基于无人机影像的脐橙树株数识别和树冠提取

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作者 肖志成 况润元 《林业工程学报》 北大核心 2025年第3期130-137,共8页

从脐橙果园中提取果树参数有助于提高果树种植管理的效率,同时也能更准确地预测农业产量。然而,果园地形复杂,使得果树的种植和管理工作充满挑战;因此,需要采用更便捷和自动化的方法实现高效的果园监测和管理。随着深度学习和无人机技... 从脐橙果园中提取果树参数有助于提高果树种植管理的效率,同时也能更准确地预测农业产量。然而,果园地形复杂,使得果树的种植和管理工作充满挑战;因此,需要采用更便捷和自动化的方法实现高效的果园监测和管理。随着深度学习和无人机技术的发展,这些技术的结合极大地提高了果树信息提取的效率和准确性,为果园管理和决策提供了重要支持。传统的人工调查方法在提取果树参数时往往耗时耗力,效率低下。本研究采用YOLOv8深度学习算法,结合赣南某脐橙果园的无人机影像数据,实现了对脐橙果树株数和树冠的自动提取。实验结果表明,YOLOv8模型在复杂条件下对脐橙果树的识别准确率达到95.7%,召回率为83.4%。在树冠宽度提取方面,与实测值的均方根误差为0.17,平均相对误差为4.1%。本研究提出的方法显著减少了传统人工调查所需的时间和人力,为脐橙果园的管理提供了切实可行的技术支持和参考。 展开更多

关键词 深度学习 脐橙 树冠提取 株数 YOLOv8

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基于Mask R-CNN和迁移学习的无人机遥感影像杉木单木树冠提取 被引量：6

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作者 谢运鸿 孙钊 +3 位作者 丁志丹 罗蜜 李芸 孙玉军 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期153-166,共14页

【目的】利用无人机遥感影像对树冠进行自动化提取,获取高精度树冠信息。【方法】该研究提出一种基于Mask RCNN和迁移学习的无人机影像单木树冠提取方法。首先,选用在Faster R-CNN基础上改进优化的Mask R-CNN实例分割模型,特征提取网络... 【目的】利用无人机遥感影像对树冠进行自动化提取,获取高精度树冠信息。【方法】该研究提出一种基于Mask RCNN和迁移学习的无人机影像单木树冠提取方法。首先,选用在Faster R-CNN基础上改进优化的Mask R-CNN实例分割模型,特征提取网络在ResNet50残差网络和ResNet101残差网络二者间选取最优。其次,引入迁移学习与Mask RCNN一起训练,联合迁移学习的导向作用降低训练时间,提高训练精度。【结果】Mask R-CNN模型的总体精度为93.59%,用户精度为65.46%,F1分数为76.05%,平均精度均值为0.31;载入迁移学习后的Mask R-CNN模型在同等训练条件下比原模型的用户精度提升29.53%,F1分数提升19.63%,平均精度均值提升0.21;分别以ResNet50和ResNet101为特征提取网络的Mask R-CNN模型中,ResNet50+Mask R-CNN模型的总体精度、用户精度、F1分数、平均精度均值各为96.94%、95.57%、96.17%、0.54,ResNet101+Mask R-CNN模型的总体精度、用户精度、F1分数、平均精度均值各为96.20%、94.41%、95.19%、0.49;其中载入迁移学习的ResNet50+Mask R-CNN模型在预测东西冠幅、南北冠幅、树冠面积与样方郁闭度的预测决定系数分别为0.87、0.84、0.93和0.83。【结论】本研究提出的基于Mask R-CNN和迁移学习的方法得到了较为精准的树冠参数结果,为无人机遥感影像评估树木资源提供了一种快速高效的解决方案。 展开更多

关键词 无人机 遥感影像 深度学习 Mask R-CNN 迁移学习 树冠提取

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基于标记控制区域生长法的单木树冠提取 被引量：23

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作者 甄贞 李响 +2 位作者 修思玉 赵颖慧 魏庆彬 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期22-29,共8页

