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。     

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。     

长白落叶松单木参数与生物量机载LiDAR估测

采用黑龙江长白山地区长白落叶松人工林LiDAR数据和野外调查补充样地数据,利用树冠高层模型和三维点云分割相结合的方法实现单木识别,选择逐步回归分析法进行单木参数和生物量估算。结果表明：机载LiDAR估测的长白落叶松单木参数与实测数据具有较好的相关性,单木树高、冠幅、胸径和地上生物量的R2分别为0.8732、0.6335、0.7903和0.7992;平均拟合精度分别为88.34%、83.46%、85.11%和86.19%;幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林的单木平均生物量分别为25.12、94.08、117.74、279.33kg。     

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.     

基于SfM的针叶林无人机影像树冠分割算法

利用无人机影像进行森林资源调查具有作业快速便捷、数据分辨率较高、影像细节丰富的特点,可较好地识别单木,获取树木位置、冠幅等信息。但是,厘米级的影像分辨率使基于光谱信息的传统分割算法在提取树冠时出现破碎化现象,产生过分割结果。同时,在非落叶季由于无人机影像难以观测到茂密林冠下层地形,故在地形起伏较大的林区难以实现基于树木冠层高度模型(CHM)的单木分割方法。针对上述问题,结合传统二维图像处理和Sf M三维建模,提出了一种无需高度归一化的无人机影像树冠三维分割提取算法,首先利用Sf M技术从高重叠航片建立三维表面模型,利用高程和图像信息检测初始树木位置,再采取k NN自适应邻域分水岭分割的方式对中心单木进行精确的树冠参数提取。在北京市百花山国家级自然保护区的落叶松林地进行了高分辨率无人机影像实验,采用正射影像目视解译结果和多种基于图像、点云的自动分割算法结果进行验证和评价。结果表明,本文方法对树木总体检出率在91%以上,冠幅提取精度在81%以上,优于传统的全局分水岭方法和其他树冠分割算法。     

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...     

农田蛾类图像分割方法研究

介绍了已有的农田蛾类昆虫检测装置和相关研究技术.在已有技术的基础上,介绍了图像的预处理和杂质点的消除方法.在对提取的图像进行分割时,首先介绍使用Otsu方法来对图像进行分割,接着采用sobel算子提取蛾类对象的边缘,以边缘像素为种子点,使用区域生长来对蛾类图像进行分割.通过比较这两种分割方法可知,使用区域生长方法对蛾类图像分割的效果较好.     

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。     

一种基于Sentinel-2的塑料大棚提取方法

采用Sentinel-2 MSI（multispectral instrument,MSI）作为数据源,以多尺度面向对象分析为基本方法,研究分析塑料大棚与其他地物在不同分割尺度下的典型特征,建立一组大棚指数,提出一种基于大棚指数集的塑料大棚提取方法。通过山东省潍坊市某地区的塑料大棚提取试验对方法进行验证,应用该方法提取大棚的生产者精度、用户精度和总体Kappa系数分别为96.6%、89.2%和0.9,测试精度表明该方法能较为有效地应用于塑料大棚提取研究。      

基于核磁共振成像的水果轻微损伤识别

以鸭梨为对象,采用核磁共振成像设备扫描获得轻微损伤鸭梨冠状面图像,使用Matlab软件完成图像预处理,采用自动阈值分割目标区域,并提取鸭梨层切面边界,最后采用角点检测方法检测鸭梨是否有轻微损伤。实验结果表明,核磁共振成像技术对水果轻微损伤的检测精度达92.1%,对正常和畸形水果的检测精度达     

树型喷洒靶标外形轮廓探测方法

为了在线探测靶标外形并为变量喷药提供基础支持,研究了树型喷洒靶标外形轮廓探测方法。该文基于超声传感器搭建了靶标外形轮廓探测试验平台,该平台能够驱动步进电机精确匀速运动,以0.02 m为步长密集测量树冠形状,将获得的数据传给计算机实时显示,并能够在Access数据库中长期存储。使用该测试平台针对自制规则树树冠和花期樱桃树树冠分别进行了试验。试验结果显示规则树冠和樱桃树冠体积探测精度分别为92.8%和90.0%,表明该方法具有较高探测精度。     

基于M-LP特征加权聚类的果树冠层图像分割方法

针对背景和杂草干扰下的果树图像冠层提取问题,提出了一种基于M-SP特征加权聚类的冠层分割算法。首先,将采集的原始图像由RGB颜色空间转换到HSI颜色空间,计算果树与背景区域在H、S分量上的马氏距离,构造马氏距离相似度矩阵〖WTHX〗M〖WTBX〗;其次,提取图像像素的垂直位置作为空间特征〖WTHX〗P〖WTBZ〗,在HSI空间内的I分量上,利用最大熵算法提取图像的阴影区域,并进行掩膜处理,将获取的阴影区域作为空间特征的加权区域L,从而构造阴影位置加权的空间特征〖WTHX〗L〖WTBX〗P;最后,对获取的M-LP特征矩阵进行归一化处理,分别进行上背景、下背景、果树冠层、杂草4个类别的K means聚类,最终完成图像分割。为验证算法的有效性,在采集的果树图像上进行了分割试验,结果表明,基于M-LP特征的聚类方法能有效解决重度杂草干扰条件下果树冠层被漏分的问题。采用精确率、召回率和F1值3个评价指标对分割结果进行定量评价,选取不同杂草干扰程度（轻微、中等、较强）和时间段（早晨、中午、傍晚）的果树图像,分别以传统K-means和GMM聚类算法作为对比进行试验,结果表明,相对于未经过特征提取的普通聚类分割方法,本文算法对于不同杂草干扰程度和不同拍摄时间段下的果树冠层分割表现出一定的鲁棒性,平均精确率为87.1%,平均召回率为87.7%,平均F1值为87.1%。分割和验证结果表明,在进行有效图像特征提取的基础上,结合少量标注作为先验知识的无监督分割方法可以准确分割出果树冠层区域。     

