【目的】研究高精度小型无人机获取林分调查因子方法,将林分调查因子在低空无人机影像上识别并提取出来,获取树高、冠径等测树因子,建立林分因子测量方法,实现经济、高效、快捷、精准的森林资源调查和监测,及时掌握森林资源及相关林分因子的时空变化特征。【方法】以东北林业大学城市林业示范基地樟子松人工林为研究对象,以多旋翼无人机影像为数据源,基于FCM聚类算法和分水岭分割算法以及形态学运算、阈值分割、图像平滑、灰度化、二值化等一系列数字图像处理技术,提取樟子松人工林林分因子。FCM聚类算法和阈值分割法用于提取树梢标记图像,分水岭分割算法对树梢标记图像进行迭代处理从而获得单木树冠分割图像,根据单木树冠分割结果提取单木特征进而计算各林分因子值。【结果】在林地提取中,根据影像的颜色特征绿度分割成功地将林地部分与非林地部分分离开来,确定单木树冠分割范围。在单木树冠分割中,阈值分割法和FCM聚类算法均可有效将树梢标记从林地图像中提取出来;将基于标记的分水岭分割算法用于单木树冠分割取得较好效果,大多数单木树冠被单独分割出来,但某些区域仍然存在一定的欠分割或过分割问题。在林分因子提取中,提取的林分因子包括林分郁闭度、林地面积、立木株数和平均冠幅,其中林分郁闭度的测量精度为96.67%,林地面积的测量精度为81.23%,立木株数和平均冠幅的测量精度与单木树冠分割中的树梢提取方法(阈值分割法和FCM聚类算法)及分水岭分割中的2个参数(形态学腐蚀的结构元素大小和中值滤波的窗口大小)有关。针对2种树梢提取方法,分别进行参数组合试验,结果显示2种树梢提取方法使用适当参数组合所得各林分因子测量精度均在80%以上,平均测量精度均在90%以上,其中阈值分割法的最高平均测量精度为94.49%,FCM聚类算法的最高平均测量精度为93.17%。【结论】利用无人机拍摄的人工林影像进行森林资源调查,将先进的计算机科学技术和无人机技术应用到林业领域中,可有效提高森林资源调查的效率和精度。本研究提出的林分因子提取方法适用于高郁闭度林分,测量精度满足实际需求。

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%.

裂缝检测对于道路维护和管理具有重要作用.由于深度影像对路面油污、阴影等因素不敏感,近些年来基于深度影像的检测方法已成为路面裂缝检测新的研究方向之一.传统的激光扫描线方法没有顾及裂缝在整个空间分布的变异性、各向异性和全局性特征,无法有效检测横向、块状、网状等裂缝.针对以往算法的不足,提出一种结合梯度方向直方图和分水岭算法的路面裂缝检测方法.首先,通过梯度方向直方图算法提取路面深度影像的裂缝边缘强度和方向;然后,利用裂缝边缘方向改进传统分水岭算法,最终提取裂缝目标.实验结果表明,该方法不仅能够准确检测多种类型

行道树具有补充氧气、净化空气、美化城市、减少噪音等作用。虽然高分辨率遥感技术能够提取行道树信息，但其工作量大、成本高。无人机具有飞行成本低、数据分辨率高、外业周期短、机动灵活等优点，根据行道树分布灵活设计航线，可显著降低成本提高效率。文章利用无人机航测遥感系统采集并制作的ＤＥＭ、ＤＳＭ与ＤＯＭ，基于邻域最高过滤法提取了行道树信息，并将提取结果与实地调查数据进行了比较分析。结果表明，邻域最高过滤法测量行道树单株树高的平均误差为４．９４，株数提取率也达到９５％以上。

地裂缝需要被持续监测，但是地裂缝探测仍需人工实地勘探，因此自动地裂缝提取具有重要意义。为此，该文提出一种深度学习模型，利用无人机影像自动提取地裂缝，该模型针对地裂缝相对其他地物具有细长结构的特征，设计了地裂缝提取网络；针对人工准确标注地裂缝蜿蜒曲折的形态费时费力等特点，设计了一种弱监督的方法对人工标签进行优化，改善人工标签不准确的情况。利用朔州市平鲁区无人机影像验证方法有效性，实验结果表明：地裂缝能被有效提取，召回率达91.4%，并利用提取的地裂缝生成了地图产品，可用于辅助区域内地裂缝风险警示和成因分析。

The paper first describes the watershed algorithm and solves the problem of the over-segmentation from the watershed algorithm by using the mark watershed transform; then wood defect image is treated with algorithm; finally the comparison is made between the original image and the edge image detecte...

