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Point-cloud segmentation of individual trees in complex natural forest scenes based on a trunk-growth method 被引量:2
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作者 Qianwei Liu Weifeng Ma +3 位作者 Jianpeng Zhang Yicheng Liu Dongfan Xu Jinliang Wang 《Journal of Forestry Research》 SCIE CAS CSCD 2021年第6期2403-2414,共12页
Forest resource management and ecological assessment have been recently supported by emerging technologies.Terrestrial laser scanning(TLS)is one that can be quickly and accurately used to obtain three-dimensional fore... Forest resource management and ecological assessment have been recently supported by emerging technologies.Terrestrial laser scanning(TLS)is one that can be quickly and accurately used to obtain three-dimensional forest information,and create good representations of forest vertical structure.TLS data can be exploited for highly significant tasks,particularly the segmentation and information extraction for individual trees.However,the existing single-tree segmentation methods suffer from low segmentation accuracy and poor robustness,and hence do not lead to satisfactory results for natural forests in complex environments.In this paper,we propose a trunk-growth(TG)method for single-tree point-cloud segmentation,and apply this method to the natural forest scenes of Shangri-La City in Northwest Yunnan,China.First,the point normal vector and its Z-axis component are used as trunk-growth constraints.Then,the points surrounding the trunk are searched to account for regrowth.Finally,the nearest distributed branch and leaf points are used to complete the individual tree segmentation.The results show that the TG method can effectively segment individual trees with an average F-score of 0.96.The proposed method applies to many types of trees with various growth shapes,and can effectively identify shrubs and herbs in complex scenes of natural forests.The promising outcomes of the TG method demonstrate the key advantages of combining plant morphology theory and LiDAR technology for advancing and optimizing forestry systems. 展开更多
