發(fā)布時(shí)間：2019-04-24 20:08

【摘要】：樹冠是樹木的重要組成部分,基于遙感影像的樹冠提取對(duì)于森林資源調(diào)查監(jiān)測(cè)具有重要意義,但準(zhǔn)確獲得樹冠的形狀和邊界比較困難。高分辨率影像具有豐富的紋理和光譜信息,基于高分辨率影像單木樹冠勾勒技術(shù)為森林資源調(diào)查提供了一種快速有效的測(cè)樹途徑。但是,由于高分影像信息冗雜,面向?qū)ο蟮姆指罘椒〝?shù)據(jù)計(jì)算量大,并且需要人工設(shè)置光譜或紋理閾值才可以實(shí)現(xiàn)單木分割,導(dǎo)致工作效率下降,魯棒性差。圖像增強(qiáng)通過(guò)改變?cè)紙D像的結(jié)構(gòu)關(guān)系,有選擇地突出或者抑制圖像中的某些特征,有效的圖像增強(qiáng)有益于提高單木樹冠分割的準(zhǔn)確程度。因此,本文提出一種基于影像的灰度梯度圖像分割的樹冠提取方法,通過(guò)對(duì)比傳統(tǒng)的羅伯斯、拉普拉斯算子與改進(jìn)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算子,利用目視解譯與灰度直方圖結(jié)合的方法確定最優(yōu)選擇為改進(jìn)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算子。然后,利用改進(jìn)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算子結(jié)合面向?qū)ο蠖喑叨确指罘椒?簡(jiǎn)化原始影像復(fù)雜的背景信息,快速提取大范圍單木樹冠信息。以甘肅省張掖市大野口林區(qū)機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)攜帶的CCD影像為數(shù)據(jù)源,提取實(shí)驗(yàn)區(qū)單木樹冠,并從空間和形狀上驗(yàn)證效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在高分影像的灰度梯度圖像上進(jìn)行面向?qū)ο蠓指钐崛文竟诜?單木株數(shù)精度為83.19%,形狀精度達(dá)到88.62%,優(yōu)于傳統(tǒng)林業(yè)調(diào)查精度,且冠幅獲取速度快,效率高,并可以較為精確地提取樹冠邊界。
[Abstract]:Tree crown is an important part of trees. Tree crown extraction based on remote sensing image is of great significance for forest resources investigation and monitoring, but it is difficult to obtain the shape and boundary of tree crown accurately. High-resolution images have abundant texture and spectral information. Based on high-resolution images single tree crown delineation technology provides a rapid and effective approach for forest resource survey. However, due to the complicated information of the high-score image, the object-oriented segmentation method has a large amount of computation, and it needs to set the spectral or texture threshold manually to achieve the single tree segmentation, which results in the decrease of the work efficiency and the poor robustness. Image enhancement can selectively highlight or suppress some features of the original image by changing the structure of the original image. Effective image enhancement is beneficial to improve the accuracy of single tree crown segmentation. Therefore, this paper proposes a tree crown extraction method based on image grayscale gradient image segmentation. By comparing the traditional Robles, Laplacian operator with the improved mathematical morphology operator, this paper proposes a tree crown extraction method based on image grayscale gradient image segmentation. The improved mathematical morphology operator is determined by the combination of visual interpretation and gray-scale histogram. Then, the improved mathematical morphology operator combined with the object-oriented multi-scale segmentation method is used to simplify the complex background information of the original image and quickly extract the large-scale single tree crown information. The CCD image carried by airborne lidar system in Dayakou forest area of Zhangye City Gansu Province was used as data source to extract the single tree crown in the experimental area and verify the effect from space and shape. The experimental results show that the object-oriented segmentation and extraction of crown width from grayscale gradient images of high-score images shows that the accuracy of individual tree number and shape is 83.19% and 88.62% respectively, which is better than that of traditional forestry survey. Moreover, the crown width can be obtained quickly and efficiently, and the crown boundary can be extracted accurately.
【作者單位】： 北京林業(yè)大學(xué)林學(xué)院北京林業(yè)大學(xué)精準(zhǔn)林業(yè)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室省部共建森林培育與保護(hù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家重大科學(xué)儀器設(shè)備開發(fā)專項(xiàng)(2013YQ12034304)
【分類號(hào)】：S771;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2464748