基于DOM航空影像单木树冠提取

准确提取单木树冠边界是获取森林数量参数的重要基础，是高分辨率遥感图像林业应用的技术难题。基于DOM航空影像数据源，采用面向对象的方法对研究区内的2个树种的林分进行了单木树冠边界提取研究。首先利用桉树和杉木的空间分布矢量数据对DOM航空影像进行掩膜处理，在掩膜区域内进行多层次多尺度图像分割得到初步树冠分割结果，并剔除非树冠信息；再以树冠信息种子对象为基础，使用区域增长算法对树冠信息种子对象增长得到单木树冠范围；最后使用形态学滤波的方法优化单木树冠边界，完成林区内桉树和杉木两类树种的单木树冠边界提取。结果表明，由于不同树种的树冠存在尺度和形态差异，进行单木树冠分割时需要设置不同的参数才能到达较好的分割效果。本研究中桉树和杉木的单木树冠提取总体精度分别为86.75%与89.21%，可满足林业部门获取森林单木树冠的精度需求。     

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

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(R_(MSE)为1.12 m),RHCSA算法得到最高的树高与冠幅提取精度高(R_(MSE)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。     

基于灰度梯度图像分割的单木树冠提取研究

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。      

基于无人机影像的高郁闭度杉木纯林树冠参数提取

  目的  冠幅是树冠结构的重要特征因子，直接影响树木的生产力和生命力，郁闭度是反映森林冠层结构与密度以及评价森林经营管理采伐强度的重要指标之一。利用无人机可以云下飞行，易于获取图像，精度高，低成本等优势，研究无人机影像上提取树冠参数的方法，使无人机影像提取林木树冠参数的操作系统化，实现精准高效的森林资源清查和监测。  方法  以福建将乐林场杉木人工纯林为研究对象，采用四旋翼无人机影像为数据源，基于面向对象分类的方法，将杉木纯林的树冠参数从无人机影像中提取出来。面向对象分类的方法需要先利用ESP工具选取最优分割尺度，然后根据影像的分割结果将树冠对象聚为一类，进而统计每个树冠对象栅格像素个数计算出树冠冠幅面积以及林分郁闭度。  结果  面向对象分类有效地对高郁闭度林分进行了树冠的提取。在分割尺度为70时，单木树冠分割效果最好，树冠被单独分割出来，但也存在一定的过分割以及未分割的问题，以至于部分单木的丢失。分割结束后，对分割对象进行特征空间的优化，选取适当的分类特征，最终将研究区分为树冠和林隙两类。通过统计每个对象栅格点数，计算得出的林分因子包括林分郁闭度，树冠面积。以地面实测数据作为参考，冠幅面积提取精度为0.829 1，林分郁闭度测量精度为0.973 1。  结论  研究结果表明，基于无人机高分辨率影像的树冠参数提取在高郁闭度林分同样适用，能有效提高森林资源调查的效率并且能够满足森林资源调查的精度。      

基于分水岭算法的无人机不同飞行高度下林木冠幅提取研究

树冠是林木重要的组成部分之一,林木冠幅信息精确提取对森林资源调查和树木生长动态监测有着重要的意义。通过设置不同的无人机飞行高度,以哈尔滨市城市林业示范基地中的樟子松样地为对象,分别利用传统分水岭算法和改进分水岭算法对单木树冠和林隙进行提取,并对树冠冠幅和树冠投影面积进行估算,最后与实测数据进行对比分析。结果表明:1）基于传统分水岭算法平均单木冠幅识别率为51.11%,平均欠分割率为25.18%,平均过分割率为11.11%;树冠冠幅和树冠投影面积平均提取精度分别为69.72%和53.59%,说明传统分水岭算法对单木冠幅提取效果一般。2）改进分水岭算法平均单木冠幅识别率为80.74%,平均欠分割率为8.15%,平均过分割率为6.67%;树冠冠幅和树冠投影面积平均提取精度约分别为79.84%和76.04%,表明改进的分水岭算法对林木单木冠幅提取精度较高。3）50 m飞行高度下样地中林隙面积在0~5 m²和5~10 m²各占57.89%和31.58%;林隙形状指数分布在1.14~1.85,平均值为1.36;研究表明,利用改进分水岭算法在50 m无人机飞行高度获取的林木影像可以有效提取林木树冠和林隙面积信息,研究结果可为森林资源调查提供有效参考。     

