本文關(guān)鍵詞：森林病蟲害圖像分析算法研究

  更多相關(guān)文章： 森林病蟲害 圖像分割 紋理特征 受災(zāi)級(jí)別判定

【摘要】：森林植被資源是地球上最重要的資源之一,森林病蟲害則是威脅森林健康的首要因素,如何監(jiān)測(cè)并預(yù)防森林病蟲害是多年來(lái)國(guó)內(nèi)外林業(yè)專家研究的重要課題。傳統(tǒng)林業(yè)病蟲害的監(jiān)測(cè)手段主要依靠巡邏檢測(cè)等人工手段,這些監(jiān)測(cè)手段主觀性強(qiáng)且具有時(shí)間滯后性,同時(shí)受地面環(huán)境影響較大。本文針對(duì)遼寧省建平地區(qū)受災(zāi)沙棘及油松樣地提出了一種新的森林病蟲害監(jiān)測(cè)方法。首先利用無(wú)人機(jī)采集受災(zāi)林區(qū)圖像,并對(duì)所得圖像進(jìn)行預(yù)處理,然后通過圖像分割提取受災(zāi)林區(qū)區(qū)域,結(jié)合地面調(diào)查結(jié)果(失葉率)進(jìn)行受災(zāi)級(jí)別判定,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)森林病蟲害情況的監(jiān)測(cè)。針對(duì)受災(zāi)沙棘樣地?zé)o人機(jī)圖像,采用基于分?jǐn)?shù)階微分的標(biāo)記分水嶺算法,通過計(jì)算圖像中各像素點(diǎn)的分?jǐn)?shù)階微分?jǐn)?shù)值,代替原有的灰度值或梯度值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法可以準(zhǔn)確提取受災(zāi)沙棘區(qū)域,分割精度可達(dá)到95%以上；針對(duì)受災(zāi)較為嚴(yán)重的油松樣地?zé)o人機(jī)圖像,采用基于線性拉伸的二型模糊聚類算法對(duì)圖像進(jìn)行分割,該算法對(duì)模糊聚類算法中的隸屬度函數(shù)進(jìn)行適當(dāng)線性拉伸,可以較為良好地提取受災(zāi)油松區(qū)域；針對(duì)受災(zāi)較輕的油松樣地?zé)o人機(jī)圖像,采用紋理特征匹配算法判定圖像受災(zāi)級(jí)別,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,分形維數(shù)、縫隙量、維數(shù)升降因子等三種紋理特征可以良好表征油松圖像受災(zāi)級(jí)別。最后,本文對(duì)多種森林病蟲害無(wú)人機(jī)圖像分割算法綜合分析比較,總結(jié)出不同樹種、不同拍攝高度情況下各分割算法的適用范圍。
【關(guān)鍵詞】：森林病蟲害 圖像分割 紋理特征 受災(zāi)級(jí)別判定
【學(xué)位授予單位】：北京林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41;S763
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 緒論8-13
• 1.1 研究背景和意義8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-10
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容10-11
• 1.4 全文結(jié)構(gòu)信息11-13
• 2 圖像分割技術(shù)13-18
• 2.1 基本理論13-14
• 2.2 算法簡(jiǎn)介14-17
• 2.2.1 基于閾值的圖像分割算法14
• 2.2.2 基于聚類的圖像分割方法14-16
• 2.2.3 基于邊緣及區(qū)域的圖像分割算法16-17
• 2.2.4 其他圖像分割算法17
• 2.3 本章小結(jié)17-18
• 3 受災(zāi)沙棘無(wú)人機(jī)圖像分析算法研究18-26
• 3.1 標(biāo)記分水嶺算法18-19
• 3.2 分?jǐn)?shù)階微積分19
• 3.3 基于分?jǐn)?shù)階微分的標(biāo)記分水嶺圖像分割算法19-21
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析21-25
• 3.4.1 一般無(wú)人機(jī)圖像分割結(jié)果及分析21-23
• 3.4.2 受災(zāi)沙棘無(wú)人機(jī)圖像分割結(jié)果及分析23-25
• 3.5 本章小結(jié)25-26
• 4 受災(zāi)油松無(wú)人機(jī)圖像分析技術(shù)26-42
• 4.1 嚴(yán)重受災(zāi)的油松無(wú)人機(jī)圖像分析算法27-30
• 4.1.1 二型模糊聚類圖像分割算法27-28
• 4.1.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析28-30
• 4.2 輕度受災(zāi)油松無(wú)人機(jī)圖像分析方法及受災(zāi)級(jí)別判定30-41
• 4.2.1 紋理特征簡(jiǎn)介30-36
• 4.2.2 基于紋理特征及失葉率的油松受災(zāi)級(jí)別判定36-41
• 4.2.3 結(jié)論41
• 4.3 本章小結(jié)41-42
• 5 森林病蟲害無(wú)人機(jī)圖像分割算法比較42-53
• 5.1 實(shí)驗(yàn)條件42-44
• 5.1.1 選用算法42
• 5.1.2 測(cè)試圖像組42-43
• 5.1.3 評(píng)價(jià)測(cè)度43-44
• 5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析44-51
• 5.2.1 不同高度圖像分割效果比較44-45
• 5.2.2 相同高度圖像分割結(jié)果比較45-50
• 5.2.3 噪聲對(duì)圖像分割結(jié)果的影響50-51
• 5.3 本章小結(jié)51-53
• 6 總結(jié)與展望53-55
• 6.1 全文工作總結(jié)53-54
• 6.2 工作展望54-55
• 參考文獻(xiàn)55-60
• 個(gè)人簡(jiǎn)介60-61
• 導(dǎo)師簡(jiǎn)介61-62
• 獲得成果目錄62-63
• 致謝63

【相似文獻(xiàn)】

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7 記者 鄭北鷹;森林病蟲害形勢(shì)依舊嚴(yán)峻[N];光明日?qǐng)?bào);2000年

8 通訊員 王進(jìn)京 陳波 記者 郭京泉;我市投資1008萬(wàn)元防治森林病蟲害[N];廊坊日?qǐng)?bào);2012年

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