基于FCM和分水岭算法的无人机影像中林分因子提取

【目的】研究高精度小型无人机获取林分调查因子方法,将林分调查因子在低空无人机影像上识别并提取出来,获取树高、冠径等测树因子,建立林分因子测量方法,实现经济、高效、快捷、精准的森林资源调查和监测,及时掌握森林资源及相关林分因子的时空变化特征。【方法】以东北林业大学城市林业示范基地樟子松人工林为研究对象,以多旋翼无人机影像为数据源,基于FCM聚类算法和分水岭分割算法以及形态学运算、阈值分割、图像平滑、灰度化、二值化等一系列数字图像处理技术,提取樟子松人工林林分因子。FCM聚类算法和阈值分割法用于提取树梢标记图像,分水岭分割算法对树梢标记图像进行迭代处理从而获得单木树冠分割图像,根据单木树冠分割结果提取单木特征进而计算各林分因子值。【结果】在林地提取中,根据影像的颜色特征绿度分割成功地将林地部分与非林地部分分离开来,确定单木树冠分割范围。在单木树冠分割中,阈值分割法和FCM聚类算法均可有效将树梢标记从林地图像中提取出来;将基于标记的分水岭分割算法用于单木树冠分割取得较好效果,大多数单木树冠被单独分割出来,但某些区域仍然存在一定的欠分割或过分割问题。在林分因子提取中,提取的林分因子包括林分郁闭度、林地面积、立木株数和平均冠幅,其中林分郁闭度的测量精度为96.67%,林地面积的测量精度为81.23%,立木株数和平均冠幅的测量精度与单木树冠分割中的树梢提取方法(阈值分割法和FCM聚类算法)及分水岭分割中的2个参数(形态学腐蚀的结构元素大小和中值滤波的窗口大小)有关。针对2种树梢提取方法,分别进行参数组合试验,结果显示2种树梢提取方法使用适当参数组合所得各林分因子测量精度均在80%以上,平均测量精度均在90%以上,其中阈值分割法的最高平均测量精度为94.49%,FCM聚类算法的最高平均测量精度为93.17%。【结论】利用无人机拍摄的人工林影像进行森林资源调查,将先进的计算机科学技术和无人机技术应用到林业领域中,可有效提高森林资源调查的效率和精度。本研究提出的林分因子提取方法适用于高郁闭度林分,测量精度满足实际需求。     

基于形态学阈值标记分水岭算法的高分辨率影像单木树冠提取

随着遥感技术的不断发展,利用高空间分辨率遥感影像提取单木树冠,成为获取树冠信息的一种重要手段。结合数学形态学和最大类间方差法提取自适应的分割阈值,分别对前景和背景进行标记,以此构建了改进的分水岭分割方法。选取林区高分辨率的无人机影像为数据源,分别根据传统的分水岭方法和改进的分水岭方法进行实验分析,并从冠层面积、单木树冠分割的数量和质量方面进行精度评价。结果证明:基于形态学阈值标记的分水岭算法具有显著改善过分割的作用,树冠分割结果精度可达64.62%,表明该方法切实可行,且效果较好。     

输电线路通道下行林区冠层自动分割方法研究

针对在高分辨率影像上进行林区冠层高精度分割所存在的问题,提出了以一种结合形态学滤波的基于标记的分水岭分割算法,来实现对输电线下行林区冠层的自动分割。以航拍影像为数据源,首先构建结合了彩色和纹理梯度的综合梯度,然后采用形态学滤波消除中间过渡区域所形成的梯度极小值,同时根据树冠顶端先验信息提取标记,并强制叠加到梯度图像上,最后将上述结果作为初始信息参与分水岭分割,实现高分辨率影像上林区冠层的高精度自动分割,并以目视解译的形式获取研究区冠层的精确面积作为参考,结果显示本算法的精度较高,可以用于实现林区冠层的高精度自动分割。     

