基于无人机高分辨率影像的油松新造林健康树冠提取

编号 zgly0001748430

文献类型 期刊论文

文献题名 基于无人机高分辨率影像的油松新造林健康树冠提取

作者 郭旭展  陈巧  张晓芳  洪亮  尤媛媛  唐守正  符利勇 

作者单位 中国林业科学研究院资源信息研究所  信阳师范学院计算机与信息技术学院  国家林业和草原局森林经营与生长模拟重点实验室  信阳师范学院数学与统计学院  河北省张家口市崇礼区林业和草原局 

母体文献 林业科学 

年卷期 2022,58(10)

页码 111-120

年份 2022 

分类号 S758 

关键词 无人机影像  同态滤波  光谱指数  形态学滤波  随机森林 

文摘内容 【目的】基于新造林健康树冠的光谱特征和空间交错情况,探讨复杂地面植被条件下健康树冠的光谱增强方式和多尺度分割阈值,为造林核查的日常监测工作提供技术支撑。【方法】以冬奥核心区新造林地无人机航拍影像为试验数据,首先,基于健康树冠与其他干扰地物的不同颜色特征,采用同态滤波增强影像并使用ExG光谱指数进行变换;然后,采用最大类间方差方法得到二值图像,并使用多尺度形态学滤波方法进行分割并融合分割结果,以分割交错的树冠区域对应提取原始图像中可能的健康树冠区域;最后,基于颜色向量、灰度共生矩阵和局部二值模式共同构建的特征向量,采用随机森林识别提取区域,从而检测图像中的健康树冠。【结果】基于光谱指数变换、多尺度形态学滤波方法能够有效分割交错连续的树冠区域,排除与健康树冠颜色相近的地物干扰,较为准确提取出可能为树冠的区域。采用该方法对不同造林密度、光照条件下的17幅无人机正射图像进行试验,使用目视解译方式标记出树冠中心,运用精确度、召回率和F1分数3个评价指标对随机森林和支持向量机的识别效果进行定量对比分析,结果表明,多尺度形态学滤波方法可提取96.78%的树冠,随机森林的F1分数高于97%,而支持向量机的召回率显著低于随机森林。【结论】基于光谱指数变换和多尺度形态学滤波的树冠提取方法能够对健康树冠进行快速、准确提取,有效完成造林核查。