根据2009年激光雷达数据、正射影像图及二类调查数据,选取凉水国家自然保护区针叶林和阔叶林样地进行单木树冠提取研究,包括利用动态窗口局域最大值法对单木位置进行探测,以及采用标记控制区域生长法进行树冠边界的勾绘,分别从样地和单... 根据2009年激光雷达数据、正射影像图及二类调查数据,选取凉水国家自然保护区针叶林和阔叶林样地进行单木树冠提取研究,包括利用动态窗口局域最大值法对单木位置进行探测,以及采用标记控制区域生长法进行树冠边界的勾绘,分别从样地和单木两个层次进行评价。结果表明：样地尺度上,针叶林和阔叶林的树冠面积相对误差的平均值分别为8.74%和-8.24%。单木尺度上,针叶林样地的生产者精度在62.2%~77.3%浮动,用户精度在71.5%~83.9%浮动;而阔叶林样地的生产者精度达到76.1%~91.2%,用户精度达到78.5%~92.5%。阔叶林样地勾绘精度浮动较大,但略优于针叶林样地的勾绘精度,是由于阔叶林样地中树冠分布较稀疏所致;而＂位置匹配但过度生长＂的情况过多是针叶林样地树冠提取精度不高的主要原因。 展开更多

关键词 局域最大值 区域生长法 单木树冠提取 激光雷达 凉水国家自然保护区

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基于改进爬峰法高分辨率遥感影像分割的树冠提取 被引量：13

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作者 张凝 张晓丽 叶栗 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期294-300,共7页

对现有爬峰法利用高分辨率遥感影像分割进行树冠提取时存在的问题进行直方图压缩和基于类的二次合并两方面的改进,并将改进后的爬峰法在Matlab平台上模拟实现。以Quick Bird影像为基础数据源提取单木树冠,分析树冠面积提取精度,验证改... 对现有爬峰法利用高分辨率遥感影像分割进行树冠提取时存在的问题进行直方图压缩和基于类的二次合并两方面的改进,并将改进后的爬峰法在Matlab平台上模拟实现。以Quick Bird影像为基础数据源提取单木树冠,分析树冠面积提取精度,验证改进爬峰法对高分遥感影像树冠分割的可靠性。研究结果表明:实验样本精度均达到85%以上,与传统目视解译精度比较相差较少,满足应用需求。 展开更多

关键词 遥感影像 爬峰法 高分辨率遥感影像 图像分割 树冠提取

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基于数据驱动和统计扩散的树冠提取方法 被引量：2

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作者 林殷 李恒超 洪文 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第9期2103-2106,共4页

遥感图像在森林管理中有重要的作用,随着数据量的增加和分辨率的提高,从图像中提取树冠参数成为需要和可能。该文根据树冠的特征,使用标记点过程对树冠建模,采用可逆马尔科夫链蒙特卡罗算法(MCMC)配合模拟退火算法提取树冠的参数,提出... 遥感图像在森林管理中有重要的作用,随着数据量的增加和分辨率的提高,从图像中提取树冠参数成为需要和可能。该文根据树冠的特征,使用标记点过程对树冠建模,采用可逆马尔科夫链蒙特卡罗算法(MCMC)配合模拟退火算法提取树冠的参数,提出新数据项以使其更好适应图像;提出数据驱动的生灭核,同时提出使用随机扩散方法代替非跳转转移核加快算法收敛速度并简化了该方法的实现。最后通过对遥感图像的实验验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 图像处理 树冠提取 数据驱动的生灭 随机扩散

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基于多尺度光谱角制图的遥感影像单木树冠提取方法 被引量：2

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作者 邱琳 刘敏 王磊 《安徽农业科学》 CAS 2022年第21期119-125,共7页

