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[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
冯静静 张晓丽 刘会玲
树冠是树木的重要组成部分,基于遥感影像的树冠提取对于森林资源调查监测具有重要意义,但准确获得树冠的形状和边界比较困难。高分辨率影像具有丰富的纹理和光谱信息,基于高分辨率影像单木树冠勾勒技术为森林资源调查提供了一种快速有效的测树途径。但是,由于高分影像信息冗杂,面向对象的分割方法数据计算量大,并且需要人工设置光谱或纹理阈值才可以实现单木分割,导致工作效率下降,鲁棒性差。图像增强通过改变原始图像的结构关系,有选择地突出或者抑制图像中的某些特征,有效的图像增强有益于提高单木树冠分割的准确程度。因此,本文提出一种
关键词：
冠幅 数学形态学 面向对象 多尺度分割
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
孙振峰 张晓丽 李霓雯
【目的】应用高分辨率遥感影像快速准确提取单木树冠信息,对现代森林管理具有重要意义。面向对象的多尺度分割方法能有效地解决基于像元特征分析的局限,是单木树冠提取的重要技术途径。本文对比分析了不同遥感平台和人工林树种的树冠提取精度,探究实验方法针对不同尺度影像数据和树种的优势及适用性,并结合调查目的为影像数据的选取提供参考。【方法】以广西壮族自治区高峰林场为研究区,选取低空无人机CCD、机载CCD和星载高分二号遥感影像数据,针对树冠区域与背景区域的对比度效果不佳的问题,首先采用小波变换进行图像增强处理,去除影像噪声,增强树冠与背景的对比度;然后应用面向对象的多尺度分割方法,排除背景区域的干扰,针对树冠区域进行单木树冠的快速提取;最后对3种影像下提取的杉木和桉树人工林单木树冠的流程和方法,以及树冠提取精度进行研究分析。【结果】采用小波变换对无人机和机载平台影像增强效果显著,无人机平台下桉树和杉木实验区单木分割精度分别为87%和93.3%,冠幅估测精度为84.2%和85.1%;机载平台下桉树和杉木实验区单木分割精度为89%和91.1%,冠幅估测精度为83.9%和84.4%;而小波变换对星载平台影像增强效果不佳,桉树和杉木实验区的单木分割精度为82%和89%,冠幅估测精度为72.3%和73.3%。【结论】在无人机和机载平台下,应用多尺度分割得到的树冠提取精度相接近;在星载平台下,直接应用多尺度分割进行单木树冠提取,受影像自身空间分辨率的局限,提取精度低于前两种平台,但也能够满足森林调查的基本需求。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
孙钊 潘磊 孙玉军
【目的】冠幅是树冠结构的重要特征因子，直接影响树木的生产力和生命力，郁闭度是反映森林冠层结构与密度以及评价森林经营管理采伐强度的重要指标之一。利用无人机可以云下飞行，易于获取图像，精度高，低成本等优势，研究无人机影像上提取树冠参数的方法，使无人机影像提取林木树冠参数的操作系统化，实现精准高效的森林资源清查和监测。【方法】以福建将乐林场杉木人工纯林为研究对象，采用四旋翼无人机影像为数据源，基于面向对象分类的方法，将杉木纯林的树冠参数从无人机影像中提取出来。面向对象分类的方法需要先利用ESP工具选取最优分割尺度，然后根据影像的分割结果将树冠对象聚为一类，进而统计每个树冠对象栅格像素个数计算出树冠冠幅面积以及林分郁闭度。【结果】面向对象分类有效的对高郁闭度林分进行了树冠的提取。在分割尺度为70时，单木树冠分割效果最好，树冠被单独分割出来，但也存在一定的过分割以及未分割的问题，以至于部分单木的丢失。分割结束后，对分割对象进行特征空间的优化，选取适当的分类特征，最终将研究区分为树冠和林隙两类。通过统计每个对象栅格点数，计算得出的林分因子包括林分郁闭度，树冠面积。以地面实测数据作为参考，冠幅面积提取精度为0.829 1，林分郁闭度测量精度为0.973 1。【结论】研究结果表明，基于无人机高分辨率影像的树冠参数提取在高郁闭度林分同样适用，能有效提高森林资源调查的效率并且能够满足森林资源调查的精度。