关键词 Terrestrial laser scanning Point-cloud Northwest Yunnan Natural forests single-tree segmentation Trunk-growth
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基于实例分割技术的草莓叶龄及冠幅表型快速提取方法
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作者 樊江川 王源桥 +3 位作者 苟文博 蔡双泽 郭新宇 赵春江 《智慧农业(中英文)》 CSCD 2024年第2期95-106,共12页
[目的/意义]为解决高通量草莓叶龄及冠幅提取问题,提出一种基于移动式表型平台和实例分割技术的高通量表型提取方法。[方法]利用小型移动式表型平台对温室内盆栽草莓植株的俯拍图像进行数据获取,并利用改进型Mask R-CNN(Convolutional N... [目的/意义]为解决高通量草莓叶龄及冠幅提取问题,提出一种基于移动式表型平台和实例分割技术的高通量表型提取方法。[方法]利用小型移动式表型平台对温室内盆栽草莓植株的俯拍图像进行数据获取,并利用改进型Mask R-CNN(Convolutional Neural Network)模型对图像进行处理,以此获取草莓植株叶龄信息。首先利用带有分组注意力模块的Split-Attention Networks(ResNeSt)骨干网络替换原有网络,从而提高图像特征信息提取精度和执行效率。在训练时,利用Mosaic方法对草莓图像进行数据增强,并且使用二元交叉熵损失函数对原本的交叉熵分类损失函数进行优化,以达到更好的植株与叶片的检测准确度。在此基础上,对训练结果进行后处理,利用标定比值对冠幅进行计算。[结果和讨论]该方法能够在ResNeSt-101骨干网络下,实现80.1%的掩膜准确率和89.6%的检测框准确率,并且能够以99.3%的植株检测正确率和98.0%的叶片数量检出率实现高通量的草莓叶龄估算工作。而模型推理后草莓植株南北和东西向冠幅测试值与真实值相比误差均低于5%的约占98.1%。[结论]该方法有着较高的鲁棒性,能够为智慧农业下高通量植物表型获取与解析工作提供技术支持。 展开更多
关键词 移动式表型平台 实例分割 草莓表型 叶龄统计 冠幅 Mask R-CNN ResNeSt
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基于改进Deeplabv3+模型的果树语义分割研究
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作者 黎远江 李云伍 +2 位作者 赵颖 台少瑜 王克超 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第1期209-216,共8页
针对丘陵山区果园存在地形、光线、边界干扰等环境因素对单株果树难以精准识别分割的问题,提出一种改进的高精度Deeplabv3+语义分割网络模型。首先,该模型以ResNet50为主干网络提取特征,引入金字塔拆分注意力(PSA)机制,获得更清晰的果... 针对丘陵山区果园存在地形、光线、边界干扰等环境因素对单株果树难以精准识别分割的问题,提出一种改进的高精度Deeplabv3+语义分割网络模型。首先,该模型以ResNet50为主干网络提取特征,引入金字塔拆分注意力(PSA)机制,获得更清晰的果树轮廓边界信息;继而,将条纹池化(SP)模块串联到解码部分,通过SP加强特征提取,分别沿水平和垂直维度获取丰富的上下文信息,扩大感受野范围并保证信息完整性和连续性。通过语义分割可得以下结论:在使用Labelme工具进行自主图像标注的丘陵山区果树树冠图像数据集中,果树单株识别分割准确率PA为98.91%,果树分割的平均交并比MIoU为74.94%,相较于PSPNet、UNet、FCN和Deeplabv3+,PA分别提高2.5%、1.88%、1.03%和1.85%,MIoU分别提高10.93%、8.19%、2.78%、5.73%,有较明显的数据提升。该研究成果可为智能农业装备在果园对靶喷药、长势识别等精细化作业方面提供数据支撑。 展开更多
关键词 果树 树冠分割 Deeplabv3+ 语义分割 条状池化 注意力机制
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基于无人机激光点云的单木特征提取技术在地形勘测中的应用
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作者 杨威 《铁道勘测与设计》 2024年第4期10-13,33,共5页