针对现有的单木树冠提取方法在尺度直径丰富的林区提取精度低、过分割和欠分割现象严重的问题,提出了一种改进的基于光谱角制图的多尺度层级化标记控制点的分水岭分割方法。首先通过形态学变换得到形态学梯度图像;接着通过HSV变换得到... 针对现有的单木树冠提取方法在尺度直径丰富的林区提取精度低、过分割和欠分割现象严重的问题,提出了一种改进的基于光谱角制图的多尺度层级化标记控制点的分水岭分割方法。首先通过形态学变换得到形态学梯度图像;接着通过HSV变换得到亮度图像,之后用高斯滤波去除噪声,使用区域最大值法在多个不同尺度上识别树冠标记,利用同心叠加整合不同尺度对象上的标记,并用光谱角制图控制叠加过程形成最终标记;最后实施标记控制的分水岭分割得到单木树冠分割线。以3种不同类型的高分辨率林区作为测试数据,同时采用3种传统单尺度标记控制的分水岭分割算法作为对比试验,结果表明,该方法对树冠的提取精度均在80%以上,且较单尺度的方法而言,能够有效地改善树冠提取中的过分割和欠分割问题。 展开更多

关键词 单木树冠提取 高分辨率遥感影像 多尺度 光谱角制图

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基于形态学阈值标记分水岭算法的高分辨率影像单木树冠提取 被引量：12

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作者 郑鑫 王瑞瑞 靳茗茗 《中南林业调查规划》 2017年第4期30-35,57,共7页

随着遥感技术的不断发展,利用高空间分辨率遥感影像提取单木树冠,成为获取树冠信息的一种重要手段。结合数学形态学和最大类间方差法提取自适应的分割阈值,分别对前景和背景进行标记,以此构建了改进的分水岭分割方法。选取林区高分辨率... 随着遥感技术的不断发展,利用高空间分辨率遥感影像提取单木树冠,成为获取树冠信息的一种重要手段。结合数学形态学和最大类间方差法提取自适应的分割阈值,分别对前景和背景进行标记,以此构建了改进的分水岭分割方法。选取林区高分辨率的无人机影像为数据源,分别根据传统的分水岭方法和改进的分水岭方法进行实验分析,并从冠层面积、单木树冠分割的数量和质量方面进行精度评价。结果证明:基于形态学阈值标记的分水岭算法具有显著改善过分割的作用,树冠分割结果精度可达64.62%,表明该方法切实可行,且效果较好。 展开更多

关键词 树冠提取 自适应阈值 图像分割 分水岭算法 数学形态学

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基于航空影像的树冠提取方法研究 被引量：2

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作者 丰伟 吴焕荣 +1 位作者 王岩 赵峰 《山东林业科技》 2010年第4期32-34,53,共4页

用高空间分辨率遥感影像对单木树冠进行自动提取和轮廓描绘是近年来林业遥感领域研究的热点。本文以覆盖实验区的航空影像为例,采用面向对象的多尺度分割方法,逐级对植被对象、树冠对象和分树种模式进行分割,有效地提取了影像中的树冠... 用高空间分辨率遥感影像对单木树冠进行自动提取和轮廓描绘是近年来林业遥感领域研究的热点。本文以覆盖实验区的航空影像为例,采用面向对象的多尺度分割方法,逐级对植被对象、树冠对象和分树种模式进行分割,有效地提取了影像中的树冠大小信息。 展开更多

关键词 航空影像 树冠提取 多尺度分割

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高空间分辨率遥感的单木树冠自动提取方法与应用 被引量：33

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作者 刘晓双 黄建文 鞠洪波 《浙江林学院学报》 CSCD 北大核心 2010年第1期126-133,共8页

用高空间分辨率遥感影像对单木树冠进行自动提取和轮廓描绘,是获取森林信息的一种快速有效的方法,也是近年来林业遥感领域研究的热点。详细介绍了目前高分辨率遥感单木树冠信息自动提取的各种方法,包括局部最大值法、模板匹配法、谷地... 用高空间分辨率遥感影像对单木树冠进行自动提取和轮廓描绘,是获取森林信息的一种快速有效的方法,也是近年来林业遥感领域研究的热点。详细介绍了目前高分辨率遥感单木树冠信息自动提取的各种方法,包括局部最大值法、模板匹配法、谷地跟踪法、多尺度法、种子区域生长法、分水岭分割法、局部射线法,并对单木树冠提取在林业上的应用进行了探讨,最后结合国内外研究现状,对单木树冠自动提取的未来作了展望。 展开更多