[期刊] 浙江林学院学报
[作者]
刘晓双 黄建文 鞠洪波
用高空间分辨率遥感影像对单木树冠进行自动提取和轮廓描绘,是获取森林信息的一种快速有效的方法,也是近年来林业遥感领域研究的热点。详细介绍了目前高分辨率遥感单木树冠信息自动提取的各种方法,包括局部最大值法、模板匹配法、谷地跟踪法、多尺度法、种子区域生长法、分水岭分割法、局部射线法,并对单木树冠提取在林业上的应用进行了探讨,最后结合国内外研究现状,对单木树冠自动提取的未来作了展望。
[期刊] 林业科学
[作者]
郭慧 王霄 刘传泽 周玉成
【目的】提出一种基于灰度共生矩阵和分层聚类的刨花板表面图像缺陷提取方法,根据缺陷部分与正常部分纹理特征不同,利用分层聚类算法将缺陷分离出来,以解决板面缺陷检测系统中刨花板表面纹理导致缺陷提取不准确的问题。【方法】将刨花板表面灰度图像划分成若干个窗口,使用灰度共生矩阵的统计特征参数对各窗口纹理进行表征,通过分层聚类算法将纹理特征不同区域区分开。首先确定灰度共生矩阵构造因子的取值,包括窗口大小、灰度级、方向和步长,构建出各个窗口的灰度共生矩阵;使用Fisher准则和线性相关性对灰度共生矩阵14个统计特征参数的表征能力进行度量,选取出分类能力强且相关性低的特征构成特征向量,所有窗口的特征向量构成样本集。然后运用BIRCH分层聚类算法对样本集进行聚类,为使聚类结果更准确,同时加快计算速度,提出一种优化策略,绘制样本集均值和统计直方图,将其波峰数量作为理想的类别数量,当聚类产生的类别数量大于理想类别数量时,将聚类结果中距离近的簇合并,解决聚类精度过高而导致的过分割问题。最后根据聚类结果,对原图像中各窗口进行标记,提取出缺陷区域。【结果】选择大小为512像素×512像素,带有杂物、油污、胶斑、大刨花和松软5种类型缺陷的刨花板表面图像,使用本研究方法能够准确将缺陷区域提取出来,精确度达92.2%,召回率达91.8%。【结论】基于灰度共生矩阵和分层聚类的刨花板表面图像缺陷提取方法,可解决因刨花板表面纹理导致缺陷提取不准确的问题,为机器视觉板面缺陷检测系统的缺陷度量和识别提供良好支撑。
[期刊] 林业科学
[作者]
付迎春 徐颂军 陈蜜
红外遥感数据是获取火灾参数的主要方法,中分辨率成像光谱仪(MODIS)因具有广泛的光谱覆盖波段和强大的动态监测能力被用于森林火灾监测。传统方法主要是基于光谱特征的火烧迹地识别及制图,而描述火灾蔓延的边缘火线对于动态火灾监测具有更重要的意义。本文基于多波段影像梯度的图像视觉分析,提出一种自动检测林火边界火线特征的方法。通过与传统边缘算子的检测结果对比,并结合火烧迹地的归一化植被指数NDVI叠置验证,本方法在融合多波段影像的火灾光谱信息的同时,增强了火线变化的空间细节表现能力,提高了边缘定位性能,在动态火灾制图和监测方面是有效可行的。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
阚江明 李文彬
该文针对智能整枝机视觉系统的需要提出一种以数学形态学为主的图像分割方法,解决了智能整枝机视觉系统中背景复杂下树木图像分割困难的问题.该方法分成5个步骤:①利用小波变换将图像进行压缩;②亮度矫正;③用分水岭算法对图像进行分割;④用区域合并法解决分水岭算法中的过度分割问题;⑤用中值滤波器滤除分割过程产生的孤立点.结果表明:该方法比Roberts算子、Sobel算子及Prewitt算子对树木图像的分割效果好,为立木整枝机视觉系统的深入研究打下了基础.