森林资源在维护生态平衡,保护生物多样性,促进经济发展和维持社会文化价值等方面具有重要作用。树木高度是反映森林生产力和健康的重要结构参数,同时也是影响郁闭度高的区域地形图精度的重要因素。随着无人机技术和激光雷达技术的发展,... 森林资源在维护生态平衡,保护生物多样性,促进经济发展和维持社会文化价值等方面具有重要作用。树木高度是反映森林生产力和健康的重要结构参数,同时也是影响郁闭度高的区域地形图精度的重要因素。随着无人机技术和激光雷达技术的发展,无人机机载激光雷达技术成为森林资源调查的重要手段。本文应用无人机机载激光雷达获取激光点云数据,并对激光点云数据进行处理得到冠层高度模型,进而使用分水岭算法进行单木分割和特征提取,最后基于先验知识对树高和冠幅面积进行了拟合,得到了较好的拟合模型。经验证,激光点云数据符合精度要求,拟合模型R^(2)=0.62,拟合效果较好。本研究为后续进行树高预测,进而提高植被郁闭度高区域地形图精度的相关研究奠定了基础。 展开更多
关键词 无人机 激光雷达技术 分水岭算法 单木特征提取
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Study of various molar crown designs and their assessment
5
作者 Rashmi Uddanwadiker 《Journal of Biomedical Science and Engineering》 2012年第11期629-633,共5页
Dental crowns are best utilized as a way to improve the cosmetics of a tooth appearance when the crown simultaneously serves other purposes also, such as restoring a tooth to its original shape or strengthening a toot... Dental crowns are best utilized as a way to improve the cosmetics of a tooth appearance when the crown simultaneously serves other purposes also, such as restoring a tooth to its original shape or strengthening a tooth. The study presents four different designs of molar crown depending upon the tooth loss. The finite element results obtained suggests that restored material which fills the treated cavity along with small portion of root canal can help in retaining the restored tooth and can allow larger deformations for stresses induced well within the limit. 展开更多
关键词 DENTAL crown THRESHOLDING BOOLEAN Operation segmentation
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深度学习在无人机遥感城市行道树提取中的应用
6
作者 曹明兰 李亚昆 +2 位作者 张力小 武俊喜 李亚东 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期79-84,115,共7页
【目的】城市行道树对改善城市环境、净化空气、降噪遮阴等方面具有重要的生态职能。行道树调查是城市生态资源调查的重要组成,传统城市行道树人工调查方法的成本高、效率低,无法高效地满足管理部门监测城市生态信息的需求。无人机低空... 【目的】城市行道树对改善城市环境、净化空气、降噪遮阴等方面具有重要的生态职能。行道树调查是城市生态资源调查的重要组成,传统城市行道树人工调查方法的成本高、效率低,无法高效地满足管理部门监测城市生态信息的需求。无人机低空遥感的方法提取城市行道树信息,虽然能提高外业调查效率,但仍然存在内业数据处理时人工编辑DEM和树冠分割工作量过大等问题。为解决以上不足,文章探索了一种改进Mask R-CNN实例分割模型的无人机遥感城市行道树提取方案。【方法】基于深度学习的实例分割Mask R-CNN模型,针对城市行道树不存在两棵完全重叠的情况,采用非极大值抑制NMS(Non-maximum suppression)算法对所有检测物进行非极大值抑制,并根据检测树冠区域和待检测掩模之间的重叠比例,判断是否重复检测,以提高数据训练效率和准确率。构建精度评价指标,根据测试集的预测结果评估模型的性能和可适应性。【结果】利用同一架大疆DJI Phantom 4pro无人机,对香樟树、法国梧桐、银桦等典型城市行道树进行影像数据采集,创建了基于无人机遥感影像的行道树数据集,并采用Mask R-CNN实例分割模型实现行道树的树冠检测与分割,同时与人工提取方法进行对比分析。结果表明,本方法的行道树树冠自动分割平均总体精度为0.865、平均检测率为0.887,再经人工简单修正后,行道树树冠分割平均总体精度能达到0.948、平均检测率能达到0.965。【结论】无人机航测外业数据采集周期短、效率高,结合深度学习的改进Mask R-CNN实例分割算法,能自动获取较准确的树冠检测与轮廓分割信息,可节省大量外业调查和内业数据处理时间,对提升城市行道树监测效率和自动化水平具有重要意义。 展开更多