高郁闭度人工林无人机激光雷达单木分割方法优化

【目的】针对高郁闭度林分条件下基于LiDAR点云数据单木分割林木提取困难、总体精度较低等问题,提出一种基于冠层起伏率结合分水岭算法和基于点云的局部最大值聚类算法的分层分割法,为开展无人机LiDAR技术森林资源调查提供技术参考,为提高单木分割总体精度提供新策略。【方法】利用无人机激光雷达数据,采用分水岭算法、基于点云的局部最大值聚类算法和基于冠层起伏率结合分水岭算法和基于点云的局部最大值聚类算法的分层分割法对高郁闭度思茅松人工林进行单木分割,并分析分水岭算法中4种CHM空间分辨率和3种DSM插值方法对单木分割效果的影响,与无人机高分辨率影像单木树冠目视解译结果进行比较,以探测率r、准确率p和F得分为指标对单木分割精度进行验证和评价。【结果】在幼龄林中,冠层起伏率较大,分水岭算法对单层林的分割效果优于基于点云的局部最大值聚类算法;在中龄林和近熟林中,冠层起伏率较小,分水岭算法易将思茅松树枝识别为树冠,基于点云的局部最大值聚类算法的分割效果优于分水岭算法;基于冠层起伏率结合分水岭算法和基于点云的局部最大值聚类算法的分层分割法充分考虑不同龄组的林分结构差异,精度最高(F=0.75),优于分水岭...     

基于无人机可见光遥感的单木树高提取方法研究

利用目前流行的高分辨率可见光无人机遥感影像生成树木冠层高度模型,采用分水岭分割算法提取单木树高的研究具有重要理论和实践意义。以位于云南省富民县的天然云南松纯林为研究对象,通过大疆Phantom 4 Pro无人机获取低空可见光遥感影像,利用Pix4D Mapper对无人机影像进行预处理及三维重建,生成三维点云,利用LiDAR360处理三维点云,构建DSM,DEM并生成CHM;采用分水岭分割算法对不同郁闭度条件下获得的CHM进行单木分割及树高提取,对提取结果进行精度评价。结果表明:分水岭分割算法能够准确分割CHM,利用无人机可见光遥感影像进行单木树高提取是可行的;将基于无人机可见光影像提取的树高值与野外实地调查得到的树高值进行对比,R²为0.893,RMSE为1.23m,估测精度为87.58%;同时,林分郁闭度会对单木树高估测产生影响,根据不同郁闭度条件下提取的3组样木树高与实地测量树高的决定系数(R²)分别是0.857,0.939和0.921,RMSE分别为1.450,1.097,0.896m,在低郁闭度林分内树高估测的精度显著高于高郁闭度林分。     

无人机影像树冠信息提取研究

【目的】树冠是林木长势监测、树种识别、蓄积量估测等森林调查中的重要森林参数,对森林资源调查和生态研究等具有重要意义,相比于传统的人工实地调查的方法,通过无人机影像提取树冠信息,具有高效、准确和低成本等优势。【方法】以湖南衡山森林生态系统定位观测研究站实验样地为研究对象,以无人机影像为数据源,采用阈值法和K邻近法,分别对正射影像和冠层高度模型进行图像二值化,取其交集得到树冠区域图;利用数学形态学开闭重建滤波对树冠区域图进行去噪处理,有效平滑影像,避免影像对象边缘轮廓偏移;采用局部最大值法和最大类间方差法进行前景背景标记,根据影像标记修正梯度图像;利用分水岭分割算法提取树冠信息。【结果】在树冠区域提取中,基于阈值法和K邻近算法成功分割出树冠区域与背景区域,确定树冠分割范围。通过数学形态学滤波,有效地去除了由噪声及树冠内部的纹理信息所造成的伪局部极值,减少了分水岭分割算法的过分割现象,同时保护了树冠边缘轮廓及其位置信息。【结论】单木尺度上,树冠信息提取的F测度为75.98%;样地尺度上,提取的树冠面积相对误差为13.3%。基于无人机影像提取树冠信息的方法是可行的,能够快速准确地提取较高郁闭度林分的树冠信息。     