关键词 森林经理学 高空间分辨率 树冠提取 谷地跟踪法 局部最大值 多尺度 模板匹配 综述

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利用无人机多光谱影像提取树冠信息 被引量：1

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作者 冉崇宪 李森磊 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第7期112-117,共6页

树冠作为树木主要组成部分之一,是树木长势监测、树种识别等内容的重要参数,对森林资源调查和生态研究具有重要意义。与传统的实地调查相比,运用无人机遥感技术提取树冠信息具有高效、便捷等优势。本文基于无人机多光谱影像提取树冠信息... 树冠作为树木主要组成部分之一,是树木长势监测、树种识别等内容的重要参数,对森林资源调查和生态研究具有重要意义。与传统的实地调查相比,运用无人机遥感技术提取树冠信息具有高效、便捷等优势。本文基于无人机多光谱影像提取树冠信息,在树冠点探测上结合局部最大值法与Mean Shift优化策略,较原始局部最大法探测精度提升约10%。此外,提出了一种新的树冠边界提取算法,运用动态规划思想进行全局最优边界提取。与以往分水岭分割算法相比,本文算法在较密集林区和稀疏林区均有更好的提取效果,在试验样区稀疏林区F测度提升12%,较密集区F测度提升28%。 展开更多

关键词 无人机 多光谱 树冠提取 动态规划

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基于实例分割的高郁闭度林分单木树冠无人机遥感提取 被引量：7

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作者 谢运鸿 荆雪慧 +4 位作者 孙钊 丁志丹 李睿 李豪伟 孙玉军 《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2022年第5期14-21,共8页

[目的]利用遥感影像获取高郁闭度林分树冠信息。[方法]试验了一种基于实例分割模型的无人机遥感影像单木树冠提取方法,选用7种残差网络用于模型的特征提取,逐一对不同郁闭度杉木纯林进行单木树冠提取。[结果]表明,7个实例分割模型对低... [目的]利用遥感影像获取高郁闭度林分树冠信息。[方法]试验了一种基于实例分割模型的无人机遥感影像单木树冠提取方法,选用7种残差网络用于模型的特征提取,逐一对不同郁闭度杉木纯林进行单木树冠提取。[结果]表明,7个实例分割模型对低郁闭度林分树冠分割的边界框AP值和掩膜AP平均值分别为55.89%、57.29%,林分东西冠幅、南北冠幅和树冠面积参数提取均方根误差平均值分别为0.161、0.179和0.341,平均预测决定系数R~2分别为0.912、0.918和0.957;对高郁闭度林分树冠分割的边界框AP值和掩膜AP平均值分别为46.00%、44.45%,单木东西冠幅、南北冠幅和树冠面积参数提取均方根误差平均值分别为0.479、0.497和1.256,平均预测R~2分别为0.806、0.762和0.936。[结论]各参数提取精度均优于传统调查精度,该方法能自动化、快速化、精准化获取树冠信息。 展开更多

关键词 遥感 无人机 深度学习 实例分割 Mask R-CNN 树冠提取

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基于高分辨率遥感图像的树冠面积提取方法 被引量：26

12

作者 熊轶群 吴健平 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2007年第6期30-33,共4页

树冠面积调查是城市绿化调查中的一个主要内容。随着遥感技术的发展,如何利用高分辨率遥感图像快速、准确地提取树冠面积信息已成为城市绿化遥感研究的问题。该文提出一种基于射线法的半自动树冠面积提取算法,通过设定树冠中心点位置,... 树冠面积调查是城市绿化调查中的一个主要内容。随着遥感技术的发展,如何利用高分辨率遥感图像快速、准确地提取树冠面积信息已成为城市绿化遥感研究的问题。该文提出一种基于射线法的半自动树冠面积提取算法,通过设定树冠中心点位置,引出若干条光谱射线,进行高次曲线拟合,求其拐点作为树冠边界点,从而得到树冠的面积信息。实验表明,对于重叠较少的树冠面积提取精度为87.82%,重叠较多的树冠面积提取精度为84.91%。 展开更多