关键词 深度学习 无人机 Mask R-CNN 树冠分割 城市行道树
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基于无人机三维信息的杉木新造林林分参数遥感估测研究 被引量:5
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作者 郝振帮 林丽丽 +5 位作者 余坤勇 刘健 赵各进 李明慧 宋贤芬 杨柳青 《西南林业大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2023年第1期108-116,共9页
以福建顺昌埔上国有林场的杉木新造林为研究对象,采用大疆Phantom 4 Multispectral无人机分2次获取研究区的无人机影像,并以无人机影像为数据源,从研究区的数字表面模型(DSM)中提取冠层高度模型(CHM)。根据局部最大值算法和分水岭算法,... 以福建顺昌埔上国有林场的杉木新造林为研究对象,采用大疆Phantom 4 Multispectral无人机分2次获取研究区的无人机影像,并以无人机影像为数据源,从研究区的数字表面模型(DSM)中提取冠层高度模型(CHM)。根据局部最大值算法和分水岭算法,从CHM中获取研究区杉木的树高和冠幅数据;同时在研究区设立15个标准地,采用测量杆测定各标准地内所有杉木的树高和南北冠幅;以随机选取、且在影像中具有精确位置的265棵杉木为单木水平的实测数据,以及各标准地内杉木的平均树高和平均南北冠幅为林分水平的实测数据,分别从单木和林分角度对杉木树高和冠幅的遥感估测精度进行评价。结果表明:2次飞行作业之间树高的估测精度分别为90.86%和91.34%,南北冠幅的估测精度分别为83.55%和83.95%;在单木水平上,遥感估测的树高精度为R^(2)=0.89、RMSE=22.37cm、EA=91.00%;南北冠幅精度为R^(2)=0.70、RMSE=27.33cm、EA=82.22%;在林分水平上,树高的估测精度为R^(2)=0.95、RMSE=12.27 cm、EA=94.61%;南北冠幅的估测精度为R^(2)=0.82、RMSE=11.24 cm、EA=92.20%。遥感估测的树高均值比野外测量的树高均值小0.07 m,南北冠幅均值比野外测量的均值小0.04 m。基于无人机三维信息实现了研究区杉木树高和冠幅的精确估测,且在飞行参数一致的情况下,不同飞行区域和飞行批次之间的估测精度相近。研究可以为杉木新造林快速、稳定的监测和经营管理策略的科学制定提供基础数据。 展开更多
关键词 局部最大值算法 分水岭算法 树高 冠幅 单木识别
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基于Mask R-CNN的平原造林地区单木树冠分割 被引量:1
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作者 邢元军 温坤剑 +4 位作者 郭晓妮 宋亚斌 胡中岳 江腾宇 贺紫荆 《林业资源管理》 北大核心 2023年第3期115-120,共6页
利用无人机可见光影像,探索自动提取平原造林地区林木空间分布和数量的方法。以河北省张家口市怀来县造林斑块为研究对象,构建单木树冠数据集,选用不同卷积层的Mask R-CNN模型(R50-FPN-1x、R50-FPN-3x、R101-FPN-3x)进行训练和预测,比... 利用无人机可见光影像,探索自动提取平原造林地区林木空间分布和数量的方法。以河北省张家口市怀来县造林斑块为研究对象,构建单木树冠数据集,选用不同卷积层的Mask R-CNN模型(R50-FPN-1x、R50-FPN-3x、R101-FPN-3x)进行训练和预测,比较各模型在独立测试集的精度。结果表明:各模型均可对造林地区的单木树冠进行分割,其中R101-FPN-3x模型精度最高,为75.33%,召回率为73.23%;基于Mask R-CNN的无人机影像单木分割方法能够快速、精准地自动检测造林地区单木目标,有效地分割单木树冠绘制树冠轮廓,提高中小范围平原造林区域单木调查监测的效率。 展开更多
关键词 无人机 单木树冠分割 Mask R-CNN 造林成效评价
