基于SfM的针叶林无人机影像树冠分割算法

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Sf M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Sf M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k NN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。     

LiDAR单木分割辅助的无人机影像CNN+EL树种识别

为研究激光雷达单木分割辅助条件下无人机可见光图像树种识别应用潜力,提出联合卷积神经网络(CNN)和集成学习(EL)的树种识别方法.首先利用同期无人机激光雷达数据和可见光影像数据进行单木树冠探测并制作单木树冠影像数据集;其次引入ResNet50网络并结合引入有效通道注意力机制、替换膨胀卷积、调整卷积模块层数搭建出4个卷积...     

基于FNEA最优分割尺度下的塔里木河流域湿地提取研究

采用分形网络演变技术(FNEA)和eCognition处理平台,结合RapidEye高分辨率多光谱影像遥感影像,对新疆维吾尔自治区内塔里木河流域湿地提取进行研究。塔里木河流域影像覆盖面积较大,信息量丰富,本研究对影像数据进行主成分分析(PCA)处理,采用多尺度分割方法结合ESP分割尺度评价工具获取不同湿地类型最优分割尺度的参数。在FNEA分割结果上根据各湿地类型的光谱、纹理、空间关系分层分类,建立由易到难的分类规则集。结果证明,PCA可以去除影像冗余信息,其第一分量(PC1)与第二分量(PC2)均值可作为湿地提取的主要特征。基于FNEA的多尺度分类法可快速解决研究区内湿地分割尺度问题,准确完成信息的自动识别和提取,总体分类精度达到了87.7%,Kappa系数达到0.842。     

基于多源遥感数据的输电线走廊树种分类

针对目前树冠提取中受背景影响和易出现过度分割的问题,首先,采用可见光差异植被指数和双边滤波对传统的单木树冠分割方法进行了改进;然后,以单木树冠为对象提取多维特征,并利用XGBoost算法进行特征重要性排序和特征选择;最后,使用随机森林、支持向量机、人工神经网络3种非参数分类器,设计了12种分类方案,进行了单木树种分类和精度评价。结果表明,改进的单木分割方法可以有效提高树冠提取精度,得到的树冠分割精度在80%以上;将Li DAR数据和航空正射影像相结合,采用XGBoost算法进行特征选择后,使用ANN分类器的分类方案精度最高,总体精度为86.19%,说明多源数据协同作用和特征选择可以提高树种分类精度,在单木尺度上ANN分类器对现有树种类型的分类能力最强。     

长白落叶松单木参数与生物量机载LiDAR估测

采用黑龙江长白山地区长白落叶松人工林LiDAR数据和野外调查补充样地数据,利用树冠高层模型和三维点云分割相结合的方法实现单木识别,选择逐步回归分析法进行单木参数和生物量估算。结果表明：机载LiDAR估测的长白落叶松单木参数与实测数据具有较好的相关性,单木树高、冠幅、胸径和地上生物量的R2分别为0.8732、0.6335、0.7903和0.7992;平均拟合精度分别为88.34%、83.46%、85.11%和86.19%;幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林的单木平均生物量分别为25.12、94.08、117.74、279.33kg。     

基于多/高光谱影像的农作物叶片像素自动提取方法

为了探明作物叶片像素提取的内在机理,设计适用于高光谱和多光谱影像的自动叶片提取方法,以实测高光谱和模拟多光谱影像为基础,通过特征转换、图像分割、边缘检测、基于梯度的断点连接4个步骤,最终实现了作物叶片的快速、准确、自动化提取。结果表明,EVI对作物叶片增强效果最好,NDVI次之,基于红边的植被指数效果最差。在叶片提取过程中,本方法所涉及的5个精度评价指标平均值均在0.94以上,分布于0.9478~0.9896,叶片提取精度极高。该方法相较于大津法（OTSU）、标记分水岭（Marker-watershed）等经典方法具有明显的优势,其提取精度分别提高了29%~98%,与全卷积神经网络（FCN）或随机森林（RF）基本相当。通过运用特征转化,局部自适应阈值分割和边缘检测相结合,可以实现基于高光谱、多光谱影像的叶片像素快速、准确、自动化提取;该方法可避免繁琐的样本标记,且对高光谱和多光谱影像的空间分辨率及尺寸要求较低,其提取结果可直接作为深度学习的标记样本或叶片尺度的表型参数反演的基础数据,具有推广价值。     

