基于无人机影像的树顶点和树高提取及其影响因素分析

编号 zgly0001685319

文献类型 期刊论文

文献题名 基于无人机影像的树顶点和树高提取及其影响因素分析

作者 刘江俊  高海力  方陆明  郑辛煜  姜广宇 

作者单位 浙江农林大学信息工程学院  浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室  浙江省公益林和国有林场管理总局  国家林业与草原局林业感知技术与智能装备重点实验室 

母体文献 林业资源管理 

年卷期 2019年04期

年份 2019 

分类号 S758  S771.8 

关键词 无人机  树顶点  树高  分辨率  窗口大小 

文摘内容 对基于无人机影像生成的树冠高度模型(Canopy Height Model,CHM),采用局部最大值算法进行树顶点和树高提取的可行性进行了探讨。此外,还探讨了分辨率、窗口大小对于树顶点提取的影响。以密集的针阔混交林为样地,利用SfM(Structure from Motion)算法结合无人机影像对研究区进行三维重建,得到点云、数字表面模型(Digital Surface Model,DSM)、数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)等一系列三维数据并生成CHM。然后,对不同分辨率的CHM使用不同的平滑窗口大小、移动窗口大小组合进行树顶点的提取并对结果进行精度评价。当CHM分辨率为0.4m,平滑窗口大小为3×3像元,移动窗口大小为3×3像元时,树顶点的提取精度最高,F测度为77.08%。将基于该组合提取正确的37个树顶点对应的提取树高与实地测量得到的树高对比,R~2为0.966 9,RMSE为1.411 4m,rRMSE=10.69%。研究结果表明:利用无人机影像可以较好地提取复杂树林的树顶点和树高;基于局部最大值算法提取树顶点,需要根据实际情况确定CHM的分辨率、平滑窗口大小和移动窗口大小,以获得最佳提取结果。