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基于灰度梯度图像分割的单木树冠提取研究 被引量:29
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作者 冯静静 张晓丽 刘会玲 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期16-23,共8页
树冠是树木的重要组成部分,基于遥感影像的树冠提取对于森林资源调查监测具有重要意义,但准确获得树冠的形状和边界比较困难。高分辨率影像具有丰富的纹理和光谱信息,基于高分辨率影像单木树冠勾勒技术为森林资源调查提供了一种快速有... 树冠是树木的重要组成部分,基于遥感影像的树冠提取对于森林资源调查监测具有重要意义,但准确获得树冠的形状和边界比较困难。高分辨率影像具有丰富的纹理和光谱信息,基于高分辨率影像单木树冠勾勒技术为森林资源调查提供了一种快速有效的测树途径。但是,由于高分影像信息冗杂,面向对象的分割方法数据计算量大,并且需要人工设置光谱或纹理阈值才可以实现单木分割,导致工作效率下降,鲁棒性差。图像增强通过改变原始图像的结构关系,有选择地突出或者抑制图像中的某些特征,有效的图像增强有益于提高单木树冠分割的准确程度。因此,本文提出一种基于影像的灰度梯度图像分割的树冠提取方法,通过对比传统的罗伯斯、拉普拉斯算子与改进的数学形态学算子,利用目视解译与灰度直方图结合的方法确定最优选择为改进的数学形态学算子。然后,利用改进的数学形态学算子结合面向对象多尺度分割方法,简化原始影像复杂的背景信息,快速提取大范围单木树冠信息。以甘肃省张掖市大野口林区机载激光雷达系统携带的CCD影像为数据源,提取实验区单木树冠,并从空间和形状上验证效果。实验结果表明:在高分影像的灰度梯度图像上进行面向对象分割提取单木冠幅,单木株数精度为83.19%,形状精度达到88.62%,优于传统林业调查精度,且冠幅获取速度快,效率高,并可以较为精确地提取树冠边界。 展开更多
关键词 冠幅 数学形态学 面向对象 多尺度分割
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航空图像中基于DSM的多尺度树冠分割 被引量:8
10
作者 李朝阳 阎广建 +3 位作者 肖志强 李小文 郭军 王锦地 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期40-43,共4页
提出了一种基于数字表面高程模型(DSM)和多尺度权聚类图像分割的算法.首先通过DSM选择需要分割的候选树冠顶点,利用航空摄影测量的方法将树冠顶点投影到航空相片作为种子点;然后对树冠进行分割,其方法是在一个全局分割测度的约束下,利... 提出了一种基于数字表面高程模型(DSM)和多尺度权聚类图像分割的算法.首先通过DSM选择需要分割的候选树冠顶点,利用航空摄影测量的方法将树冠顶点投影到航空相片作为种子点;然后对树冠进行分割,其方法是在一个全局分割测度的约束下,利用代数多网格的数值计算方法,逐步进行权聚类,形成多尺度的分割图像,通过不同的选权参数,获得有意义的分割区域,从多尺度的分割图像中,根据种子点所在位置和分割图像大小确定分割的树冠.经过实际图像验证,此算法能对不同角度投影的树冠进行有效分割. 展开更多
关键词 航空图像 树冠分割 多尺度分割 数字表面模型 姿态定位系统
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基于Mask R-CNN的单株柑橘树冠识别与分割 被引量:16
11
作者 王辉 韩娜娜 +3 位作者 吕程序 毛文华 李沐桐 李林 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期169-174,共6页
针对在复杂果园背景中难以识别分割单株果树树冠的问题,研究了基于Mask R-CNN神经网络模型实现单株柑橘树冠识别与分割的方法。通过相机获取柑橘园图像数据,利用Mask R-CNN神经网络实现单株柑橘树冠的识别与分割,根据测试集的预测结果... 针对在复杂果园背景中难以识别分割单株果树树冠的问题,研究了基于Mask R-CNN神经网络模型实现单株柑橘树冠识别与分割的方法。通过相机获取柑橘园图像数据,利用Mask R-CNN神经网络实现单株柑橘树冠的识别与分割,根据测试集的预测结果评估模型的性能和可适应性,并分析模型的影响因素。结果表明:参与建模的果园单株树冠识别分割准确率为97%,识别时间为0.26 s,基本上可满足果园精准作业过程中的树冠识别要求;未参与建模果园的单株树冠识别分割准确率为89%,说明模型对不同品种、不同环境的果园具有一定的适应性;与SegNet模型相比,本文模型准确率、精确率和召回率均约高5个百分点,说明在非目标树冠较多的复杂果园图像中具有较好的识别分割效果。本研究可为对靶喷药、病虫害防护、长势识别与预估等果园精准作业提供重要依据。 展开更多
