彩色森林冠层半球图像的分割方法

森林冠层半球图像是由带有鱼眼镜头的数码相机在冠层的底部由下向上拍摄而成。对彩色的森林冠层半球图像,运用RGB彩色模型,通过对不同阈值的尝试,最终验证了在RGB彩色模型下的分割。本方法计算速度快,精度高,为研究森林冠层的生长状况,快速有效地获取叶面积指数及冠层孔隙度提供了新途径。     

森林冠层孔隙度提取方法比较

选取最大熵算法、OTSU算法和改进OTSU算法对同一副鱼眼镜头的冠层半球图像进行孔隙度提取,并将结果与Winscanopy软件所得结果进行比较分析。结果表明,改进的OTSU算法与Winscanopy具有最高的相关性,改进OTSU算法为有效获取冠层孔隙度开辟了新途径。     

基于OTSU改进算法的森林冠层孔隙度提取技术研究

冠层孔隙度是计算林冠叶面积指数的重要参数之一,对冠层生长情况的评价起到至关重要的作用。为合理获取林冠孔隙度值,本文提出利用Matlab对半球型冠层图像进行分析。提取RGB图像单一颜色分量,将提取后的图像进行分割获取有效区域,再利用改进的OTSU算法提取其像素点信息并进行计算得到孔隙度值,将该值与Winscanopy处理结果对比表明,两者具有较高的相关性。本文提出的计算方法为有效获取冠层孔隙度开辟了新途径。     

基于图像处理技术的植被半球图像孔隙度提取

冠层孔隙度是评估生态环境的一个重要参数。现阶段主要通过天空遥感以及地面观测对冠层孔隙度进行测量,多使用国外现有研发设备。半球摄影技术在计算植被冠层孔隙度上优势明显,通过对原图像处理,分析最佳阈值,确定最佳视角分环数,统计像素值进而计算冠层孔隙度。并与现有测取设备获取的数据对比,二者有较高拟合度。该方法对反演森林生态系统的重要结构参数提供一种新型方法,为今后研发国内监测设备提供技术支持。     

一种半球图像的处理方法

冠层结构是描述作物植被—环境界面的重要议题,半球图像法以其方便、廉价、省时、省力获得了众多学者的青睐,但半球图像法的发展受到鱼眼镜头畸变和图像处理技术的限制。文章以模拟鱼眼镜头的模型照片为研究对象,应用Image-pro plus图像处理软件,得出从原始图像提取目标的方法步骤,易于理解,方便操作。对照相法研究林冠结构的图像处理方面有一定的指导作用。     

高精度DEM支持下的多时期航片杉木人工林树高生长监测

【目的】集成多时期航片数据和由机载激光雷达数据获取的密集林区数字高程模型,估测多时期杉木人工林冠层高度,并对其生长情况进行定量监测,为多时期航片监测森林生长趋势和评价林地生产力提供可能。【方法】首先基于分类后的激光雷达点云数据获得林下高精度数字高程模型和森林数字表面模型,利用航片数据构建立体像对,通过自动立体匹配算法生成森林冠层的摄影测量数字表面模型,然后借助数字高程模型将2种数字表面模型进行高度归一化,提取研究区多时期森林冠层高度。利用1996、2004年历史航片和2014年数字航片以及激光雷达数据,构建18年内皖南杉木人工林3期森林冠层高度,并对其精度进行分析。【结果】1)由2014年数字航片和激光雷达数据获取的森林冠层高度的R^2为0. 52,RMSE为1. 79 m; 2)由2014年数字航片处理得到的森林冠层高度与对应样地实测上层木的平均高验证精度较高,平均绝对误差1. 59 m,平均相对误差15%,最大绝对误差3. 45 m,最大相对误差30. 80%,测量精度85. 00%; 3)由1996、2004、2014年航片得到3期杉木人工林冠层高度,其增长趋势与树高生长曲线预测趋势一致。【结论】在多山复杂地形条件下,利用航片可准确定量反映山脊向阳面的森林冠层高度变化,但对于山谷阴影处,则会出现冠层高度被低估情况,利用多期航片结合高精度DEM数据可定量反映上层木的冠层高度变化。     