彩色树木图像分割算法的研究

树木图像分割是将树木与其周围景物分离的技术,是虚拟现实和计算机仿真等学科在林业应用的核心技术,也是机器视觉领域的重要研究方向,拓宽了计算机技术在林业中的应用。本项研究基于树木图像形状复杂的特点,设计并实现了一种结合C-V模型水平集及形态学处理的彩色树木图像分割算法。运用改进的最小化能量函数作为水平集的演化曲线,可以更加自然地改变曲线拓扑结构,对含有分裂、合并、形成尖角等复杂形状的目标对象分割更为有效。如果再结合形态学后处理算法,将初次分割图像中非目标区的细密纹理和噪声剔除,可以快速准确地得到全局最优的图像分割效果。同时进行了与基于梯度变换的改进分水岭树木图像分割和基于灰度-梯度最大熵的树木图像分割算法的对比试验,试验表明,结合C-V模型水平集和形态学算法对树木图像分割效果更为有效。     

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。     

基于分水岭优化思想的单木信息分割算法

基于机载激光雷达(Li DAR)技术和单木分割算法提取单株树木信息对于单木结构研究、理解树木生长、森林可持续管理具有重要的意义。本研究以分水岭算法为基础,使用可变窗口的局部最大值算法,并采用分层级的区域增长算法及由高度差和梯度构建的能量函数来分割树冠边界,从而优化树顶提取和相邻树冠的分割结果。以中国南方亚热带森林为研究区,测试了针对不同密度(低、中、高密度)、不同树种(白皮松和桉树)以传统分水岭算法和优化算法对于树顶提取及树冠分割的效果。为检验结果的准确性,在实验中对Li DAR数据和人工测量数据的分割结果进行了对比和验证,结果表明:对树冠顶点探测率而言,优化算法平均探测效果(树冠探测率r=0.90、树冠准确率p=0.84、总体准确率f=0.86)优于传统分水岭算法(r=0.62、p=0.81、f=0.78);对树冠边界探测精度而言,优化算法平均探测效果(R2=0.80、RMSE=0.22 m、RRMSE=12.03%)优于传统分水岭算法(R2=0.68、RMSE=0.28 m、RRMSE=17.45%)。在树冠探测上,桉树的准确率略低于白皮松,但是与白皮松的探测率相差较小,这表明白皮松对于优化的算法具有较好的鲁棒性,受密度等因素影响较小;在冠幅探测上,桉树和白皮松的精确度随着林分密度的增加而增加,且均有良好的表现。本研究是一种在传统分水岭算法基础上优化的算法,可以较好地提高单木信息分割的效果,这对于了解亚热带森林中林木经营管理、树木竞争及资源监测具有重要意义。     

无人机航拍影像在林木信息提取中的应用

采用山东省青岛市崂山区沙子口街道2020年春、秋季的无人机松林航拍影像为数据源,借助ESP辅助工具获取了DOM影像的最佳分割尺度,构建了基于模糊分类的决策树,运用分水岭算法快速提取松林活立木数量变化信息,共提取出6个松树活立木变化较大区域,活立木减少数量205株,利用人工地面核查,实际松树活立木减少数量217株,该方法提取的数据总体精度约92.3%。研究表明,基于多期的无人机高分影像数据,能够快速准确地获取林木数量的变化情况。该法在森林资源调查、松材线虫病疫木除治监测及灾害评估中具有较大的应用推广价值,尤其在监测山高、路险的区域,很大程度上可以用于替代人工调查。     

城市林业中高光谱遥感技术应用现状与展望

高光谱遥感技术现已成为林业遥感研究的前沿技术之一,在林业定量监测及分析方面具有很大的潜力,同时也为森林经营与管理提供了一种更为科学和实用的新技术手段。文章主要从森林树种高光谱的分类与识别、森林树种主要生化参数模型估算、森林监测与高光谱遥感技术3个方面,总结归纳了高光谱遥感在林业上的主要研究现状,并对高光谱遥感技术在林业研究中的应用前景作了展望。     