关键词 柑橘树冠 Mask R-CNN 图像识别 图像分割
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基于面向对象的QuickBird影像退耕地树冠信息提取 被引量:19
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作者 吴见 彭道黎 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期2533-2536,共4页
分割算法的改进和特征空间的优化是采用面向对象技术提高退耕地树冠信息提取精度的关键,也是利用高分辨率影像提取树冠信息急需解决的问题。文章采用光谱阈值对QuickBird多光谱影像进行一级分割,获得了植被区域,并采用改进的基于边缘的... 分割算法的改进和特征空间的优化是采用面向对象技术提高退耕地树冠信息提取精度的关键,也是利用高分辨率影像提取树冠信息急需解决的问题。文章采用光谱阈值对QuickBird多光谱影像进行一级分割,获得了植被区域,并采用改进的基于边缘的算法对非线性滤波处理后的全色影像进行二级分割,选取光谱、形状和纹理特征组成的特征空间对退耕还林地树冠信息进行提取。结果表明,提取总体精度为84.67%,较传统方法提高17%,KAPPA系数为0.795 3,较传统方法提高0.168。该研究方法能实现较为精确的树冠信息提取,可为管理部门实施准确的监测提供依据,对快速评价退耕还林效果具有重要意义。 展开更多
关键词 树冠 快鸟影像 面向对象 影像分割
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热轧铝板带分段冷却闭环控制策略 被引量:2
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作者 高山凤 刘鸿飞 +1 位作者 郗安民 杨贤 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期207-212,共6页
针对目前热轧铝板带凸度控制存在的问题,建立以轧辊温度在线测量为基础的分段冷却闭环模糊控制系统。以简单的测量设备和控制方法,代替昂贵复杂的板带凸度控制机构。用实际轧制数据训练自适应PSO-BP神经网络,并用训练完成的神经网络依... 针对目前热轧铝板带凸度控制存在的问题,建立以轧辊温度在线测量为基础的分段冷却闭环模糊控制系统。以简单的测量设备和控制方法,代替昂贵复杂的板带凸度控制机构。用实际轧制数据训练自适应PSO-BP神经网络,并用训练完成的神经网络依据目标板带凸度得出轧辊温度预设定模型;依据操作人员的经验以及理论分析结果,设计分段冷却模糊控制规则,形成分段冷却闭环控制系统,达到控制板带凸度的目的。经在某厂二辊可逆热轧上的应用,结果表明:轧辊温度偏差量可控制在±4℃内;铝板带纵向各处的凸度95%以上可控制在目标凸度(20-40μm)范围内。该方法充分发挥了分段冷却系统对板带凸度的控制能力。 展开更多
关键词 热轧 铝合金 凸度 控制 分段冷却
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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 被引量:9
14
作者 李岩 史泽林 +1 位作者 程坤 甄贞 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期59-65,共7页
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... 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。 展开更多
关键词 树冠 分水岭分割算法 区域生长法 区域的分层横截面分析算法 激光雷达
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机载与星载高分遥感影像单木树冠分割方法和适宜性对比 被引量:13
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作者 孙振峰 张晓丽 李霓雯 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期66-75,共10页
