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从无人机RGB影像中提取单木位置时,由于树冠与非树冠植被的颜色相似,以及树冠之间存在粘连的问题,导致单木位置提取精度不高。针对这些问题,提出一种结合冠层高度模型(CHM)和形态学细化算法的人工林单木位置提取方法。首先根据无人机RGB影像生成数字正射影像(DOM)、数字高程模型(DEM)、数字表面模型(DSM),利用可见光波段差异植被指数(VDVI)对DOM进行植被与非植被的分离;其次利用DSM和DEM构建人工林区的CHM,从高程差异上将树冠与非树冠植被进行分离;最后,为提高单木位置提取精度,利用形态学图像细化算法去除树冠之间的粘连,提取单木位置并进行精度验证。以昆明理工大学呈贡校区内的一片人工林为试验区域,分别采用本研究方法和直接基于VDVI的方法对人工林区单木位置进行提取。本研究方法提取的单木位置准确率为91.67%,漏提率为8.33%,错提率为0.24%;而直接基于VDVI提取的单木位置准确率为88.05%,漏提率为11.95%,错提率为21.58%。试验结果表明,本研究方法提取的人工林单木位置精度更高。  相似文献   
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