遥感数据结合地统计学方法在林业中的应用

在林业研究中,具有空间属性的林业数据分析、建模和预测越来越受到关注。遥感技术与地统计学方法相结合,提供了大尺度空间格局分析、森林资源动态监测和预测的方法。文中简单介绍了遥感技术与地统计学的方法和特点,从监测与分类、估计与模拟2个方面综述地统计学结合遥感技术在林业中的应用,并针对遥感数据结合地统计学方法在林业研究中存在的问题加以讨论。     

国内外林业遥感应用研究概况与展望

林业遥感技术不仅可以直接获取森林资源管理的数据,更能进一步揭示森林经营管理的生态影响。伴随合成孔径雷达、激光雷达、高光谱、热红外等高分辨率遥感设备和技术的快速发展,遥感在森林生物生态属性上的定量和定性测绘与监测方面发展十分迅速。文中重点介绍近几年国内外遥感在森林分布、组成、结构、动态和干扰、生产力监测上的应用概况,并从拓展林业遥感研究目标和维度、加大投入、提升平台建设能力和重点关注林业工程及数字林业规划等方面提出林业遥感未来的发展趋势。     

美国林业科技发展现状及其战略

对当前美国林业管理机构的设置、有关林业政策的制定、经费财政预算等问题进行了述评,这些方面构成了实现美国林业科技未来发展目标的基础.从美国当前林业科学研究关注的主要领域和重要进展,以及林业科学研究的主要特点和优势可以看出,可持续发展和环境保护是美国林业科学研究的重要国家目标,研究范围趋向全球化,研究内容系统化,研究手段现代化;其中,对于高新技术的实际应用的重视程度,科研、教学和生产推广紧密结合等方面的做法更值得我们学习和借鉴.在遥感和信息管理、森林病虫害、森林监测、农林复合经营研究、森林火灾成因及其防止和林业可持续发展等方面,是美国积极寻求同中国林业科技界开展国际合作的重要领域.     

刍议服务于深度学习研究的林业遥感数据集建设

林业遥感数据集是林草行业开展深度学习研究的重要基础,更是林草资源实现自动化、智能化和动态化精准监测的重要保障.文中分析了自然图像和遥感图像数据集建设现状与方法,通过对深度学习算法在林业专题信息识别和分类中最新研究成果的阐述,表明建立林业遥感专用数据集的必要性和紧迫性;基于人工智能在图像处理领域的发展经验,提出林草业遥感...     

湖南省森林资源连续清查遥感应用研究

森林资源连续清查是全国森林资源监测体系的重要组成部分,是掌握森林资源宏观现状、消长动态,制定和调整林业方针政策、规划、计划等的重要依据.随着现代遥感技术,特别是卫星遥感的发展,为准确、快速地获取森林资源相关信息提供了新途径.以2004年湖南省森林资源清查遥感样地的目视解译为例,探索了目视解译在森林资源连续清查中的应用.结果表明:采用遥感样地调查比人工调查节省时间,在某些调查因子方面可获得比人工调查更为准确的数据;目视解译结果精度较高,经实地验证,其加权精度达到85.31%.     

高光谱遥感森林应用研究探讨*

详细论述了高光谱遥感技术在森林生物物理和化学参量估计以及森林健康状态遥感评价等方面的应用研究状况，对高光谱遥感植被应用的数据处理技术作了简要说明。对我国高光谱遥感森林应用研究现状和发展水平进行了阐述，最后对高光谱遥感森林应用的未来趋势作了探讨。     

遥感变化检测技术在林业中的应用

森林是人类生存和发展的基础。快速、准确地获取森林的变化信息, 对于生态环境可持续发展具有重要意义。文中在总结当前变化检测技术流程及方法最新研究进展的基础上, 重点介绍遥感变化检测技术在森林资源监测、森林灾害防控以及林业重点工程监管3个方面的应用情况, 展望变化检测技术在林业上的应用前景。     

世界林业航天遥感进展

文章论述了近10年来遥感资料获取技术的进步和今后10年的展望;介绍了资源大国、林业集约经营国家和发展中国家遥感技术在林业资源调查、灾害与环境监测方面的应用情况,以及与GIS相结合的发展趋势;在总结了近年来工作的基础上,提出了林业遥感所面临的任务。