星载LiDAR与HJ-1A/HSI高光谱数据联合估测区域森林冠层高度

【目的】将ICESat-GLAS波形数据与HJ-1A/HSI高光谱数据联合,借助HSI高光谱数据提供的连续高分辨率光谱信息,实现区域森林冠层高度的估测,降低由于GLAS光斑呈离散条带状分布无法覆盖整个研究区造成的估测误差。【方法】首先,从平滑后的ICESat-GLAS波形数据中提取波形参数(波形长度W和地形坡度参数TS),基于W和TS建立GLAS森林冠层高度估测模型,并利用此模型计算研究区所有GLAS光斑内的森林冠层高度;然后,采用最小噪声分离法(MNF)对HJ-1A/HSI高光谱数据进行降维,提取前3个MNF分量(MNF1,MNF2,MNF3);最后,基于支持向量回归机(SVR)算法,利用GLAS估测的森林冠层高度和3个MNF分量建立区域森林冠层高度SVR估测模型,并估测研究区内无GLAS光斑覆盖区域的森林冠层高度,生成森林冠层高度分布图。【结果】从ICESat-GLAS波形数据中提取的地形坡度参数TS与野外实测地形坡度具有显著线性关系(R2=0.78);基于W和TS建立的GLAS森林冠层高度估测模型的R~2=0.78,RMSE=2.51 m,模型验证的R~2=0.85,RMSE=1.67 m;基于支持向量回归机算法建立的SVR模型建模的R2=0.70,RMSE=3.62 m,模型验证的R2=0.67,RMSE=4.42 m。采用野外数据对最终得到的森林冠层高度分布图的估测误差进行分析,结果估测误差最大值为7.10 m,最小值为0.07 m,平均值为1.78 m,估测误差的标准差为1.49 m,Q1为0.75 m,Q3为2.31 m。【结论】从ICESat-GLAS波形数据中提取的地形坡度参数TS能够很好地反映地形坡度的变化,本研究建立的线性关系模型可克服对数关系模型在平坦地区解释困难的问题。基于支持向量回归机算法,将ICESat-GLAS波形数据与HJ-1A/HSI高光谱数据联合,可克服ICESat-GLAS由于光斑呈离散条带状分布无法实现区域森林冠层高度估测的不足,实现对区域森林冠层高度的高精度估测。     

利用遥感技术预测人工林木材性质及其产品价值的初探

阐述了遥感技术在森林树冠参数提取以及林木冠层与木材结构、性质间的关系研究现状,分析了树冠冠层和木材性质二者之间潜在的关系,探讨了利用高空间分辨率遥感卫星影像(QuickBird)数据分析林木树冠冠层特征的方法,提出了遥感树冠因子与木材性质间的关系模型的构想,进而进行木材性质的预测和产品经济价值的评价。     

基于ICESat-GLAS数据和回波仿真原理识别森林类型

[目的]利用星载激光雷达波形数据对森林类型识别时,受地形、噪声和林层结构等因素影响,针叶林、阔叶林和混交林森林类型识别精度较低,为提高森林类型识别精度,需提取与森林类型相关的波形特征参数.[方法]结合回波仿真原理与林分冠层特征对GLAS回波波形进行理论分析,提出了与森林类型相关的波形特征参数147R-cafit-、K1...     

森林冠层结构与功能及其时空变化研究进展*

林冠是森林与外界环境相互作用最直接和最活跃的界面层 ,同时 ,它本身又承载了森林生物多样性的主体部分。森林冠层研究的方法和技术在近些年取得了长足发展 ,从而促进了有关林冠结构与功能的研究。这些研究深化了人们对于林冠结构与光能截获以及群落干物质积累之间关系的认识 ,同时 ,对于森林冠层的物质循环和能量传输以及冠层内各营养级之间相互关系动态也有了更为深入的理解。考察森林冠层的结构与功能及其时空变化是深入理解整个森林生态系统的格局、过程及其运作机制的重要基础。     

利用ETM和SPOT5数据融合进行平江县森林资源调查

以ETM多光谱数据和SPOT5全色数据融合的图像为对象，利用遥感图像和地面调查相结合的方法对湖南省平江县森林资源进行调查，既能节约成本，又能提高调查精度，为遥感技术应用于森林资源规划设计调查探索经验。     