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
李晓冬 王雪峰 贺鹏
现代林业研究中,有效的提取并分析图像数据中树木信息,对树木深层信息挖掘起着很重要的作用。实际上,从复杂的林业图像中准确的分割出目标植物是很多后续图像研究的关键问题之一。大津法是目前使用最为广泛的图像分割算法之一,但是由于树木图像的自然性,该方法对冠层图像临界处分割往往存在较大误差。为解决该问题,本文结合类间方差及类内聚度这两个度量值,改进大津法阈值选取目标函数,并且以银杏冠层图像为例进行分割,结果表明:(1)对于郁闭度较小的冠层图像,两种分割方法得到的分割效果较为相近;(2)对于郁闭度较大的冠层图像,本文改进方法较传统大津法可得到更好的分割效果。(3)改进法分割冠层图像是可行的。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
李赟 温小荣 佘光辉 林国忠
[目的]以无人机高清影像为数据源,结合样地实地调查数据,研究杨树冠幅提取及其与胸径和林分蓄积量的相关性,为无人机森林调查技术提供一种思路和方法。[方法]基于无人机高分影像及实地调查数据,采用面向对象法,对杨树林木冠幅进行分割与提取,通过实地测量数据建立冠幅-胸径模型,利用一元材积表计算样地蓄积量,并进行相关性分析与精度检验。[结果]影像分割效果良好,但提取得到的冠幅比实际值偏小,研究区最适宜的杨树冠幅分割尺度为10,平滑度0.1,紧致度0.5。杨树冠幅与胸径建立相关模型,其中一元线性方程拟合效果最好,相关
关键词：
无人机 高分影像 杨树冠幅 森林蓄积量
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
程洪 史智兴 周桂红 尹辉娟 李亚南
针对玉米品种自动识别中玉米种胚特征的提取问题,提出一种根据玉米种胚图像梯度图,采用基于密度的K-均值聚类算法识别分析玉米种胚褶皱的方法。根据阈值识别出胚部区域,计算其长轴方向的梯度;利用Sobel算子与膨胀算子,去除梯度图像边缘噪声,利用中值滤波去除孤立点噪声;以像素点的R、G、B梯度为特征,组成特征向量空间;采用基于密度的初始中心点优化算法,启发式的找到初始聚类中心;K-均值聚类分析,得到褶皱区域,标记区域并统计褶皱个数。对300颗玉米籽粒进行胚部褶皱识别分析,结果表明:无论是深褶皱、还是浅褶皱的,该方法均能有效识别,与人工观测值的平均吻合率达82.7%。通过本方法获取的褶皱信息体现了玉米种...
[期刊] 中国农业科学
[作者]
李鹏 张明 戴祥生 王腾 郑永强 易时来 吕强
【目的】果树冠层体积、结构的精准测量可以为药、肥的变量施用和果树估产等提供重要的参考依据。针对植株冠层枝叶空间分布不规则的特点,现有的果树冠层体积实时测量方法测量精度较差,难以准确量化柑橘果树冠层体积及结构,为了实现对果树冠层体积的精准测量,搭建了基于SICK LMS111-10100型激光传感器的果树冠层扫描检测平台,并提出了一种基于不规则三棱柱模块的果树冠层体积测算方法。【方法】研究以5株冠形规则的球形景观树、10株冠形不规则的柑橘树为靶标,分别在0.5、1.0和1.5 m·s-1 3个行进速度下使用常用的长方体分割法、不规则三棱柱分割法等2种方法测算冠层体积,并以人工测量为基准进行误差分析。【结果】长方体分割法测量景观树误差范围分别为4.17%—6.59%、4.56%—7.42%和4.17%—9.86%;不规则三棱柱分割法测量景观树误差范围分别为2.37%—4.63%、3.18%—5.00%和4.10%—5.73%,2种方法测算果树冠层体积相对误差差值范围-0.28%—4.22%,平均差值1.78%。长方体分割法测量柑橘树误差范围分别为11.63%—31.02%、11.88%—33.23%和13.28%—33.30%;不规则三棱柱分割法测量柑橘树误差范围分别为3.25%—6.69%、4.50%—8.31%和5.66%—11.55%,2种方法测算果树冠层体积相对误差差值范围6.43%—26.20%,平均差值13.04%。