基于U-Net和分水岭算法的无人机单木树冠提取方法

高分辨率无人机遥感影像单木树冠参数信息提取方法是森林资源精准监测和生态功能评估的重要基础，而自然光照条件下粘连和遮挡单木树冠的准确分割是直接决定单木树冠信息提取精度的关键。针对自然光照条件下山地森林无人机遥感影像中单木树冠相互粘连、遮挡难以分割，以及传统算法泛化能力弱等问题。本研究结合深度学习和标记控制分水岭算法的优点，提出了一种基于U-Net和标记控制分水岭（marker-controlled watershed,MCW）算法（简称U-Net+MCW算法）的山地森林单木树冠提取方法。以新疆山地森林优势树种天山云杉(Picea schrenkiana var.tianschanica)为研究对象，在南山实习林场采集积雪背景下无人机遥感影像作为试验数据，构建了基于深度神经网络U-Net和标记控制分水岭算法的单木树冠提取模型。首先，从无人机遥感影像中选取1 000张训练样本，128张测试样本，并对样本进行标注，通过数据增强将1 000张训练样本扩增为16 000张，按照4∶1分为训练集和验证集，对U-Net模型进行训练，在训练过程中赋予2个或多个树冠间的相邻边界像素较大权重。然后，利用训练好的U-Net模型对测试集样本进行单木树冠提取。最后，在深度神经网络U-Net单木树冠提取的基础上，采用MCW算法对提取结果进行优化，并对单木树冠提取效果进行精度评估。结果表明，U-Net+MCW算法对于单木尺度的F测度为74.04%，比单一使用U-Net模型提高了28.52%，以该方法提取遥感影像中的天山云杉树冠信息为基础，计算其单木树冠面积和冠幅的精度分别为81.05%和89.94%。因此，U-Net+MCW算法能够有效解决自然光照条件下，由于原始图像背景复杂且树冠内部亮度变化不均匀和树冠间粘连、遮挡等因素，导致的单个树冠内、树冠聚集处或连接重叠区域出现的树冠错分割、过分割、合并等问题，是一种低成本、高效率的单木树冠提取方法，能够满足中小尺度山地森林资源调查和监测要求。     

坡度对应用机载激光雷达估测人工针叶林单木参数的影响

以黑龙江省佳木斯市桦南县孟家岗林场为研究对象,利用2017年的机载激光雷达(ALS)数据构建冠层高度模型(CHM),探索坡度对单木参数估测的影响。研究区域内坡度分为4级,Ⅰ级为平坡:坡度<5°;Ⅱ级为缓坡:坡度5°~14°;Ⅲ级为斜坡:坡度15°~24°;IV为陡-急-险坡:坡度≥25°。每一级选取8块高郁闭度的人工针叶林样地(50 m×50 m),应用基于区域的分层横截面分析法(RHCSA)进行单木树冠提取,估测单木位置、树高和冠幅信息,利用目视解译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)。结果表明:不同坡度下单木树冠提取和单木定位估测均有显著差异(p<0.05)。其中,平坡上的单木树冠提取总体精度最高(均值为84.61%),陡-急-险坡上的总体精度最低(均值为41.31%);缓坡上的单木定位精度最高,平均的均方根误差为1.16 m,陡-急-险坡上单木定位精度最低,平均均方根误差为1.58 m。但是,不同坡度下单木树高和冠幅的估测结果差异并不显著(p>0.05)。因此,应用CHM进行单木参数估测时,虽然进行了地形标准化,但还是需要考虑坡度对单木树冠提取和单木定位的影响,而其对树高和冠幅的影响不大。     

