基于融合点云数据的马尾松林地单木分割算法研究

激光雷达技术在森林资源调查中具有较大优势,但单平台采集的数据往往存在扫描盲区,难以获取完整的森林结构信息。为此,以马尾松林作为研究对象,探究基于融合点云数据的马尾松林单木分割适宜性算法。首先提出一种针对森林样地点云数据融合的方法,然后采用标记控制分水岭算法、距离判别聚类算法和层堆叠算法对马尾松林进行单木分割,并对3种算法的关键参数的选取进行分析,最后提取树高验证融合点云估测森林结构参数的适用性。得出实验结果如下:1)提出的点云融合方法可以有效融合机载和手持激光雷达点云,配准误差为0.054 m;2)3种单木分割算法中,标记控制分水岭算法分割精度最高,总体精度为0.88,高于距离判别聚类算法和层堆叠算法;3)利用标记控制分水岭算法分割的单木提取树高,基于融合点云数据的R2值为0.983 7,RMSE为0.759 6 m,相较于单一点云数据,精度明显提高。研究结果可为多源激光雷达在林业领域的应用以及马尾松林地森林资源管理提供技术支持。

分割神经干细胞图像的两种聚类多阈值分割方法

计算机自动化的细胞图像分割和跟踪系统将有助于神经干细胞的增值和分化调控的研究。该文针对神经干细胞图像分割问题,比较了利用自组织映射多阈值分割方法和k均值多阈值分割方法提取分水岭标记的能力。结果显示,这2种聚类多阈值分割方法可以有效地提取分水岭算法的前景标记和背景标记,而自组织映射多阈值分割对前景标记的干扰区分能力略优。

结合DSM的机载LiDAR单木树高提取研究

机载LiDAR在提取地形坡度较大区域的冠层高度模型(CHM)时易产生畸变,降低单木树高的提取精度,为此提出一种CHM与数字表面模型(DSM)相结合的树高估算方法。首先基于预处理后的点云生成的CHM,利用局部最大值算法和标记控制分水岭分割算法进行分割,得到单木树冠轮廓多边形;然后结合DSM,采用固定窗口的局部最大值算法探测树顶点并提取其高程,继而与使用狄洛尼三角网和高程内插得到的地面点相减获取树高;最后,以广西兴安县富江村附近地形起伏较大的针叶林为试验区,测试3种不同坡度下,在CHM、CHM结合DSM获得的树高与实测树高分别进行精度分析。结果表明,当树木分别位于平均坡度为32°、27°和15°的试验区时,CHM中提取的树高与实测数据拟合的R2分别为0.84、0.85和0.87,RMSE为1.48、1.41和1.58 m,结合DSM后R2为0.92、0.91和0.93,RMSE为0.93、1.02和1.16 m;在地形坡度较大的区域,本文方法可以有效提高单木树高的估算精度。