、豆類等常見(jiàn)作物，用本文方法可模擬更多作物銹病的發(fā)生過(guò)程，從而獲得一個(gè)全面的作物銹病發(fā)病模擬軟件。但方法仍然存在許多局限性，結(jié)合問(wèn)卷反饋意見(jiàn)，總結(jié)如下：

（1）算法中設(shè)置的病害擴(kuò)散方式為球形，故病害在發(fā)病部位的擴(kuò)散范圍必須是連續(xù)的，雖然在整體模擬過(guò)程中可以較為準(zhǔn)確地描述病害擴(kuò)散的過(guò)程和趨勢(shì)，但若具體到一張葉片上，孢子堆的擴(kuò)散過(guò)程則較為分散，而本文用球形擴(kuò)散方法模擬的病害形狀較為規(guī)整，與真實(shí)情況中的病害擴(kuò)散有所區(qū)別。

（2）在真實(shí)情況下，病害的傳播與擴(kuò)散形態(tài)受周圍土壤環(huán)境、鄰近生物群、天氣、時(shí)間等多種因素影響。但本文主要從計(jì)算機(jī)模擬表觀紋理變化的角度探究，只考慮環(huán)境溫度與濕度對(duì)銹病侵染速度的影響。同時(shí)，模擬開(kāi)始后，無(wú)法實(shí)時(shí)修改2個(gè)影響因子的值。但實(shí)際情況下，環(huán)境溫度與濕度是不斷變化的，且環(huán)境溫度與濕度對(duì)銹病侵染過(guò)程病斑形態(tài)的變化也有影響。由于缺乏實(shí)際情況下小麥銹病的相關(guān)專業(yè)性農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)與圖像資料，經(jīng)簡(jiǎn)化后的模型雖體現(xiàn)了普遍性，表征效果較好，但模擬過(guò)程的精準(zhǔn)度與現(xiàn)實(shí)情況仍有一定區(qū)別。

（3）本文僅對(duì)孢子堆形成的病斑進(jìn)行模擬，且主要為平面特征，未能很好地呈現(xiàn)孢子堆凸起的立體效果。且在實(shí)際情況下，因?yàn)椴『Φ那秩?，植物本身也?huì)發(fā)生相應(yīng)的變化，如葉片失綠、萎縮、干枯等。

（4）稈銹病的模擬效果較其他2種稍顯不足，危害區(qū)域范圍較小，孢子堆與小麥稈的對(duì)比不明顯，模擬的效果受限，未能很好地模擬孢子堆攀附于稈表面的狀態(tài)。

3 結(jié)束語(yǔ)

實(shí)現(xiàn)了3種小麥銹病的表觀形態(tài)模擬以及病害侵染植物動(dòng)態(tài)過(guò)程的模擬，方法整體復(fù)雜度適中，在視覺(jué)上能較好地為使用者提供借鑒，運(yùn)行效率較高，為病害模擬研究提供了新的思路。

本文方法目前適用于小麥銹病，如何優(yōu)化整體算法使其適合更多類型的病害模擬，提高算法的普適性是今后要解決的重點(diǎn)問(wèn)題之一。

有多種常見(jiàn)于小麥的病害，在表觀上與小麥銹病發(fā)病后有所相似，可借鑒銹病的模擬方法，對(duì)這些病害進(jìn)行模擬，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)多種病害的模擬。通常，植物病害具有共同的特點(diǎn)：表面病斑呈特定形狀，且隨機(jī)分布，病斑的顏色、外形與作物原本的外形差異較大。具備這些特點(diǎn)的病害類型均可借鑒本文模擬算法的思路，通過(guò)修改噪聲類型、顏色、強(qiáng)度、形狀與疊加次數(shù)等，得到相應(yīng)的模擬算法。例如小麥白粉?。?6］，發(fā)病時(shí)小麥的葉片及葉鞘上出現(xiàn)白色霉點(diǎn)，白色霉點(diǎn)分布隨機(jī)，亦由真菌引起，擴(kuò)散過(guò)程與銹病相似，可借鑒銹病模擬的思路，通過(guò)噪聲貼圖的方法進(jìn)行模擬。另外，可利用更換貼圖的方法對(duì)小麥葉枯?。?7］進(jìn)行模擬。小麥葉枯病在發(fā)病初期葉片上出現(xiàn)卵圓形淡黃色斑點(diǎn)，后迅速擴(kuò)大，形成不規(guī)則黃褐色大斑，最后整株葉片枯死，過(guò)程與銹病相似。找到不同類型病害形態(tài)與分布的相似性，并對(duì)其進(jìn)行分類，在掌握核心算法的基礎(chǔ)上，進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，得到靈活性更高、應(yīng)用范圍更廣的病害模擬算法。