关键词 高分辨率遥感图像 树冠面积提取 射线法 光谱特征曲线拟合

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基于无人机影像的高郁闭度杉木纯林树冠参数提取 被引量：18

13

作者 孙钊 潘磊 孙玉军 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第10期20-26,共7页

【目的】冠幅是树冠结构的重要特征因子,直接影响树木的生产力和生命力,郁闭度是反映森林冠层结构与密度以及评价森林经营管理采伐强度的重要指标之一。利用无人机可以云下飞行,易于获取图像,精度高,低成本等优势,研究无人机影像上提取... 【目的】冠幅是树冠结构的重要特征因子,直接影响树木的生产力和生命力,郁闭度是反映森林冠层结构与密度以及评价森林经营管理采伐强度的重要指标之一。利用无人机可以云下飞行,易于获取图像,精度高,低成本等优势,研究无人机影像上提取树冠参数的方法,使无人机影像提取林木树冠参数的操作系统化,实现精准高效的森林资源清查和监测。【方法】以福建将乐林场杉木人工纯林为研究对象,采用四旋翼无人机影像为数据源,基于面向对象分类的方法,将杉木纯林的树冠参数从无人机影像中提取出来。面向对象分类的方法需要先利用ESP工具选取最优分割尺度,然后根据影像的分割结果将树冠对象聚为一类,进而统计每个树冠对象栅格像素个数计算出树冠冠幅面积以及林分郁闭度。【结果】面向对象分类有效地对高郁闭度林分进行了树冠的提取。在分割尺度为70时,单木树冠分割效果最好,树冠被单独分割出来,但也存在一定的过分割以及未分割的问题,以至于部分单木的丢失。分割结束后,对分割对象进行特征空间的优化,选取适当的分类特征,最终将研究区分为树冠和林隙两类。通过统计每个对象栅格点数,计算得出的林分因子包括林分郁闭度,树冠面积。以地面实测数据作为参考,冠幅面积提取精度为0.8291,林分郁闭度测量精度为0.9731。【结论】研究结果表明,基于无人机高分辨率影像的树冠参数提取在高郁闭度林分同样适用,能有效提高森林资源调查的效率并且能够满足森林资源调查的精度。 展开更多

关键词 无人机影像 面向对象分类 树冠参数提取 杉木

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结合航空影像纹理和光谱特征的单木冠幅提取 被引量：15

14

作者 张凝 冯跃文 +1 位作者 张晓丽 樊江川 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期13-19,共7页

随着航空摄影测量技术的不断发展与进步,为提高森林资源调查的工作效率,航空影像已经成功应用到林业资源监测中,但在单木冠幅提取上,研究多考虑影像光谱信息,使得分类结果存在偏差。本文提出同时结合航空影像的纹理及光谱特征,利用面向... 随着航空摄影测量技术的不断发展与进步,为提高森林资源调查的工作效率,航空影像已经成功应用到林业资源监测中,但在单木冠幅提取上,研究多考虑影像光谱信息,使得分类结果存在偏差。本文提出同时结合航空影像的纹理及光谱特征,利用面向对象的影像分割方法,通过多次实验对比结果确定最优分割尺度,同时在结合正态分布法确定各光谱及纹理特征信息范围的基础上,提取单木冠幅信息。以2012年鹫峰国家森林公园航空像片为数据源,以ENVI5.0为数据处理平台,对影像进行面向对象的分割,提取试验区域内32株树木的冠幅,并结合传统外业实测数据以及立体像对观测数据进行精度分析。试验结果表明:文章所提出的方法试验精度达到90.05%,与传统立体像对量测方法精度相近,但数据获取速度快,满足林业调查基本需求。 展开更多

关键词 航空影像 树冠提取 纹理特征 光谱特征

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机载与星载高分遥感影像单木树冠分割方法和适宜性对比 被引量：14

