运用激光雷达数据的单木树冠提取算法对帽儿山林场单木参数估测的影响

选取黑龙江省尚志市帽儿山实验林场的10块高郁闭度的天然次生林样地为研究对象,利用激光雷达数据构建的冠层高度模型(CHM),分别使用分水岭分割算法、区域生长法和区域的分层横截面分析(RHCSA)3种方法提取单木位置、树高和冠幅信息。利用手动勾绘的单木树顶和树冠作为参考数据进行精度检验(包括单木树冠提取精度和单木参数估测精度检验),探索不同单木提取算法估测单木参数的可行性。结果表明:RHCSA算法对单木树冠提取的总体精度为83.64%,区域生长算法总体精度为75.19%,分水岭算法总体精度为68.65%;对于单木参数估测,区域生长法与分水岭算法的单木定位精度高(RMSE为1.12 m),RHCSA算法得到最高的树高与冠幅提取精度高(RMSE分别为0.62、1.11 m)。因此,RHCSA算法更适用于帽儿山林场单木树冠提取与单木参数的估测。

弱光复杂背景下基于MSER和HCA的树上绿色柑橘检测

基于图像处理和机器视觉的树上绿色柑橘检测,能为果园管理者施肥、估产及采摘作业提供指导。该文提出一种基于水果表面光照分布的分层轮廓分析(hierarchical Contour Analysis,HCA)算法实现了树上绿色柑橘的检测。彩色数码相机拍摄弱光下由闪光灯补光的树上柑橘场景彩色图像,基于水果表面的光照分布应用最大稳定极值区域(maximally stable extremal region,MSER)算法提取图像中的感兴趣区域,然后建立感兴趣区域周围的分层轮廓图,并利用霍夫变换拟合每一级轮廓获得分层圆形目标,最后进行拟合圆嵌套分析得到绿色柑橘水果目标。所提算法在20张复杂的柑橘果园场景图像中进行了测试,最终的召回率达81.2%,查准率达到83.5%,单幅图像平均处理时间为3.70 s。该文所提出的基于光照分布的分层轮廓分析算法,不仅适用于绿色柑橘的检测,也可为其他树上绿色水果检测提供通用的框架和思路。

坡度对应用机载激光雷达估测人工针叶林单木参数的影响

以黑龙江省佳木斯市桦南县孟家岗林场为研究对象,利用2017年的机载激光雷达(ALS)数据构建冠层高度模型(CHM),探索坡度对单木参数估测的影响。研究区域内坡度分为4级,Ⅰ级为平坡:坡度<5°;Ⅱ级为缓坡:坡度5°~14°;Ⅲ级为斜坡:坡度15°~24°;IV为陡-急-险坡:坡度≥25°。每一级选取8块高郁闭度的人工针叶林样地(50 m×50 m),应用基于区域的分层横截面分析法(RHCSA)进行单木树冠提取,估测单木位置、树高和冠幅信息,利用目视解译的单木树顶和树冠作为参考数据进行精度检验(包括单木树冠提取精度和单木参数估测精度检验)。结果表明:不同坡度下单木树冠提取和单木定位估测均有显著差异(p<0.05)。其中,平坡上的单木树冠提取总体精度最高(均值为84.61%),陡-急-险坡上的总体精度最低(均值为41.31%);缓坡上的单木定位精度最高,平均的均方根误差为1.16 m,陡-急-险坡上单木定位精度最低,平均均方根误差为1.58 m。但是,不同坡度下单木树高和冠幅的估测结果差异并不显著(p>0.05)。因此,应用CHM进行单木参数估测时,虽然进行了地形标准化,但还是需要考虑坡度对单木树冠提取和单木定位的影响,而其对树高和冠幅的影响不大。