针对遥感图像中的道路、村落、农田、山脉等目标物分割时存在过分割和欠分割问题,采用分裂Bregman算法和分水岭方法相结合的方法,给出了适合近地遥感图像的一种新的标记分水岭方法。该方法利用多尺度插值小波算子逼近图像分割变分模型中的图像表示函数;采用Split Bregman迭代算法对变分模型进行快速求解;将Split Bregman分割结果作为标记,采用分水岭方法对遥感图像进行精确分割,保证了标记总数无冗余。试验结果表明,采用较小的尺度尺寸参数(J=3)时,可准确分割出来具有开环特性的村落图像区域,而采用较

【目的】林分密度是影响森林生态系统结构和功能的主要因素,是森林资源调查的一项重要指标,对林木生长发育有着十分重要的影响。基于无人机影像,以实现提取不同郁闭度的林分密度,旨在为天然林保护工程实施后山区森林资源更新恢复评价提供技术支撑。【方法】以新疆农业大学实习林场伐后更新的天然林为研究对象,以天山云杉Picea schrenkiana var. tianshanica纯林为主,基于无人机影像,利用面向对象多尺度分割方法提取了低、中、高3种不同郁闭度林分的天山云杉冠幅信息,进而估算林分密度,提出了采用平均冠幅法估测高郁闭度林分冠层遮挡区域林木株数的方法。【结果】采用面向对象方法对新疆农业大学实习林场伐后更新的天山云杉树冠边缘信息提取精度较高,提取的林分密度与实测结果相近。其中低、中郁闭度林分中林分密度提取精度分别为0.986 8和0.933 3,高郁闭度林分中林分密度提取精度相对较低,为0.765 7。【结论】总体来看,该方法用于研究区天山云杉林伐后更新地林分密度估测是可行的,采用树冠平均冠幅法能够快速准确地提取伐后更新造林地的林分密度。

【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。

快速确定鼠洞斑块在生态上很重要，在技术上也具有挑战性。无人机影像与面向对象分析技术(OBIA)相结合为鼠洞斑块识别提供了新的技术手段，也为理解鼠洞斑块与植被盖度之间的空间格局提供了可能。然而OBIA的扩展特征空间，包含大量冗余信息，影响鼠洞斑块提取的精度和效率。本文提出一种OBIA耦合特征选择的荒漠草原鼠洞斑块识别框架，研究支持向量机、随机森林、K-最近邻在鼠洞斑块识别上的性能，探讨鼠洞斑块面积与植被盖度之间的关系。结果表明：特征选择与随机森林相结合的算法总分类精度高达91.74%，Kappa系数为0.89，优于支持向量机和K-最近邻，表明特征选择在降低特征维度的同时，可以提升随机森林算法的性能。基于最优特征集的支持向量机在处理无人机影像上的时间成本最低，样本的平均处理时间为11.48 s，特征选择可以有效提高影像处理的速度。本文还证明了鼠洞斑块面积与植被盖度之间满足二次函数关系。该研究为基于无人机影像的荒漠草原鼠害监测提供了一种新的方法，也为鼠害防治和草原治理提供了理论指导。

无人机遥感技术在树木参数获取中具有重要作用。为探讨利用无人机高分辨率影像提取树高的可行性,本文选择邱集煤矿矿区森林公园为研究区,采用Pix4D软件对无人机采集的高分辨率影像进行处理,生成研究区正射影像和三维点云;利用最大类间方差法将三维点云分割为树木点云及树下地面点云两部分,由此提取树木顶端高度和地面平均高度,并将地面平均高度视为树木根部的高度,得到树木高度。研究表明:最大类间方差法能够准确分割树木点云和地面点云;利用无人机高分辨率影像进行树高提取是可行的,树木高度测量绝对误差小于80cm、相对误差绝对值

目前常用的水稻产量估算方法以卫星遥感估产为主,卫星遥感估产的分辨率较低、缺乏机理性、误差较大。为了能够快速灵活地获取水稻冠层信息、提高分辨率、准确地估测水稻产量,利用无人机平台搭载高清数码相机,拍摄从抽穗期到成熟期的水稻冠层影像,首先应用中值滤波算法对RGB颜色空间下水稻冠层图像进行去噪,然后针对彩色水稻图像的颜色特征,将图像由RGB颜色空间转换到L*a*b*颜色空间,运用K均值聚类算法对水稻冠层图像进行聚类分析、图像分割,提取出水稻穗、获得水稻穗数量、代入水稻产量估算公式进行估产。试验区域共有18块水稻

