發(fā)布時間：2020-10-30 01:51

　　 樹木年輪學(xué)的研究需要統(tǒng)計樹齡和測量輪寬,由此推算環(huán)境變換和樹木生長信息,因此準(zhǔn)確提取年輪特征信息至關(guān)重要。傳統(tǒng)的樹木年輪研究方法主要通過肉眼對年輪進(jìn)行識別,然后通過測量工具采集需要的年輪信息,為防止測量誤差,一般需要多人協(xié)同工作,這種人工方法工作繁瑣且效率低下。近年來,計算機技術(shù)在林業(yè)方向得到了廣泛應(yīng)用,較好地替代了一些手工測量工作,尤其計算機視覺和圖像處理技術(shù)的進(jìn)步,使得開發(fā)一套自動提取樹木年輪信息的系統(tǒng)成為可能。目前比較成熟的商用年輪分析軟件主要是加拿大REGENT公司的WinDENDRO和德國Frank Rinn公司的LINTAB,這兩款軟件雖然能實現(xiàn)年輪參數(shù)測量,但其自動化程度較低,需要大量的人工交互操作且價格昂貴,維護(hù)成本高。精準(zhǔn)地識別出年輪圖像中的早材、晚材和樹皮是實現(xiàn)自動化測量年輪參數(shù)的首要工作。然而樹木年輪生長過程中存在早晚材邊界過渡模糊、節(jié)疤和偽年輪等現(xiàn)象,且年輪圓盤在砍伐和采集過程中表面會存在毛刺和噪聲點,傳統(tǒng)圖像分割算法如基于閾值和區(qū)域生長的圖像分割方法難以取得理想的效果。本文結(jié)合圖像的顏色和紋理特征,用隨機森林算法構(gòu)建像素分類器對年輪圖像進(jìn)行分割,同時考慮到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像特征學(xué)習(xí)和分類上的優(yōu)越表現(xiàn)及其強大的模型泛化能力,本文構(gòu)建了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的年輪圖像分割模型,實現(xiàn)年輪早晚材和樹皮的精準(zhǔn)分割。然后對分割后的年輪圖像自動定位髓心,應(yīng)用環(huán)形掃描的方法測量樹齡、年輪寬度和晚材率等年輪參數(shù)。主要研究內(nèi)容如下:(1)圖像預(yù)處理、特征提取和基于隨機森林算法的年輪圖像分割。在分析了年輪圖像特征的基礎(chǔ)上,提出了結(jié)合圖像多個顏色空間特征和紋理特征,基于隨機森林算法訓(xùn)練像素分類器分割年輪圖像的方法。首先,通過變換圖像的顏色域空間,提取出樣本圖像在RGB、HSV和L*a*b*模型下的9個顏色分量,基于灰度共生矩陣提取樣本圖像的對比度、相關(guān)性、能量和熵的均值與標(biāo)準(zhǔn)差共8個紋理特征。然后,將顏色特征和紋理特征進(jìn)行隨機組合作為訓(xùn)練特征,基于隨機森林算法構(gòu)建像素分類器并進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,實現(xiàn)年輪圖像的早晚材分割。為了提高分割圖像的質(zhì)量和準(zhǔn)確度,對分割后的圖像使用形態(tài)學(xué)方法消除孤立和黏連噪聲。(2)圖像增強與基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的年輪圖像分割。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的標(biāo)注樣本進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí),針對大規(guī)模年輪圓盤圖像難以獲得且標(biāo)注工作量大的問題,通過數(shù)據(jù)增強的方式擴充年輪圖像數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)增強除采用傳統(tǒng)圖像旋轉(zhuǎn)、透視和色彩變換等方式外,還實現(xiàn)了基于移動最小二乘的圖像變形算法,滿足了小樣本條件下訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的需求。然后分析并實現(xiàn)了典型的圖像分割模型FCN、U-Net和DeepLab-v3-plus,并針對其在年輪圖像分割問題上存在的髓心附近晚材識別困難、部分極窄輪丟失等問題,提出了一種改進(jìn)的U型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)I-UNet。I-UNet增加了網(wǎng)絡(luò)深度,用殘差連接的方式避免梯度消失,并采用多重?fù)p失計算的方式保留圖像底層信息。同時,還采用了批歸一化(BN)和隨機失活(Dropout)的策略加速網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,增加模型的泛化能力。實驗證明,I-UNet模型提升了年輪圖像的分割效果,較好地解決了髓心附近晚材識別困難和極窄輪丟失的問題。(3)基于環(huán)形掃描的年輪參數(shù)自動測量算法與系統(tǒng)開發(fā)。從圖像中心出發(fā)沿水平和垂直方向拉取掃描線,由穿過年輪數(shù)目最多的掃描線的交點確定髓心位置。然后從髓心出發(fā)每隔15°輻射一條半徑線,記錄每條半徑線上的年輪線坐標(biāo),樹齡就是所有方向半徑線中年輪線數(shù)目的眾數(shù)。選擇樹齡正確的半徑線,計算年輪寬度和晚材率等參數(shù)。實驗證明環(huán)形掃描算法在樹木年輪參數(shù)測量中,不僅測量準(zhǔn)確率高且能夠較全面地保留相關(guān)數(shù)據(jù)�；谏鲜鲅芯績�(nèi)容,本文基于Python語言的pyQT工具包開發(fā)了年輪參數(shù)自動測量系統(tǒng),為樹木年輪相關(guān)研究人員進(jìn)行年輪圖像分析和參數(shù)提取提供便利。
【學(xué)位單位】：東北林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：S718.5;TP391.41;TP18
【部分圖文】：