基于无人机遥感与面向对象法的田间渠系分布信息提取

针对目前农田灌排系统识别研究中遥感影像分辨率不足,难以提取田间毛渠且对无水或少水灌排沟渠识别不足等问题,以内蒙古河套灌区磴口县坝塄村为研究区域,利用固定翼无人机搭载520~920 nm多光谱相机进行航拍试验,采用基于面向对象法的特征组合分层分类的提取方法对获取的高分辨率单幅多光谱影像数据进行解译,采用分割阈值为65、合并阈值为90的遥感影像最佳分割参数。利用含水田间毛渠和无水、少水田间毛渠在光谱、几何、空间关系等特征参量中表现出的与其它地物的特异性,建立不同分类层次的规则提取田间毛渠分布信息。提取结果表明,由于水体对近红外波段光谱的强烈吸收,含水毛渠提取效果很好,精度达到97.8%;无水、少水田间毛渠提取精度为75.7%。无人机遥感技术和面向对象法的特征组合分层分类方法为灌区田间渠系识别提供了一种新途径。     

基于面向对象分类法的农田识别提取

【目的】利用中低分辨率遥感影像,精确获取县域尺度的农田分类结果,提供一定的方法参考。【方法】兹以中等分辨率的Landsat8 OLI遥感影像数据为数据源,采用面向对象的CART决策树分类法,对垫江县的农田进行了识别与提取,并与基于像元提取的最大似然法分类结果进行精度对比。【结果】(1)与最大似然分类法相比,CART决策树分类法的精度更高,总体精度和Kappa系数分别达到88.8%和0.85,对于旱地和水田的制图精度高达90%以上;(2)在分割尺度的确定上,使用eCognition软件中的ESP工具能快速的确定最优分割尺度,提升了效率和科学性;(3)县域尺度上,面向对象分类法对中等分辨率影像数据进行遥感提取也具有一定的适用性。【结论】基于Landsat8 OLI遥感数据的面向对象分类法能够实现县域尺度低成本高精度农田分类的需要,也为缓解精度和成本、空间分辨率和提取方法的矛盾提供了一定的参考。     

基于LiDAR和DOM数据的薇甘菊自动识别与分布预测

薇甘菊攀援能力强,生长速度快,对生态环境和生物多样性造成了严重威胁。卫星遥感数据是薇甘菊识别和预测的主要数据源,但现有的数据存在分辨率低、过境时间长和云层遮挡等方面的局限性,对薇甘菊识别和预测的精度较低,为此,提出了一种结合机载激光数据(LiDAR)和航摄多光谱数据(DOM)的薇甘菊爆发区域自动识别及入侵概率预测方法。采用面向对象的多尺度分割方法对研究区内薇甘菊爆发点进行自动识别,并利用林场内冠层高度模型、植被覆盖度、坡度、坡向等数据,采用Logistic回归方法对薇甘菊入侵分布概率进行预测。结果表明：面向对象的多尺度分割方法能较好地提取研究区内薇甘菊爆发区域,识别精度较好,错分率为4.66%,漏检率为0.41%;Logistic回归模型对薇甘菊的入侵分布概率有较好的预测效果,准确率为88.46%。该方法可实现大范围内薇甘菊的精确识别及预测,可服务于薇甘菊的综合防控与监测,为薇甘菊的入侵监测提供有力支撑。     

基于视觉显著度的射线图像微小缺陷提取方法

为实现射线图像复杂大背景下微小目标检测,研究强噪声、大灰度梯度下微小缺陷的分割方法。提出面向射线图像的视觉显著度模型,模拟人眼视觉注意机制,采用线扫描及自适应中央-周边差策略,以视觉显著度为尺度,通过特征图计算与融合、显著图获取等算法,从射线图像复杂背景中分割出注意区域;进一步通过显著度竞争标记排序各注意区域,并根据显著度阈值识别可疑缺陷区域,由此减少图像数据处理量,排除射线图像其他部分的干扰。提出以显著图上可疑区域的注意焦点为种子点,基于各点显著度的区域生长分割方法,实现了可疑区域图像中微小缺陷目标的准确提取。在复杂大背景X射线图像的实验中,准确提取出含有未知缺陷目标的区域,对微小目标的分割取得了较好效果,准确率达到96.1%,比传统方法高8%以上,证明了所提方法的有效性和适应性。     