基于机载LiDAR的高郁闭度华北落叶松林单木识别

  目的  高郁闭度华北落叶松林Larix principis-rupprechtii林木树冠交叉重叠,传统的基于高分辨影像的单木识别方法识别精度不高。利用机载LiDAR三维点云数据可提高高郁闭度华北落叶松林的单木识别精度。  方法  在点云数据预处理基础上,提出基于点云空间特征的高斯核函数改进的均值漂移单木位置识别方法(MSP),比较并分析MSP法与基于点云空间特征的区域生长点云分割方法(RGP)、基于冠层高度模型的局部最大值单木位置识别方法(LMC)和基于冠层模型的多尺度分割单木位置识别方法(MSC)的单木识别效果。  结果  4种方法单木位置识别精度从大到小依次为MSP (89.30%)、LMC (85.60%)、RGP (77.50%)和MSC (70.00%),MSP的漏分误差和错分误差最小,分别为8.7%和8.0%,平均单木冠幅提取精度为90.18%。  结论  提出的MSP法对高郁闭度华北落叶松林单木位置识别具有较好的适用性,利用机载LiDAR可为提取华北落叶松林森林结构参数提供新的途径。图3表3参28     

无人机遥感影像提取的单木冠幅数据在桉树林分蓄积量估测中的应用

以广西壮族自治区南宁市树木园坛里管理区为研究区域、以桉树(Eucalyptus spp.)人工林为研究对象,在坛里管理区内设置6块20 m×20 m的典型样地,实地测量单木树高、胸径(1.3 m高)、冠幅直径,获得287株桉树样木数据;样地调查同时进行无人机航拍数据采集,获取分辨率为8 cm像素影像(110张),通过正射校正、倾斜校正、投影差校正对无人机影像进行处理,消除环境因子的影响,采用面向对象的影像分析方法对遥感影像上的桉树林提取林分单木冠幅;根据样地实测数据建立冠幅-胸径模型、冠幅-树高模型,将无人机影像提取的修正后的桉树单木冠幅数据代入构建的模型中,选择相关系数最高的模型推算胸径和树高,利用桉树二元材积公式估算样地的蓄积量,分析依据无人机遥感影像提取桉树单木冠幅数据估算林分蓄积量的可行性与精确度。结果表明：利用无人机影像提取冠幅与实测冠幅之间存在显著正相关,提取的平均精度为90.85%,建立的桉树冠幅-胸径曲线估计模型,其中对数函数方程拟合效果最好(决定系数为0.799);桉树冠幅-树高模型,拟合效果最好的是三次方函数方程(决定系数为0.755)。影像提取的单木冠幅,通过模型...     

基于机载LiDAR落叶松树冠几何形状三维重建关键技术研究

森林冠层的三维重建研究能够更加直观反映森林空间结构,提高森林参数的测量精度。目前小光斑激光雷达已经广泛应用于林业研究中。为建立落叶松树冠三维形状模型,以长春净月潭实验区落叶松机载LiDAR(LiDAR,Light Detection And Ranging)数据为基础,采用K-means算法提取建模参数。该算法以单木树冠顶点作为初始聚类中心,经过4次迭代估测出单木树高和单木树冠直径,通过与试验区的单木实测数据对比,进行相关性分析,得到估测树高和估测树冠与实测数据相关系数分别为0.892 4和0.769 0,经过验证,估测树高和估测树冠的精度为94.06%和82.21%。利用激光雷达提取出的单木坐标、树高、树冠和冠基高采用旋转抛物线方法重建森林尺度三维模型呈现森林结构。     