15

作者 孙振峰 张晓丽 李霓雯 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期66-75,共10页

【目的】应用高分辨率遥感影像快速准确提取单木树冠信息,对现代森林管理具有重要意义。面向对象的多尺度分割方法能有效地解决基于像元特征分析的局限,是单木树冠提取的重要技术途径。本文对比分析了不同遥感平台和人工林树种的树冠提... 【目的】应用高分辨率遥感影像快速准确提取单木树冠信息,对现代森林管理具有重要意义。面向对象的多尺度分割方法能有效地解决基于像元特征分析的局限,是单木树冠提取的重要技术途径。本文对比分析了不同遥感平台和人工林树种的树冠提取精度,探究实验方法针对不同尺度影像数据和树种的优势及适用性,并结合调查目的为影像数据的选取提供参考。【方法】以广西壮族自治区高峰林场为研究区,选取低空无人机CCD、机载CCD和星载高分二号遥感影像数据,针对树冠区域与背景区域的对比度效果不佳的问题,首先采用小波变换进行图像增强处理,去除影像噪声,增强树冠与背景的对比度;然后应用面向对象的多尺度分割方法,排除背景区域的干扰,针对树冠区域进行单木树冠的快速提取;最后对3种影像下提取的杉木和桉树人工林单木树冠的流程和方法,以及树冠提取精度进行研究分析。【结果】采用小波变换对无人机和机载平台影像增强效果显著,无人机平台下桉树和杉木实验区单木分割精度分别为87%和93.3%,冠幅估测精度为84.2%和85.1%;机载平台下桉树和杉木实验区单木分割精度为89%和91.1%,冠幅估测精度为83.9%和84.4%;而小波变换对星载平台影像增强效果不佳,桉树和杉木实验区的单木分割精度为82%和89%,冠幅估测精度为72.3%和73.3%。【结论】在无人机和机载平台下,应用多尺度分割得到的树冠提取精度相接近;在星载平台下,直接应用多尺度分割进行单木树冠提取,受影像自身空间分辨率的局限,提取精度低于前两种平台,但也能够满足森林调查的基本需求。 展开更多

关键词 高分影像 小波变换 图像增强 面向对象分割 树冠提取

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基于快鸟影像树冠特征的天山云杉材积反演 被引量：3

16

作者 郝泷 陈永富 +1 位作者 张东升 高苏善 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第12期71-74,共4页

基于Quick Bird高分辨率遥感影像,利用面向对象分类法提取了果子沟林场实验区的低林分密度的天山云杉的树冠信息,以实测数据为真值检验遥感方法提取的树冠大小的精度;在此基础上建立了基于遥感影像树冠与实测胸径的关系模型,利用模型估... 基于Quick Bird高分辨率遥感影像,利用面向对象分类法提取了果子沟林场实验区的低林分密度的天山云杉的树冠信息,以实测数据为真值检验遥感方法提取的树冠大小的精度;在此基础上建立了基于遥感影像树冠与实测胸径的关系模型,利用模型估计的胸径和一元材积模型,计算云杉单木材积。结果表明:研究区内天山云杉的树冠遥感方法分类的生产者精度为91.47%,用户精度为90.9%。基于实测胸径和提取冠幅面积所建立的回归方程的决定系数R2=0.753 3,树冠面积提取精度为89.17%,胸径的预估精度为87.91%,材积的预估精度为87.36%。 展开更多

关键词 高分辨率遥感 快鸟影像 面向对象分类 树冠提取

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基于分水岭算法的无人机不同飞行高度下林木冠幅提取研究 被引量：15

17

作者 徐永胜 刘浩然 +1 位作者 范伟伟 林文树 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期197-202,259,共7页

