无人机机载激光雷达提取果树单木树冠信息

定株管理是未来果园精准生产管理的趋势,果树单木树冠信息的提取是定株管理的关键。该研究利用无人机采集的苹果园激光探测与测量数据(Light Detection and Ranging,LiDAR)检测和测量每棵果树的树冠面积和树冠直径,并评价空间分辨率对果树单木树冠检测与提取结果的影响。该方法主要使用反距离权重插值法间接生成冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM);使用局部极大值滤波算法和标记控制分水岭分割算法(Marked-Controlled Watered Segmentation,MCWS)对果树进行单木树冠检测与提取。通过与参考数据的比较,评估了该方法的精度,并定量分析了空间分辨率对于单木树冠检测与信息提取结果的敏感性。结果表明,该方法可有效实现果树单木树冠检测与信息提取,代表果树检测精度的F1得分为95.03%,树冠轮廓提取准确率为86.39%,树冠面积的提取数据集和参考数据集的线性拟合结果决定系数和归一化均方根误差分别为0.81和20.56%,树冠直径的提取数据集和参考数据集的线性拟合结果决定系数和归一化均方根误差分别为0.85和14.79%,树冠面积和直径不同程度地被高估。此外,冠层高度模型的空间分辨率接近果树平均树冠直径的1/10时精度最高,可以有效检测果树单木树冠及提取树冠轮廓,从而准确提取果树单木树冠信息。

无人机影像树冠信息提取研究

【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。

结合无人机可见光和激光雷达数据的杉木树冠信息提取

以年珠实验林场为研究区,以无人机可见光正射影像和激光雷达数据为数据源,采用分水岭分割与面向对象结合的方法提取不同郁闭度下杉木单木树冠信息,并对提取精度进行验证首先采用面向对象法基于无人机可见光影像提取树冠区域,然后基于构建的CHM进行分水岭分割获取单木树冠初步分割结果,最后基于初步分割结果对树冠区域进行二次分割,提取单木树冠信息。结果表明:不同郁闭度林分条件下单木树冠信息提取效果较好,其中单木树冠提取F测度分别为88.07%~95.08%和78.57%~88.29%;提取的树冠面积与实测面积建立的线性回归模型,R2分别为0.859 1和0.736 7,RMSE分别为2.49 m^(2)和3.29 m^(2);提取的冠幅与实测冠幅建立的线性回归模型,R;分别为0.830 6和0.724 6,RMSE分别为0.46 m和0.57 m。基于无人机可见光影像采用面向对象多尺度分割法提取树冠区域很好的消除了样地内裸地及林下灌木等因素的影响;同时,无人机Li D-AR数据能够更加精确的区分单木信息,2种数据源结合发挥了二者的优势,提高了单木树冠的提取精度。本研究可为快速获取不同郁闭度林分下单木树冠信息提供参考。

基于改进分割算法的退耕地树冠信息提取

优化特征空间和改进分割算法是基于面向对象技术实现退耕地树冠信息准确提取的重要环节,同时也是高分影像地物识别研究中需迫切解决的问题。为此,以北京张山营镇部分区域的Quick Bird影像为数据源,根据光谱阈值实现一级分割得到林地区域,同时采用区域进化的区域增长算法对改进均值滤波算法去噪声处理后的全色波段执行二级分割,最后结合形状、光谱、纹理指标构建的特征空间完成了树冠信息提取。结果表明:改进分割算法总体精度达91.5%,Kappa系数为0.836 2,分别较传统方法提高了15.5%和0.120 4。

基于无人机遥感的天山云杉林密度估测研究

本研究基于无人机遥感影像,利用图像增强技术与面向对象方法对不同郁闭度下天山云杉(Picea schrenkiana var.tianschanica)林单株树冠进行提取并估测林分密度,结合实测数据进行精度检验。结果表明,采用图像增强技术结合面向对象方法对天山云杉林的树冠提取和林分密度估测的精度较高。在低、中和高郁闭度林分中提取树冠的精度分别为:97.02%、90.33%和82.01%;不同郁闭度林分密度估测精度分别为96.64%、95.50%和80.70%。总体来看,利用图像增强技术对伐后更新天山云杉林密度估测是可行的,精度均在80%以上,运用图像增强技术结合面向对象方法能快速准确的提取主伐迹地下天山云杉林密度。