输电线路下行林区优势树种的冠层光谱特征分析

通过对安徽省池州市青阳县输电线下行通道的优势树种进行光谱测量与分析,以建立优势树种光谱库,为输电线通道下行林区的树种精细分类提供理论和技术支持。利用便携式光谱仪对研究区6个优势树种的冠层光谱数据进行采集,并生成平均冠层反射光谱曲线,经过导数变换、植被特征参数(蓝边、黄边和红边)分析及冠层光谱的可分性研究,进而分析出不同树种的不同波段光谱特征差异。结果表明,在原始光谱可见光波段毛竹冠层反射率高于其他树种;而在近红外波段,栎树的冠层反射率高于其他树种。6个树种的蓝边位置、黄边位置及红边位置存在差异较小,毛竹的蓝边斜率最大;杉木的黄边斜率最大;栎树的红边斜率和红边面积均为最大。通过可分性研究可知,原始光谱在550 nm、900 nm及一阶导数光谱在718 nm处,有助于精细区分不同树种类型。     

基于三种分割算法的高分辨率影像分割比较

随着遥感影像分辨率的不断提高,基于高分辨率影像采用图像分割技术获取单木树冠成为一种重要方法。为了获取单木树冠,选取林区高分辨率的无人机影像为数据源,采用迭代式阈值法、最大类间方差法和分水岭分割法三种常见的阈值分割方法进行分割对比研究,并从图像处理时间和单个树冠匹配率两个方面进行精度评价,结果表明:分水岭分割法在处理时间上优于迭代式阈值分割法,在单个树冠匹配率上也显著高于其他两种方法;综合两个方面的评价指标表明分水岭的分割效果更好。     

改进分水岭算法在无人机遥感影像树冠分割中的应用

提出了一种基于NDVI植被指数计算的改进分水岭分割方法.利用该方法对原始无人机多光谱遥感影像进行波段甄选、NDVI指数计算、形态学滤波等预处理,得到树冠的显著性区域图像;再利用彩色向量空间梯度算法计算显著性区域图像的梯度,从显著性区域图像中提取树冠的顶点及其范围作为标记,加到梯度图像上;最后采用基于标记控制的分水岭算法对树冠层进行分割.结果表明,该算法能够有效去除输电线路等背景区域的影响,算法样本精度达到88.3%.     

基于无人机多源遥感的输电线下树冠分割方法研究

架空输电线路走廊内高杆树种的快速生长是引起的线路跳闸故障的重要因素,为提高线路安全,须快速提取输电线下树木的高度与覆盖宽带。基于激光雷达点云数据,通过不规则TIN格网方法精确构建树木形态特征;基于多光谱数据计算林区的NDVI构建树木的光谱特征,结合二者的优势,先通过CHM的极大值,判断出了树木的顶点;然后利用Voronio图进行空间分割,判断出树冠的范围;最后统计每个树冠多边形内CHM和NDVI情况,剔除非树木,得到有效的单木树木顶点及树冠多边形。