木生長受到旱雨兩季的影響，一。年輪的寬度跟樹種、樹齡和生長生長輪較寬；而壯齡期樹木生長減長和環(huán)境變換的歷史信息，對環(huán)境值，關(guān)于樹木年輪的研宄也逐漸形木每一年的年輪是由早材和晚材的環(huán)境等因素的影響，會產(chǎn)生年輪環(huán)、偽年輪、多層輪、年輪消失和年作中比較常見。偽年輪的形成一般是的生長活動暫停而產(chǎn)生的，其寬環(huán)且外側(cè)輪廓模糊。斷輪多是因為樹干橫截面上某段年輪環(huán)中斷而產(chǎn)生。年輪丟失是指某些年份的年輪肉的針葉樹和干旱、半干旱地區(qū)的樹

結(jié)論與展望：對本文的主要研宄工作進(jìn)行系統(tǒng)概括，分析本文研宄中尚且??存在的不足，并展望后續(xù)的研究工作。??論文的結(jié)構(gòu)安排如下圖１－２所示：???年輪圖像砵注??（三分類：樹皮、晚村、背錄）??．?．?．???ｙ??年輪特征復(fù)雜丨?年輪特征藺單??？?９??年輪圖像數(shù)據(jù)增強?＇提取年輪囝像特征??（移動最小二乘圖像變形）?、（顏色＋紋理）?，???Ｓ??？??ｆ?（?＾??構(gòu)建年輪圖像分割網(wǎng)絡(luò)?Ｉ構(gòu)建隨機森林像素分類器??＾＾?一??讕練網(wǎng)絡(luò)丨．．．．??訓(xùn)練分類器??ｒ＇＂＇＂?１?￣￣９?１?１?１?１?■?１??得到年輪圖像分割投型??將訓(xùn)練好的模型用于年輪＇??圖像分割??Ｖ?■／???，選好的分割結(jié)果??年輪圖像分割效果圖?ｊ?一？??、??［定位髓＜ｌＴ￣ｌ???＊??ｆ統(tǒng)計樹齡１????Ｌ?．Ｊ．?＿?ｆ?測１?輪寬?１???！??ｆ計諄晚材率??Ｉｆ發(fā)年輪＃數(shù)測Ｍ系統(tǒng)??圖１－２論文的結(jié)構(gòu)安排??Ｆｉｇ?１－２?Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ?ａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔ?ｏｆ?ｔｈｉｓ?ｐａｐｅｒ??１．６本章小結(jié)??本章主要介紹了文章的研宄背景和研宄意義、年輪圖像處理相關(guān)的國內(nèi)外??研究現(xiàn)狀和圖像分割技術(shù)的研宄現(xiàn)狀，介紹了樹木年輪研宄的相關(guān)知識、分析??方法和所面臨的問題

般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)元采用局部連接和權(quán)值共享，局部連接指單個神經(jīng)元??只與部分相鄰神經(jīng)元連接，權(quán)值共享指神經(jīng)元之間共享部分權(quán)重，多層結(jié)構(gòu)也??是卷積神經(jīng)元的一大特點。典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖２－１所示。??Ｉｎｐｕｔ?Ｉｍａｕｃ?３?Ｆｅａｔｕｒｅ?Ｍａｐｓ??５?Ｆｅａｔｕｒｅ?Ｏｕｔｐｕｔ?Ｌａｙｅｒ????３?Ｆｅａｔｕｒｅ?．．?一???ＭａｐＳ?ＭａｐＳ?５ＦｃａＵ?丨?ｒｃ??■?Ｉｒ－．．．?Ｌ?Ｍａｐｓ?廣??ｍ?■?；：－??Ｕ??—…們，疤ｈ???Ｊ?ｉ．．?：?＾?Ｑ???：￣￣?叫?丨???■?ａ－?■??－Ｃｏｎｖｏｌｕｉｉｉｍ?Ｌａｙｅｒ?－?Ｐｏｏｌｉｎｇ?Ｌｏｙ？ｒ?—Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ?Ｌａｙｃｒ＾－Ｐｗｌｉｎｇ?Ｌａｙｅｆｌ１?Ｆｕｌｌ＾＾ｏｎｎｉ＾ｌｅｄ?．ｉ??圖２－１卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖??Ｆｉｇ．?２－１?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ＣＮＮｓ＇?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ??２．３．２．１輸入層??輸入層（Ｉｎｐｕｔ?ｌａｙｅｒ）就是整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，對于計算機視覺問題而??言，其輸入數(shù)據(jù)往往是一張張的圖像。圖像在計算機中是以矩陣的形式存儲??的，矩陣的高度和寬度就是輸入層圖像數(shù)據(jù)的高度和寬度，圖像的通道數(shù)就是??輸入層的深度。從輸入層開始，圖像經(jīng)過一系列的卷積層和池化層，得到一層??層包含圖像不同特征的矩陣特征圖，最后抽取出圖像的高維特性信息，以此作??為分類的依據(jù)。??２．３．２．２卷積層??卷積層（ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ?ｌａｙｅｒ）是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最重要的一個組成模塊
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