【目的】应用高分辨率遥感影像快速准确提取单木树冠信息,对现代森林管理具有重要意义。面向对象的多尺度分割方法能有效地解决基于像元特征分析的局限,是单木树冠提取的重要技术途径。本文对比分析了不同遥感平台和人工林树种的树冠提... 【目的】应用高分辨率遥感影像快速准确提取单木树冠信息,对现代森林管理具有重要意义。面向对象的多尺度分割方法能有效地解决基于像元特征分析的局限,是单木树冠提取的重要技术途径。本文对比分析了不同遥感平台和人工林树种的树冠提取精度,探究实验方法针对不同尺度影像数据和树种的优势及适用性,并结合调查目的为影像数据的选取提供参考。【方法】以广西壮族自治区高峰林场为研究区,选取低空无人机CCD、机载CCD和星载高分二号遥感影像数据,针对树冠区域与背景区域的对比度效果不佳的问题,首先采用小波变换进行图像增强处理,去除影像噪声,增强树冠与背景的对比度;然后应用面向对象的多尺度分割方法,排除背景区域的干扰,针对树冠区域进行单木树冠的快速提取;最后对3种影像下提取的杉木和桉树人工林单木树冠的流程和方法,以及树冠提取精度进行研究分析。【结果】采用小波变换对无人机和机载平台影像增强效果显著,无人机平台下桉树和杉木实验区单木分割精度分别为87%和93.3%,冠幅估测精度为84.2%和85.1%;机载平台下桉树和杉木实验区单木分割精度为89%和91.1%,冠幅估测精度为83.9%和84.4%;而小波变换对星载平台影像增强效果不佳,桉树和杉木实验区的单木分割精度为82%和89%,冠幅估测精度为72.3%和73.3%。【结论】在无人机和机载平台下,应用多尺度分割得到的树冠提取精度相接近;在星载平台下,直接应用多尺度分割进行单木树冠提取,受影像自身空间分辨率的局限,提取精度低于前两种平台,但也能够满足森林调查的基本需求。 展开更多
关键词 高分影像 小波变换 图像增强 面向对象分割 树冠提取
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基于Worldview-2影像的林木冠幅提取与树高反演 被引量:9
16
作者 孙华 鞠洪波 +1 位作者 张怀清 凌成星 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期45-50,共6页
以湖南省攸县黄丰桥国有林场杉木人工林为例,探讨林木冠幅提取与树高反演方法研究。基于Worldview-2影像,采用均值漂移分割算法开展样地内杉木冠幅信息提取。通过设置不同分割尺度确定最佳的冠幅分割参数为hs=10,hr=6,M=20。对提取的冠... 以湖南省攸县黄丰桥国有林场杉木人工林为例,探讨林木冠幅提取与树高反演方法研究。基于Worldview-2影像,采用均值漂移分割算法开展样地内杉木冠幅信息提取。通过设置不同分割尺度确定最佳的冠幅分割参数为hs=10,hr=6,M=20。对提取的冠幅边界进行平滑处理,利用平滑后的影像冠幅与实测树高,分别建立了冠幅树高曲线估计模型和非线性联立方程组反演模型。其中以树高作为哑变量,建立的影像冠幅树高非线性联立方程组模型的拟合效果最佳,模型决定系数R2为0.899,模型的变动系数(CV),平均百分标准误差(EMPSE)均在10%以内,是树高反演的一种有效手段。 展开更多
关键词 林业遥感 林木冠幅 杉木人工林 图像分割 均值漂移算法 非线性联立方程组
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杉木种子园结实量中期预测方法的研究 被引量:4
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作者 方升佐 陈幼生 沈永宝 《南京林业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1992年第4期24-29,共6页
本文用开花强度法和树冠信息段法对安徽省山斗杉木种子园结实量进行了预测研究,建立了山斗杉木种子园结实量预测等级表及以树冠信息段上的雌芽为自变量(x)的单株结实量(y)预测模型y=137.92+0.68x+2.7×10^(-3)x^2(r=0.90)和y=-154.6... 本文用开花强度法和树冠信息段法对安徽省山斗杉木种子园结实量进行了预测研究,建立了山斗杉木种子园结实量预测等级表及以树冠信息段上的雌芽为自变量(x)的单株结实量(y)预测模型y=137.92+0.68x+2.7×10^(-3)x^2(r=0.90)和y=-154.66+2.90x(r=0.85)。研究结果表明,基于树冠上花芽的数量,可以提前10个月对杉木的结实量作出预测,即中期预测,预测精度达到了林木种子产量中期预测的要求。 展开更多
关键词 杉木 种子园 结实量 预测模型
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基于改进爬峰法高分辨率遥感影像分割的树冠提取 被引量:12
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作者 张凝 张晓丽 叶栗 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期294-300,共7页
