结合无人机可见光和激光雷达数据的杉木树冠信息提取

编号 zgly0001739280

文献类型 期刊论文

文献题名 结合无人机可见光和激光雷达数据的杉木树冠信息提取

作者 王娟  张超  陈巧  李华玉  彭希  白明雄  徐志扬  刘浩栋  陈永富 

作者单位 西南林业大学林学院  中国林业科学研究院资源信息研究所  四川农业大学林学院  国家林业和草原局华东调查规划设计院 

母体文献 西南林业大学学报:自然科学 

年卷期 2022,42(1)

页码 133-141

年份 2022 

分类号 S771.5 

关键词 无人机  高分影像  激光雷达  树冠信息  面向对象  分水岭分割 

文摘内容 以年珠实验林场为研究区,以无人机可见光正射影像和激光雷达数据为数据源,采用分水岭分割与面向对象结合的方法提取不同郁闭度下杉木单木树冠信息,并对提取精度进行验证首先采用面向对象法基于无人机可见光影像提取树冠区域,然后基于构建的CHM进行分水岭分割获取单木树冠初步分割结果,最后基于初步分割结果对树冠区域进行二次分割,提取单木树冠信息。结果表明:不同郁闭度林分条件下单木树冠信息提取效果较好,其中单木树冠提取F测度分别为88.07%~95.08%和78.57%~88.29%;提取的树冠面积与实测面积建立的线性回归模型,R2分别为0.859 1和0.736 7,RMSE分别为2.49 m^(2)和3.29 m^(2);提取的冠幅与实测冠幅建立的线性回归模型,R;分别为0.830 6和0.724 6,RMSE分别为0.46 m和0.57 m。基于无人机可见光影像采用面向对象多尺度分割法提取树冠区域很好的消除了样地内裸地及林下灌木等因素的影响;同时,无人机Li D-AR数据能够更加精确的区分单木信息,2种数据源结合发挥了二者的优势,提高了单木树冠的提取精度。本研究可为快速获取不同郁闭度林分下单木树冠信息提供参考。