【结论】不规则三棱柱分割法测算误差明显小于长方体分割法,精度更高;对于同一靶标,当速度为0.5 m·s-1时,2种方法的测量精度最高,随着速度的增加,激光采样点密度下降,相对误差有增大的趋势。当扫描规则靶标时,2种方法精度差异较小;当扫描不规则靶标时,长方体分割法误差较大。长方体分割法处理单帧数据的平均时间为2.86 ms,不规则三棱柱分割法处理单帧数据的平均时间为4.73 ms,均小于激光传感器的扫描周期20 ms,可以达到实时获取并处理数据的目的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏敏
根据梯度推移理论,发达地区的产业可以通过梯度推移转移到欠发达地区,从而缩小两地差距。但是,从我国当前的现实情况看,发达地区依然发达,落后地区依然落后,东、西部地区的人均GDP的差距与建国以来相比较呈现出继续扩大的趋势,显然传统的产业梯度推移理论无法解释这种情况。根据循环累积因果理论,由于在市场机制的作用下,回流效应远大于扩散效应,那么我国东部发达区域更发达,西部落后区域更落后,但是,我国西部地区并非越来越落后,虽然与东部地区的经济差距在加大,但仍然具有发展的趋势。造成这种现象的主要原因是,在一个区域梯度推移的系统内,尤其是在一个象我国这样充满劳动密集型行业的区域系统内部,就存在着诸多的延缓区域梯度推移进程的因素,从而形成区域梯度推移粘性。为了精确地分析我国梯度推移粘性,本文建立粘性模型,并采用灰色聚类进行分析。
[期刊] 林业科学
[作者]
胡天翔 郑加强 周宏平 丛静华
针对智能对靶喷雾技术领域中动态树木图像分割处理速度的提高方法进行研究。对整个系统程序设计进行调整,采用四叉树的数据结构进行图像存储,并将基于相对色彩因子的图像处理算法应用在系统中,根据光线强弱自动调节图像分割阈值,提高了识别率;在此基础上减少了系统处理树木图像的时间。通过试验验证系统的运行情况,将图像分割处理的速度提高到小于0.1s.f-1,进一步提升智能对靶喷雾的实时性。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
于旭宅 王瑞瑞 陈伟杰
提出了一种基于NDVI植被指数计算的改进分水岭分割方法.利用该方法对原始无人机多光谱遥感影像进行波段甄选、NDVI指数计算、形态学滤波等预处理,得到树冠的显著性区域图像;再利用彩色向量空间梯度算法计算显著性区域图像的梯度,从显著性区域图像中提取树冠的顶点及其范围作为标记,加到梯度图像上;最后采用基于标记控制的分水岭算法对树冠层进行分割.结果表明,该算法能够有效去除输电线路等背景区域的影响,算法样本精度达到88.3%.
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
章志都 徐程扬 蔡宝军 李翠翠 袁士保 杨程 彭强 金桂香
树冠结构决定着林木外部形态和对光能的截获能力,并直接影响林木个体的初级生产力。对于风景林来说,树冠结构不仅影响着林木个体的姿态,而且严重地影响着林木的开花结实,进而显著地影响着林木的观赏性。以北京山区山桃风景林为例,从枝条长度、枝条基径、分枝角度及侧枝密度等变化的角度对林分密度与山桃树冠结构的关系进行研究。结果表明:①山桃的树冠形状在一定程度上受林分密度的影响,高密度(>3500株/hm2)林分中山桃活枝下高相对较高,而冠幅、树冠率相对较小。②林分密度在一定程度上对一级侧枝的各种树冠形态参数产生影响,但不同处理间差异不显著,而对较高序级枝条的枝长度、基径、枝角和侧枝密度有显著或极显著影响;各序...
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风景林 山桃 树冠结构 美景度
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