对现有爬峰法利用高分辨率遥感影像分割进行树冠提取时存在的问题进行直方图压缩和基于类的二次合并两方面的改进,并将改进后的爬峰法在Matlab平台上模拟实现。以Quick Bird影像为基础数据源提取单木树冠,分析树冠面积提取精度,验证改... 对现有爬峰法利用高分辨率遥感影像分割进行树冠提取时存在的问题进行直方图压缩和基于类的二次合并两方面的改进,并将改进后的爬峰法在Matlab平台上模拟实现。以Quick Bird影像为基础数据源提取单木树冠,分析树冠面积提取精度,验证改进爬峰法对高分遥感影像树冠分割的可靠性。研究结果表明:实验样本精度均达到85%以上,与传统目视解译精度比较相差较少,满足应用需求。 展开更多
关键词 遥感影像 爬峰法 高分辨率遥感影像 图像分割 树冠提取
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基于SfM的针叶林无人机影像树冠分割算法 被引量:13
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作者 杨全月 董泽宇 +3 位作者 马振宇 吴悠 崔琪 卢昊 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期181-190,共10页
利用无人机影像进行森林资源调查具有作业快速便捷、数据分辨率较高、影像细节丰富的特点,可较好地识别单木,获取树木位置、冠幅等信息。但是,厘米级的影像分辨率使基于光谱信息的传统分割算法在提取树冠时出现破碎化现象,产生过分割结... 利用无人机影像进行森林资源调查具有作业快速便捷、数据分辨率较高、影像细节丰富的特点,可较好地识别单木,获取树木位置、冠幅等信息。但是,厘米级的影像分辨率使基于光谱信息的传统分割算法在提取树冠时出现破碎化现象,产生过分割结果。同时,在非落叶季由于无人机影像难以观测到茂密林冠下层地形,故在地形起伏较大的林区难以实现基于树木冠层高度模型(CHM)的单木分割方法。针对上述问题,结合传统二维图像处理和SfM三维建模,提出了一种无需高度归一化的无人机影像树冠三维分割提取算法,首先利用SfM技术从高重叠航片建立三维表面模型,利用高程和图像信息检测初始树木位置,再采取kNN自适应邻域分水岭分割的方式对中心单木进行精确的树冠参数提取。在北京市百花山国家级自然保护区的落叶松林地进行了高分辨率无人机影像实验,采用正射影像目视解译结果和多种基于图像、点云的自动分割算法结果进行验证和评价。结果表明,本文方法对树木总体检出率在91%以上,冠幅提取精度在81%以上,优于传统的全局分水岭方法和其他树冠分割算法。 展开更多
关键词 树冠 针叶林 分割算法 SFM 无人机
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采用水平集方法的无人机可见光DOM树冠分割 被引量:1
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作者 李亚东 曹明兰 +2 位作者 李长青 冯仲科 贾树华 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期60-65,共6页
在天然林、混交林、复层林等复杂林分条件下,可见光森林影像受林分郁闭度、冠层结构、摄影季节等影响较大,对其进行树冠提取时,现有方法无法保证精度且缺乏有效的人工介入机制。该研究探索了一种能够在低郁闭度时自动分割,高郁闭度时可... 在天然林、混交林、复层林等复杂林分条件下,可见光森林影像受林分郁闭度、冠层结构、摄影季节等影响较大,对其进行树冠提取时,现有方法无法保证精度且缺乏有效的人工介入机制。该研究探索了一种能够在低郁闭度时自动分割,高郁闭度时可适当人工介入的树冠分割方法。先将无人机可见光森林影像处理成数字地表模型(DigitalSurface Model,DSM)、数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)和数字正射影像图(Digital Orthophoto Map,DOM),DSM与DEM相减得到树冠高模型(Canopy Height Model,CHM),利用局部最大值法从CHM提取树顶点的平面位置生成泰森多边形,并以其外接矩形为基础生成树冠范围矩形,遍历并切分出单株立木树冠范围影像,进行各向异性扩散滤波后,通过水平集方法演化出树冠边界曲线。利用C#语言在ArcGISEngine上实现基于水平集模型的可嵌入ArcMap运行的树冠分割插件。利用该插件对选自内蒙古大兴安岭大杨树林业局乃木河林场的不同郁闭度、不同树种组成的9块50 m×50 m天然混交林标准地的DOM影像进行树冠提取试验,同时与手工提取法和SVM图像分割法进行对比分析。结果表明本文方法的提取速度比手工提取法平均提高了45.97%;提取精度比SVM图像分割法平均提高了15.29个百分点。该方法在郁闭度低冠幅大时强调效率,在郁闭度高冠幅小时保证精度,是一种可伸缩性和通用性强的方法。 展开更多
关键词 无人机 水平集 树冠分割 可见光 正射影像
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