利用机载激光雷达数据提取单株木树高和树冠

机载激光雷达是一种主动遥感技术。在林业应用方面,高采样密度激光雷达能够获取单株木三维结构特征,采用不同的数据处理方法,可以得到不同精度的单株木参数。该文利用高采样密度的机载激光雷达数据（离散回波,平均激光点间隔0.52 m、平均光斑直径0.3 m）,研究了单株木的树高提取技术和树冠边界识别算法,针对单株木的树冠特征,提出了一种双正切角树冠识别算法;最后,使用重庆铁山坪林场的9个外业样地数据,对单株木树高和冠幅,以及样地平均树高和平均冠幅进行了验证。结果表明,单株木树高和冠幅的R2分别为0.34和0.03,样地平均树高和平均冠幅的R2分别为0.97和0.71,样地尺度的相关性明显高于单株木尺度的相关性。      

基于无人机影像的天山云杉林单木树冠信息提取

【目的】 研究树冠信息估测出林分密度、生长量等森林调查指标,判断林木生长优良状况提供参考,【方法】 基于无人机遥感影像,以新疆农业大学实习林场主伐迹地下天山云杉林(Picea Schrenkiana var tianshanica)为研究对象,采用高斯-拉普拉斯算子(Laplacian of Gaussian,LOG)结合最大类间方差寻找最优阈值(Otsu)对影像进行处理,并利用标记控制分水岭分割方法分别提取疏、中、密3种不同郁闭度的天山云杉单木树冠信息。【结果】 利用优化后的标记控制分水岭分割方法较好的解决了过分割问题,对单木树冠信息提取的F测度在疏、中、密林区分别是98.26%、92.91%和87.57%。【结论】 使用的方法提取单木树冠信息精度较高,可以评价对天山云杉林的生长状况,可对主伐迹地下天山云杉林的更新和恢复提供可靠的技术支撑。     

基于无人机可见光影像的树种和树冠信息提取——以晋西黄土区蔡家川流域为例

为探究无人机遥感技术在黄土高原森林资源调查中的适用性,以晋西黄土区蔡家川流域为研究区,以无人机可见光影像为遥感数据源,基于面向对象最邻近分类法,识别并提取研究流域的树种和树冠信息,并与样方调查数据进行对比分析,评估无人机影像提取植被信息的精度及其适用性。结果表明:面向对象最邻近分类法对于郁闭度较低的林分和经济果木林的树种提取效果极好,但复杂植被类型会导致提取精度下降。在农地子流域和人工林子流域上,树种提取的分类混淆矩阵Kappa系数分别为0.898和0.728。面向对象最邻近分类法对人工林和经济果木林的树冠提取精度较高,与实测数据线性回归的决定系数(R²)在0.7以上,但对次生林的树冠提取效果相对较差,R²仅有0.422 3。将该方法拓展应用至流域尺度,识别结果显示,蔡家川流域内人工林子流域主要为刺槐、油松和侧柏混交林,经济作物主要为苹果,油松的林分密度为1 744株·hm^-2,平均冠幅为2.24 m,苹果的林分密度为382株·hm^-2,平均冠幅为4.26 m;农地子流域有苹果树912株,林分密度为439株·hm^-2,平均冠幅为3.84 m。结果表明,基于无人机遥感影像,利用面向对象最邻近分类法可以高效、准确地提取林木株数、郁闭度和平均冠幅,从而有效提高黄土区植被调查的效率。     

基于TITAN软件面向对象分类方法研究——以呼和浩特市满都海公园和青城公园为例

本文根据RS、GIS和GPS原理和方法,以Quick Bird遥感数据为数据源对呼和浩特市满都海公园和青城公园的园林景观信息提取.采用TiTan遥感图像处理软件进行遥感数据预处理,并利用面向对象分类方法先对影像进行多尺度分割,再选择合适的特征参数,通过多次试验建立影像对象的隶属度函数,实现了对研究区的景观分类,在此基础上进行景观对比分析.研究结果显示:利用面向对象分类方法可以快速方便地实现对研究区的遥感影像景观信息提取,精度为85％,为高分辨率遥感影像的信息提取提供了更为快速、有效的技术途径.