无人机影像树冠信息提取研究

摘要：

[目的]树冠是林木长势监测、树种识别、蓄积量估测等森林调查中的重要森林参数,对森林资源调查和生态研究等具有重要意义,相比于传统的人工实地调查的方法,通过无人机影像提取树冠信息,具有高效、准确和低成本等优势.[方法]以湖南衡山森林生态系统定位观测研究站实验样地为研究对象,以无人机影像为数据源,采用阈值法和K邻近法,分别对正射影像和冠层高度模型进行图像二值化,取其交集得到树冠区域图;利用数学形态学开闭重建滤波对树冠区域图进行去噪处理,有效平滑影像,避免影像对象边缘轮廓偏移;采用局部最大值法和最大类间方差法进行前景背景标记,根据影像标记修正梯度图像;利用分水岭分割算法提取树冠信息.[结果]在树冠区域提取中,基于阈值法和K邻近算法成功分割出树冠区域与背景区域,确定树冠分割范围.通过数学形态学滤波,有效地去除了由噪声及树冠内部的纹理信息所造成的伪局部极值,减少了分水岭分割算法的过分割现象,同时保护了树冠边缘轮廓及其位置信息.[结论]单木尺度上,树冠信息提取的F测度为75.98％;样地尺度上,提取的树冠面积相对误差为13.3％.基于无人机影像提取树冠信息的方法是可行的,能够快速准确地提取较高郁闭度林分的树冠信息.

关键词：无人机影像、树冠信息、分水岭算法、形态学

所属期刊栏目：40

分类号：S758(森林经营学、森林计测学、森林经理学)

资助基金：湖南省科技创新平台与人才计划项目 ;湖南省科技创新计划项目

在线出版日期：2020-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：75-82