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。     

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。     

基于LiDAR数据与光谱影像融合的单木提取方法

针对现有的机载数据单木分割方法对林型的普适度不高,尤其在高郁闭度阔叶林地带提取精度偏低的问题,选用海南省海口市热带阔叶林地带的光谱影像和LiDAR数据,先采用基于距离阈值的单木分割方法,利用高分光谱影像分割得到的树冠边缘,对初始探测树顶点进行位置约束。获得单木顶点的精确定位后,采用基于种子点的单木分割方法分割,完成了阔叶林的单木提取。结果显示,与已有的基于单木间相对间距单木分割方法相比,本研究通过选取最佳分割尺度结合光谱影像进行精确定位,改善了原有单一尺度分割方法导致的过分割现象,将单木识别精确率由0.67提升至0.92。该方法在使用遥感对森林单木进行分割工作中,可以更好地识别单木,对不同林型适用度较高,可以为后续的单木信息提取工作提供数据基础。     

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。     

基于改进Delaunay算法的树冠三维重构单木因子提取

针对树冠结构复杂和点云数据量大的特点,为了提高测算单木因子中树冠表面积和体积的精度和效率,通过改进Delaunay三角网的算法机制,提出一种基于空间分割的分块优先级机制的三角网表面重建算法,用于重构树冠表面,形成一种高精度高效率的树冠表面积和体积因子提取方法.利用地面三维激光扫描系统获取树冠点云数据,分别通过传统人工方法、点云量测法、数字高程模型算法与提出的改进SD Delaunay算法,计算实验区域研究对象的树冠表面积与体积,并进行对比分析,结果表明提出的算法完全满足计算精度,同时该计算方法的耗时只有传统人工法的41％,数字高程模型法的62％,大大提高了运算效率.     

利用骨架特征信息的粘连谷粒图像分割方法

针对长宽比大的粘连谷粒图像精确分割问题,提出利用图像骨架粘连点位姿信息的粘连谷粒图像分割方法,相比常规分水岭算法提高了准确性和可靠性。在图像平滑、二值化的基础上提取谷粒的骨架信息,采用SPT算子定位骨架粘连点位姿并进行粘连点延展闭合。针对不同粘连程度的谷粒图像,将本文算法与传统分水岭算法进行了对比测试,结果表明本文算法对于复杂粘连情况具有较强的适应性。当谷粒为长宽比在1.5以内的大豆和玉米时,本文方法和分水岭算法效果类似。然而,当谷粒长宽比大于1.5,分水岭算法出现大量欠分割和过分割现象,识别错误率达到75%,本文算法依然可控制在10%以内。     

基于地形特征的无人机遥感梯田影像边缘提取方法

梯田具有蓄水固沙的作用,是旱作农业区重点建设的高产稳产农田设施,为粮食增产、农民增收提供了有力保障。因仅基于影像数据采用边缘提取方法进行梯田区域分割效果不理想,及时准确地掌握梯田信息较为困难。无人机遥感技术的不断发展为高精度梯田地形信息的获取提供了新方法。本研究以甘肃省榆中县为例,首先从数字高程模型DEM数据中提取坡度,将正射影像与坡度数据融合,并通过基于Canny算子的粗边缘提取方法和基于多尺度分割的精细边缘提取方法,对比分析坡度对无人机遥感梯田影像边缘提取的影响。试验结果表明,正射影像和坡度融合的提取效果均优于单一的正射影像数据提取效果,粗边缘提取方法中正射影像和坡度融合的数据源精度平均提高了23.97%,精细边缘提取方法中正射影像和坡度融合的数据源精度平均提高了17.84%。研究表明,在无人机遥感梯田影像边缘提取中加入一定的地形特征,可以取得更好的边缘提取效果。     

基于高分辨率遥感图像的荔枝林树冠信息提取方法研究

为有效提取荔枝林树冠信息,解决局部最大值法窗口选择和区域生长法在树冠相互连接时的过度生长问题,将水文分析和区域生长融合方法用于荔枝单木探测和树冠描绘。首先将均值滤波方法平滑后的全色图像进行反转完成图像预处理;然后对预处理后图像提取洼地和洼地贡献区域,接着剔除错提洼地,合并树冠分支洼地的贡献区域,从而提取树顶位置,完成单木探测;最后以单木探测结果为种子点,采用区域生长方法对树冠进行描绘,种子生长被限定在洼地贡献区域内,在阈值控制下进行生长,最终完成单木树冠描绘。采用遥感分类精度评价指标对提取结果进行评价,单木探测总体精度为87.75%,用户精度为80.69%,生产者精度为96.06%;单木树冠描绘总体精度为78.69%,用户精度为71.32%,生产者精度为87.76%。     

基于KFCM和改进分水岭算法的猪肉背最长肌分割技术

提出一种利用核模糊C均值聚类(KFCM)和改进分水岭算法分割猪肉眼肌切面图像中背最长肌区域的方法.该算法对经中值滤波去噪后图像的R分量利用最大方差自适应阈值(OTSU)去除背景,再采用KFCM提取出肌肉组织,然后进行空洞填充,最后由改进的分水岭算法分割出背最长肌区域.利用该算法对采集的60幅猪肉眼肌图像进行处理,分割正确率为86.67%;与传统的形态学算法相比,该算法能真实、完整地恢复出背最长肌区域.结果表明:该算法能有效地分割出猪肉眼肌图像中的背最长肌区域,与改进前分水岭算法相比,能避免背最长肌区域出现欠分割.     

基于Lab颜色空间的非监督GMM水稻无人机图像分割

为解决传统水稻冠层图像分割算法性能在很大程度上依赖于训练数据集的质量,且分割效果易受田间多变光照强度影响,导致水稻生产参数估计精度不高等问题,提出一种基于Lab颜色空间的非监督贝叶斯方法,用于田间水稻无人机图像分割.模型参数从每个独立、未标记的无人机图像直接学习获得,无需训练.不同图像会有不同的模型参数,该算法能够适应...     

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。     

基于热红外遥感影像的作物冠层温度提取

热红外影像较难直接提取作物冠层区域,因而无法获得较精准的作物冠层温度。本文以拔节期的玉米为研究对象,利用六旋翼无人机搭载热红外成像仪和大疆精灵四Pro无人机,获得热红外影像及正射影像。基于高分辨率正射影像,采用改进的Canny边缘检测算子、支持向量机(Support vector machine,SVM)和小波变换3种方法提取玉米冠层区域,将提取结果进行二值化处理后,在热红外影像中以此生成掩膜并提取玉米冠层温度。应用提取的矢量面分析提取效果并对3种提取算法的精度进行评价。实验结果表明,改进的Canny边缘检测算子提取效果最优、SVM算法次之、小波变换最差,提取精度分别为87. 3%、74. 5%、68. 2%。同时,将手持测温仪测得的玉米冠层温度与提取的冠层温度进行误差分析,结果表明,基于改进的Canny边缘检测算子提取的玉米冠层温度与地面实测值相关性最高,决定系数R~2=0. 929 5,SVM算法决定系数R~2=0. 895 7,小波变换决定系数R2=0. 876 0。改进的Canny边缘检测算子能够更好地提取玉米冠层区域,获取更加精确的玉米冠层温度,从而能够更有效地监测玉米生理状况,进行旱情预测,制定合理的灌溉、施肥措施以提高玉米产量。     

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。