应用无人机影像提取毛竹林立竹度

摘要：

采用无人机航拍影像,依据毛竹冠幅几何特点,依据面向对象多尺度分割原理构建毛竹株数量识别单元,比对分析K邻近法(KNN)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)的提取效果,确定毛竹立竹度提取的最优算法.结果表明:1株毛竹几何形状趋近圆形,2株趋近于长椭圆形,3株以上近似于长条形,与图像中毛竹的冠层形状特征与毛竹识别单元类型具有一致性.验证结果KNN、SVM、RF提取立竹度总体精度平均值分别为90.70％、89.64％、94.56％,对应的Kappa系数分别为0.8597、0.8306、0.9456,其中RF的精度最高.整体上,基于毛竹立竹度识别单元的构建,结合RF分类方法比其他两类分类方法更具优势,实现了有效的毛竹林立竹度提取.

关键词：毛竹;立竹度;面向对象多尺度分割;识别单元;最优分类方法

所属期刊栏目：49

分类号：S757.2(森林经营学、森林计测学、森林经理学)

资助基金：福建高校产学项目;福建农林大学科技计划创新项目

在线出版日期：2021-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：66-71