红外可见光图像配准综述

指出了多模态图像的配准可以很好地结合不同图像的特点,为图像分析提供更丰富的信息。其中红外和可见光图像的配准作为其中一员,近年来广泛被应用于军事、遥感、安防等领域。在此之前,已经有部分学者对红外与可见光配准算法进行了综述。但随着时代的发展,越来越多的算法被提出,有必要对其研究现状进行新的综述。首先分析了红外与可见光配准目前存在的难点,然后按照基于特征和基于区域的配准方法对近十几年的文献按照时间顺序进行了综述,最后对这两类算法的优劣进行了总结性的分析,同时对后续的研究方向进行了一些展望。     

Keyhole历史影像配准方法研究

根据历史影像的特点,研究对于Keyhole为例的历史影像进行配准的方法和存在的问题.经过半个世纪的变迁,如果要在以前的影像图上找到现在的相应地物点,不仅需要人工识别,更重要的是根据历史事件分析哪些才是肯定不变的地物,有了历史的依据,判断同名地物点才有根据,配准起来才能有保证.     

基于FCM的木材X射线图像缺陷分割

在用X射线检测木材缺陷的过程中,很重要的一步就是对图像中的缺陷的提取和分割,其处理的效果直接影响到后面的缺陷识别的正确性。主要是针对木材X射线图像对比度差的特点和固有的模糊性,利用模糊C均值聚类的方法对木材X射线图像进行分割处理,为后续的提取出木材缺陷工作打下基础。     

原木CT图像边缘检测的几种算法

通过对图像边缘检测的几种不同算子的比较，找出各种算子的优缺点。并根据原木的CT图像对各种算子进行边缘检测试验，从中找出比较适合原木CT图像的边缘检测。     

林火图像识别理论研究进展

林火图像识别理论与方法是实现森林火灾视频自动监测的基础。文中从图像预处理、图像分割和特征提取3个方面详细地综述了国内外林火图像识别理论的发展现状,分析了图像颜色处理、图像滤波、图像阈值分割、区域分割、边缘分割以及动静态特征提取理论在林火图像识别应用中的优缺点;针对目前林火图像识别理论研究现状,指出在未来研究中需要解决的问题以及林火图像识别理论的发展方向,以期为图像识别技术在林火图像识别中的应用和进一步研究提供参考。     

Estimation of shrinkage coefficients in radial and tangential directions from CT images

The aim of the present work was to use the displacement information generated from the spatial alignment in order to compute wood shrinkage in the radial and tangential directions in computed tomography (CT) images, and to compare the results with those obtained with computer-aided design software on the same images. To estimate the shrinkage coefficients from tomography images, wood specimens in the green state, equilibrium moisture content 15% and 8% state and oven dry condition were scanned. Specimens were taken from Norway spruce and Scots pine logs. The root-mean-square-error calculations showed acceptable small differences between the two measuring methods, which means that the algorithm is a useful tool for estimating the shrinkage coefficients in radial and tangential direction from CT images. This provides an image processing tool to monitor the dimensional changes during the drying and heat treatment process.     

基于数字图像的木材缺陷识别研究进展

数字图像处理技术是在木材缺陷识别中应用最广泛的技术之一,具有准确、快速、无损和成本低等优点。本文阐述基于数字图像的木材缺陷识别技术的研究现状,分析图像预处理、分割、特征提取及融合、图像识别分类过程涉及的算法,并对每种方法的特点以及局限性进行总结,对未来研究的发展趋势进行展望。数字图像处理技术进一步走向自动化和智能化,还需要更深入的研究。     

SPOT 5 图像融合算法研究

对SPOT 5 图像光谱特征进行分析,与同类别的图像特点进行对比,对常用的融合方法得到的图像特点进行分析,说明其优劣势.以BROVEY算法为基础,对SPOT 5 图像假彩色融合进行试验,分析基本算法的特点及图像效果.针对植被层次不丰富、山区阴影呈蓝色的不足,提出了2种改进的融合算法,并对其原理进行说明,对融合后图像的特点作了客观分析.