田间背景下小麦叶尖生长点提取

采用机器视觉可以实时监测作物长势,然而由于受到复杂背景和变化光照的影响,田间小麦图像叶尖生长点提取难度较大,因此本文提出一种基于深度信息进行区域生长来分割图像并提取小麦叶尖生长点的图像处理方法。首先,根据作物颜色特征去除背景,采用Canny算子检测小麦边缘,然后通过双目视觉技术,获取视差图;然后根据深度信息赋予不同的灰度值,并通过灰度阈值分割仅保留前排小麦深度图,以前排小麦深度图为种子点进行区域生长,得到前排小麦图像;最后检测小麦深度图叶尖,并将其作为初始位置,查找彩色图像前排小麦真实叶尖。结果表明该方法提取准确率为75%,能有效克服复杂背景和纹理的影响,满足应用需求,为植株生长监测提供技术支撑。     

地基激光雷达提取单木冠层结构因子研究

在传统森林计测中,由于树木冠层的形态各异、结构复杂,往往难以精确获取结构因子。本文以地基激光雷达为工具,通过对单木扫描获取点云数据,基于球极平面投影和Lambert方位角等面积投影法计算冠层孔隙度,运用不规则面投影法和体元法提取树冠的体积和表面积,并对结果进行了对比分析。选取北京林业大学校园内6株立木为研究对象,结果表明,对于冠层孔隙度,球极平面投影的结果均小于Lambert方位角等面积投影,平均误差为0.03;对于体积和表面积,运用不规则面投影法和体元法得到树冠体积相对误差为5.32%~12.43%,平均相对误差为9.29%,提取的树冠表面积的相对误差为1.40%~5.21%,平均相对误差为3.33%。2种方法得到的结果差别不是很显著。因此利用地基激光雷达获取点云数据,通过对单木一次扫描提取冠层孔隙度、树冠体积和表面积,为计算树木的三维绿量、生物量、光合作用能力等提供了更可靠的数据支持。     

复杂背景下植物叶片的彩色图像分割

研究彩色图像自动分割问题。根据分水岭与自动种子区域生长相结合的算法,在复杂背景的处理上依然存在过分割的问题。本文提出:首先在其预处理上应用各项异性扩散Perona&Malik算法进行处理,Perona&Malik算法在抑制噪声的同时能够保持图像的边缘信息;其次在预处理基础上应用分水岭分割出区域;最后进行自动种子区域生长和合并小区域。通过在Matlab上仿真,结果表明此算法能够减少区域分割,并且在复杂背景下更完整地分割出目标区域。     

基于LBV变换与小波变换的OLI图像融合方法

以陕西省榆阳区2013年6月9日的Landsat 8 OLI图像为基础数据源,对比分析LBV-Wavelet RF等5种图像融合算法的使用效果。对图像预处理后,分别采用HIS变换、Brovey变换、HPF变换、PCA变换和LBV-Wavelet RF方法进行融合和SVM监督分类,然后从目视评价和定量评价两方面对比分析各种融合算法的使用效果。在目视评价方面,判读融合前、后9种地类光谱特征的一致性;融合后图像是否具有全色波段图像的空间结构特征,是否存在细节模糊。在定量评价方面,采用灰度均值差、灰度均方根差评价融合后图像对多光谱信息的保持性能;采用相关系数均值、相关系数均方根差评价融合后图像对高空间分辨率信息的融入度;采用总体分类精度、Kappa系数评价融合前、后SVM监督分类精度差异。结果表明LBV-Wavelet RF方法能够使融合后图像在保持原多光谱图像光谱信息的同时,增强纹理结构特征,提高对细小地物的辨识能力;融合后图像SVM监督分类的总体分类精度和Kappa系数分别为84.01%和0.787,较原多光谱图像分别提高13.45%和15.91%。     

燃油喷雾图像粒子信息的提取

运用直接摄影法获取实时喷雾场的喷雾图像。在Matlab/GUI平台上编写喷雾图像信息提取软件,将获取的喷雾图像导入软件中,并对图像进行预处理;运用区域生长算法提取喷雾图像中的粒子;运用SSDA算法对提取的粒子和喷雾图像进行匹配,获取喷雾图像中相应的粒子数目。     

基于灰色关联分析和区域生长的微小缺陷提取

提出了一种基于灰色关联分析的区域生长算法。首先通过计算二维灰色绝对关联度,将原始图像转换为仅包含高频信息的灰色关联图像,并在此基础上进行阈值处理和区域标记,获得缺陷区域的形心。然后将该形心作为种子像素在灰色关联图像内进行区域生长,实现微小缺陷的在线提取。实验结果表明,新的区域生长算法能够有效地抑制背景噪声、简化计算过程,满足在线提取和实时性要求。