树冠是林木重要的组成部分之一,林木冠幅信息精确提取对森林资源调查和树木生长动态监测有着重要的意义。通过设置不同的无人机飞行高度,以哈尔滨市城市林业示范基地中的樟子松样地为对象,分别利用传统分水岭算法和改进分水岭算法对单... 树冠是林木重要的组成部分之一,林木冠幅信息精确提取对森林资源调查和树木生长动态监测有着重要的意义。通过设置不同的无人机飞行高度,以哈尔滨市城市林业示范基地中的樟子松样地为对象,分别利用传统分水岭算法和改进分水岭算法对单木树冠和林隙进行提取,并对树冠冠幅和树冠投影面积进行估算,最后与实测数据进行对比分析。结果表明:1)基于传统分水岭算法平均单木冠幅识别率为51.11%,平均欠分割率为25.18%,平均过分割率为11.11%;树冠冠幅和树冠投影面积平均提取精度分别为69.72%和53.59%,说明传统分水岭算法对单木冠幅提取效果一般。2)改进分水岭算法平均单木冠幅识别率为80.74%,平均欠分割率为8.15%,平均过分割率为6.67%;树冠冠幅和树冠投影面积平均提取精度约分别为79.84%和76.04%,表明改进的分水岭算法对林木单木冠幅提取精度较高。3)50 m飞行高度下样地中林隙面积在0~5 m^(2)和5~10 m^(2)各占57.89%和31.58%;林隙形状指数分布在1.14~1.85,平均值为1.36;研究表明,利用改进分水岭算法在50 m无人机飞行高度获取的林木影像可以有效提取林木树冠和林隙面积信息,研究结果可为森林资源调查提供有效参考。 展开更多

关键词 无人机影像 分水岭算法 飞行高度 树冠提取 林隙

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基于移动激光扫描的橡胶林风害相关参数精准反演 被引量：3

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作者 云挺 张艳侠 +4 位作者 王佳敏 胡春华 陈邦乾 薛联凤 陈凡迪 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期3452-3463,共12页

林木参数反演是森林资源管理与培育经营的关键环节。迅速发展的激光探测与测量技术突破了传统测量方法,可以快速的获取林木的空间三维信息,在林业普查中具备高效率、高精度的优势。结合计算机图形学与图像学方法,以中国最大的橡胶生产... 林木参数反演是森林资源管理与培育经营的关键环节。迅速发展的激光探测与测量技术突破了传统测量方法,可以快速的获取林木的空间三维信息,在林业普查中具备高效率、高精度的优势。结合计算机图形学与图像学方法,以中国最大的橡胶生产基地海南省儋州市长期受台风侵害下的两个不同品种橡胶林段(林段1PR107,林段2CATAS7-20-59)为研究对象,设计了面向离散激光点云的单株林木参数提取方法,自动获取橡胶林木风害后的生物量指标。首先,通过人背负移动激光雷达获取林段点云数据并使用瑞利商求取台风造成的主枝干倾角,以找寻每株橡胶树的树冠中心点。其次,对点云进行垂直投影,并采用分水岭与Meanshift算法实现株株分离。最后,基于以上操作自动获取与实测值相近的林木参数,例如冠幅、冠径、冠积、叶面积密度、叶面积分布以及主枝与分枝之间夹角等。计算表明,林段1与林段2东西冠幅分别为3.95和3.73m,与实测相差1.74%～6.27%;林段1与林段2南北向冠幅分别为6.47和6.51m,与实测相差2.54%～4.02%;林段1与林段2平均胸径分别为5.20和4.73cm,与实测相差0.64%～2.44%;林段1与林段2平均冠积分别为168.01和141.80m3,与实测相差0.67%～0.85%;林段1与林段2主枝干倾斜角分别为18.80°和13.11°,与实测相差5.53%～7.09%;林段1与林段2二级分支与主枝干的夹角分别为40.21°～69.23°和10.63°～32.14°,它们相差62.63%;林段1在不同天顶角下的叶面积指数均大于林段2。通过对一定样本(150棵/每类林段)的分析结果与真实比对表明,该方法对林木参数反演结果精度较高,有效地评估了不同品种橡胶树在台风下的损伤度(如主枝干歪斜率、叶面积密度及衰减分布)。参数反演结果与实测值仅有8%的偏差,此偏差主要由橡胶林分叶片稠密,导致林分中叶面与枝干扫描数据获取缺失,以及外界环境干扰如风力扰动、点云拼接误差、激光束发散率、激光扫描范围等原因造成。同时,由于林段1(PR107)的橡胶树的主枝与分枝夹角、冠积以及叶面积指数均大于林段2(CATAS7-20-59)的橡胶树,导致林段1的橡胶树比林段的2橡胶树在台风侵害下更脆弱。因此,该研究可用于研究风力侵害对于不同森林地块的影响,以及量化风害造成的生态系统紊乱的影响。同时,该方法解决了人背负激光扫描数据进行单株提取与林木参数反演的问题,为激光测绘在林业中的应用提供了新思路。 展开更多

