| 应用无人机影像提取毛竹林立竹度 |
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| 引用本文： | 杨樟平,曹碧凤,谢巧雅,邓洋波,刘健,余坤勇. 应用无人机影像提取毛竹林立竹度[J]. 东北林业大学学报, 2021, 49(7): 66-71. DOI: 10.3969/j.issn.1000-5382.2021.07.012 |
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| 作者姓名： | 杨樟平 曹碧凤 谢巧雅 邓洋波 刘健 余坤勇 |
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| 作者单位： | 福建农林大学,福州,350002;永安市林业局;福建农林大学 |
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| 摘 要： | 采用无人机航拍影像,依据毛竹冠幅几何特点,依据面向对象多尺度分割原理构建毛竹株数量识别单元,比对分析K邻近法(KNN)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)的提取效果,确定毛竹立竹度提取的最优算法.结果表明:1株毛竹几何形状趋近圆形,2株趋近于长椭圆形,3株以上近似于长条形,与图像中毛竹的冠层形状特征与毛竹识别单元类型具有一致性.验证结果KNN、SVM、RF提取立竹度总体精度平均值分别为90.70％、89.64％、94.56％,对应的Kappa系数分别为0.8597、0.8306、0.9456,其中RF的精度最高.整体上,基于毛竹立竹度识别单元的构建,结合RF分类方法比其他两类分类方法更具优势,实现了有效的毛竹林立竹度提取.
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| 关 键 词： | 毛竹 立竹度 面向对象多尺度分割 识别单元 最优分类方法 |
Extracting Phyllostachys edulis Stand Density with UAV Images |
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| Yang Zhangping,Cao Bifeng,Xie Qiaoya,Deng Yangbo,Liu Jian,Yu Kunyong. Extracting Phyllostachys edulis Stand Density with UAV Images[J]. Journal of Northeast Forestry University, 2021, 49(7): 66-71. DOI: 10.3969/j.issn.1000-5382.2021.07.012 |
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| Authors: | Yang Zhangping Cao Bifeng Xie Qiaoya Deng Yangbo Liu Jian Yu Kunyong |
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