基于Mask R-CNN的单株柑橘树冠识别与分割

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0.26s，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。     

基于地面激光雷达点云数据的树种识别方法

为了能够更有效地利用地面激光雷达的点云数据识别树种,以北京林业大学为研究区域,利用FARO Photon 120型地面激光雷达在研究区内获取4个树种、共92棵树木的点云数据。依据点云的三维坐标值提取研究区内立木的胸径、枝下高、树高、冠高、最长冠幅、垂直最长方向冠幅6个测树因子,同时提取由测树因子组合而成具有鲁棒性的6个树形特征参数,包括冠长树高比、胸径树高比、冠高树高比、分枝角、冠长最大冠幅之比、最长冠幅与垂直方向冠幅之比。分别使用测树因子和组合特征参数,采用支持向量机、分类回归决策树和随机森林的方法,对树种进行冠幅自动识别。研究结果表明：使用测树因子树木识别方法,识别平均准确率为0.765,平均召回率为0.778,3种识别方法中,分类效果较好的依次为分类回归决策树、随机森林、支持向量机;使用组合特征参数树木识别方法,识别平均准确率为0.891,平均召回率为0.896,分类效果较好的方法是随机森林和支持向量机,其次是分类回归决策树;总体上来看,不论是对于单个树种还是总体的准确率和召回率,组合特征参数法均高于测树因子法,而对于3种不同的分类方法,随机森林相对最好。研究结果表明,结合地面激光雷达获取的点云和不同机器学习分类方法进行树种识别分类可以达到满意的效果,且能节省大量时间和人力。     

地基激光雷达提取单木冠层结构因子研究

在传统森林计测中,由于树木冠层的形态各异、结构复杂,往往难以精确获取结构因子。本文以地基激光雷达为工具,通过对单木扫描获取点云数据,基于球极平面投影和Lambert方位角等面积投影法计算冠层孔隙度,运用不规则面投影法和体元法提取树冠的体积和表面积,并对结果进行了对比分析。选取北京林业大学校园内6株立木为研究对象,结果表明,对于冠层孔隙度,球极平面投影的结果均小于Lambert方位角等面积投影,平均误差为0.03;对于体积和表面积,运用不规则面投影法和体元法得到树冠体积相对误差为5.32%~12.43%,平均相对误差为9.29%,提取的树冠表面积的相对误差为1.40%~5.21%,平均相对误差为3.33%。2种方法得到的结果差别不是很显著。因此利用地基激光雷达获取点云数据,通过对单木一次扫描提取冠层孔隙度、树冠体积和表面积,为计算树木的三维绿量、生物量、光合作用能力等提供了更可靠的数据支持。     

基于立方体格网法的树冠体积计算与预估模型建立

以北京地区10种常见乔木为研究对象,通过三维激光扫描仪获取其点云数据,利用树冠表面三角网配合立方体格网法计算其树冠体积,与点云中提取所得的林木因子分析建立树冠体积和胸径、树高、平均冠幅、冠高的预估方程,并检验其精度。以银杏为研究目标进行了实验,结果表明:银杏的树冠体积与胸径、树高、平均冠幅、冠高均显著相关,通过分析选取了银杏树冠体积的三因子(胸径、平均冠幅、冠高)最优模型,并对模型进行了检验,检验结果表明,模型拟合效果较好,预估精度达到90.5%,可以使用该模型进行银杏的体积估算;同时对所选其他树种进行三因子模型拟合,模型检验结果表明,三因子模型均能够较好地对该树种的树冠体积进行估测。     