关键词 激光探测与测量技术 单株树冠提取 林木参数反演 风害

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基于无人机图像分析的树木胸径预测 被引量：26

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作者 刘文萍 仲亭玉 宋以宁 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第21期99-104,共6页

树木胸径是林木资产评估中的重要参数,该文利用图像分析技术预测树木胸径可为资产评估提供参考。以银杏和法国梧桐为试验树种,通过拟合无人机正射图像中的单株树木树冠面积与胸径的关系预测树木胸径值。首先利用二型模糊聚类方法对无人... 树木胸径是林木资产评估中的重要参数,该文利用图像分析技术预测树木胸径可为资产评估提供参考。以银杏和法国梧桐为试验树种,通过拟合无人机正射图像中的单株树木树冠面积与胸径的关系预测树木胸径值。首先利用二型模糊聚类方法对无人机采集的纯林样地正射图像中的单株树冠进行分割,获取树冠像素面积,然后利用地面参照物计算出树冠的实际面积,并与测量的胸径值进行拟合,得出树冠面积与胸径的函数关系,林区中其他树木胸径值可基于该函数关系和其树冠面积计算得出。试验结果显示无人机正射图像中的银杏及法桐树冠面积与胸径均呈对数关系,且该文计算所得的银杏1.2 m处的胸径与实际胸径之间的平均误差约为0.31 cm,法桐1 m处的胸径与实际胸径之间的平均误差为0.27 cm,均在行业允许的1 cm误差范围内,该文提出的基于无人机正射图像分析技术预测树木胸径较为准确,可为中小尺度林地资产评估提供参考。 展开更多

关键词 无人机 图像分析 预测 单株树冠提取 胸径预测 林地资产评估

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基于近景摄影测量技术的关键林分参数的获取研究 被引量：5

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作者 张志华 云挺 +3 位作者 薛联凤 李卫正 张天安 孙圆 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第12期85-92,共8页

为了研究利用摄影测量技术来获取和反演关键林分参数的准确性,从而为推算其他林分因子提供相关思路,以实现快捷高效的森林资源调查。选取了一片亚热带人工混交林作为实验样地,并利用样地中6个优势树种的实测数据分别构建了多个胸径-树... 为了研究利用摄影测量技术来获取和反演关键林分参数的准确性,从而为推算其他林分因子提供相关思路,以实现快捷高效的森林资源调查。选取了一片亚热带人工混交林作为实验样地,并利用样地中6个优势树种的实测数据分别构建了多个胸径-树高、冠幅回归模型,并得到了对应的最优模型;在此基础上,利用从点云数据中获取的树高和冠幅,反演出单株树木的胸径;最后通过分析实测胸径与基于点云计算得到的胸径之间的相关性来判断算法的准确度。结果表明:(1)6个树种的实测树高与基于点云获取的树高相关性较高,R^2均在0.7以上;(2)多数树种的实测冠幅与获取的冠幅相关性偏低,其中仅喜树的冠幅R^2高达0.88,其余树种的冠幅R^2最高只有0.61;(3)最优回归模型拟合胸径与实测胸径的回归分析中,发现高大落叶乔木比如马褂木、喜树的R^2均在0.7以上,而落叶小乔木比如樱花树以及柏类树木比如圆柏、龙柏等R^2最高仅0.25,雪松的R^2则为0.54。 展开更多

关键词 近景摄影测量 林分参数反演 树冠提取

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