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高精度轻小型无人机森林树冠参数信息提取方法是森林资源监测和生态功能评估的重要基础。以新疆山地森林优势树种天山云杉为研究对象,在南山实习林场采集积雪背景下无人机遥感影像并进行预处理,对比分析3种方法(以光谱为特征空间的面向对象法、以光谱+纹理为特征空间的面向对象法、随机森林法)提取天山云杉林树冠参数信息的精度。结果表明:3种方法提取天山云杉林分郁闭度精度均高于93%,其中以光谱为特征空间的面向对象法最优,精度可达93.73%;3种方法自动提取单木树冠面积与目视解译结果的R~2均大于0.91,虽然随机森林法的统计指标最优,但面向对象法可获得完整的单木树冠闭合曲线,故以光谱+纹理为特征空间的面向对象法效果较优;面向对象法的最优分割尺度为29,纹理特征的加入会导致郁闭度提取精度降低0.66%,但会优化单木树冠面积提取效果。 相似文献
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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。 相似文献
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<正>近年来,杭州市余杭区以农业"机器换人"示范县创建为抓手,高质高效推进农业领域"机器换人",已累计投入农机补助资金4 700余万元,全区农机装备结构进一步完善,关键生产环节机械化实现有效突破,智慧农机建设深入推进。全区农机装备保有量65 889台套,农机总动力达39.69万kW,水稻耕种收环节综合机械化水平85.2%,高效植保机械化率76%,秸秆处理机械化率90.83%。2019年1月,该区被命名为"浙江省农业机器换人示范县",成为杭 相似文献
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余杭区是浙江省家禽养殖、流通、加工的重点县区之一。近几年来,全区年家禽出栏保持在1500万羽以上,其中鸡占40%左右,其他的以鸭子居多。然而径山镇又是余杭区养殖家禽的重点乡镇,2009年全镇存栏2000羽以上规模养禽场户有203个, 相似文献