基于无人机影像匹配点云的苗圃单木冠层三维分割

近年来较多的树冠提取算法以激光雷达数据为基础,然而激光点云数据量大、冗余多而且采集成本高。本文基于无人机影像匹配点云提取单木树冠轮廓,研究一种成本可控、能够补充甚至部分替代激光雷达的小范围森林制图方案。以福建省三明市某林场内苗圃地作为研究对象,在稠密的无人机影像匹配点云中截取2个25 m×25 m的样地作为测试样本。预处理后,首先构建植被冠层高度模型,以局部最大值法探测树冠位置并标记为种子点;从这些种子点形成的初始区域开始生长,迭代计算直到全部的影像匹配点云归并完毕;最后,将算法提取的树冠轮廓导入Arc GIS中获取树冠轮廓矢量边界,并与手绘参考树冠叠加,利用F测度实现精度的评定。依此方案,在2个林分范围内的树冠提取F测度均达到了89%以上,单木冠幅提取的误差在0.14 m以内。结果表明,该方案简单有效、精度可靠,适用于小范围、高精度的植被制图。     

复杂环境中苹果树识别与导航线提取方法

为精准化管理果园,针对存在裸露土壤、遮蔽物、果树冠层阴影和杂草等复杂环境下难以提取导航线问题,通过无人机搭载多光谱相机获取苹果园影像数据后提取果树像元并进行全局果树行导航线提取。通过处理多光谱影像数据得到正射影像图(DOM)、数字表面模型(DSM)图像,选取并计算易于区分杂草与苹果树的归一化差异绿度指数（NDGI）、比值植被指数（RVI）分布图,构建DSM、NDGI、RVI融合图像后,综合利用过绿植被(EXG)指数和归一化差异冠层阴影指数（NDCSI）以阈值分割法剔除融合图像中土壤、遮蔽物、阴影等像元,降低非植被像元对果树提取的干扰。对比使用支持向量机（SVM）法、随机森林（RF）法和最大似然（MLC）法分别提取最终融合图像和普通正射影像中的苹果树像元,并计算混淆矩阵评价各识别精度。试验表明,MLC法对融合图像中果树的识别效果最优,其用户精度、制图精度、总体分类精度、Kappa系数分别为88.57%、93.93%、93.00%、0.8824;相对于普通正射影像,本文构建的最终融合图像使3种方法的识别精度均得到有效提升。其中,融合图像对RF法的用户精度提升幅度最大,为27.12个百分点;对SVM法的制图精度提升幅度最大,为9.03个百分点;对3种方法的总体分类精度提升幅度最低为13个百分点;对SVM法的Kappa系数提升幅度最大,为22.55%,且对其余两种方法的提升也均在20%以上。将本文得到的苹果树像元提取结果图像做降噪、二值化、形态学转换等处理后,以感兴趣区域划分法提取各果树行特征点,并以最小二乘法拟合各行特征点得到导航线,其平均角度偏差为0.5975°,10次测试整体平均用时为0.4023s。所提方法为复杂环境中果树像元和果树行导航线提取提供了重要依据。     

手持式精准立木树高测量装置设计与试验

为解决森林资源调查中树高测量误差大,复杂林分环境树高测量难,倾斜立木树干长度测量不准等问题,以测量学、测树学、电子信息技术、传感器技术和图像处理技术为基础,研制了手持式精准立木树高测量装置。该装置集成了中央处理器、激光测距仪、高清摄像头、高精度陀螺仪传感器、液晶显示屏、存储器等元器件,利用激光测距传感器获取测量装置与被测树根间的距离,同时获取该装置的仰角信息,再利用图像中心确定树顶位置后获取第2个仰角信息,通过距离信息和角度信息解算测量树高。使用设备贴紧树干测量树干倾斜角度,对于干型弯曲的树木,利用边缘检测算法识别图像树干轮廓边缘,以轮廓近似法提取树干轮廓边缘点,获得树干边缘离散点坐标信息,将线性拟合求得的直线斜率转换为树干倾斜角,利用角度补偿算法完成长势倾斜立木的树长测量。试验结果表明树高测量精度可达98.04%,倾斜立木测量精度为96.89%,满足国家森林资源调查的精度要求。     

基于改进爬峰法高分辨率遥感影像分割的树冠提取

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。