【目的】探索无人机遥感在氮效率分类识别中的潜力，构建小麦品种氮效率分类方法，为氮高效品种筛选提供理论依据和技术支持。【方法】通过6个成熟期与氮效率密切相关的农学指标（产量、植株氮积累、氮素生理利用效率、植株干生物量、籽粒总吸氮量、N收获指数）构建主成分综合值，并对其进行K-Means聚类分析，将121个小麦品种划分为氮高效型、氮中效型和氮低效型3种类型。利用无人机遥感平台搭载多光谱相机，在小麦拔节期、孕穗期和开花期获取无人机遥感影像，并提取34种植被指数，分析植被指数与氮效率综合值的相关性；对比支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和K最近邻（KNN）分类方法的氮效率分类模型精度，使用总体分类精度（OA）和Kappa系数比较不同生育时期下小麦品种氮效率分类识别的能力；并使用3种不同的特征集筛选方法（ReliefF算法、Boruta算法和RF-RFE算法）对优化的特征子集进行综合评价，确立适宜的小麦品种氮效率分类识别方法。【结果】随着小麦生育时期的不断推进，植被指数与氮效率综合值的相关性逐渐提高，开花期最高（r=0.502）；利用植被指数全特征集对小麦品种氮效率进行分类，对于单生育时期数据而言，以开花期的SVM模型分类效果最好（OA=77.1%,Kappa=0.591），拔节期最差（OA=65.6%,Kappa=0.406）；总体而言，多生育时期数据融合的品种氮效率分类精度高于单生育时期，其中以拔节期+孕穗期+开花期3个生育时期数据融合的SVM模型的分类效果最优（OA=80.6%,Kappa=0.669）。为减少多生育时期数据融合的特征集变量数量，比较分析RF-RFE、Boruta和ReliefF 3种算法的特征优化效果，基于RF-RFE算法得到的优化特征子集分类精度最高，其OA和Kappa系数比全特征集分类模型分别提高了4.0%和10.1%，其中，以3个生育时期数据融合的分类效果最好（OA=85.4%,Kappa=0.749）。【结论】确立6个氮效率指标—主成分分析—K-Means氮效率评价方法；RF-RFE算法有效优化多生育时期组合的特征子集数量，且获得较高的分类精度，确立基于多生育时期组合—RF-RFE—SVM技术融合的小麦品种氮效率分类模型，为小麦氮高效品种的快速准确分类鉴定提供理论依据和技术支撑。

胸径是立木测定的基本因子,自动获取胸径数据是准确高效计算森林蓄积量和生物量的关键。以银杏Ginkgo biloba为研究对象,通过无人机获得影像数据,利用运动恢复结构(SFM)方法生成数字表面模型和正射影像图,进而提取单株银杏的树冠面积(A_c),冠幅(W_c)及树高(H)。3个参数分别与胸径(DBH)建立一元回归模型(A_c-D_(BH),W_c-D_(BH), H-D_(BH)),二元回归模型(A_c&W_c-D_(BH), A_c&H-D_(BH), W_c&H-D_(BH))和三元回归模型(A_c&W_c&H-D_(BH))。52组拟合样本的结果显示:A_c&W_c&H-D_(BH)模型的决定系数(R~2)最高为0.825 0,均方根误差(E_(RMS))最小为0.959 1。19组检测样本的结果显示:A_c&W_c&H-D_(BH)模型反演的胸径值误差率为4.20%,小于A类森林资源胸径因子允许的误差值(5%)。研究结果表明:通过无人机采集树冠面积、冠幅和树高3个参数,可计算得到较高精度的胸径值。

【目的】城市行道树对改善城市环境、净化空气、降噪遮阴等方面具有重要的生态职能。行道树调查是城市生态资源调查的重要组成，传统城市行道树人工调查方法的成本高、效率低，无法高效地满足管理部门监测城市生态信息的需求。无人机低空遥感的方法提取城市行道树信息，虽然能提高外业调查效率，但仍然存在内业数据处理时人工编辑DEM和树冠分割工作量过大等问题。为解决以上不足，文章探索了一种改进Mask R-CNN实例分割模型的无人机遥感城市行道树提取方案。【方法】基于深度学习的实例分割Mask R-CNN模型，针对城市行道树不存在两棵完全重叠的情况，采用非极大值抑制NMS(Non-maximum suppression)算法对所有检测物进行非极大值抑制，并根据检测树冠区域和待检测掩模之间的重叠比例，判断是否重复检测，以提高数据训练效率和准确率。构建精度评价指标，根据测试集的预测结果评估模型的性能和可适应性。【结果】利用同一架大疆DJI Phantom 4pro无人机，对香樟树、法国梧桐、银桦等典型城市行道树进行影像数据采集，创建了基于无人机遥感影像的行道树数据集，并采用Mask R-CNN实例分割模型实现行道树的树冠检测与分割，同时与人工提取方法进行对比分析。结果表明，本方法的行道树树冠自动分割平均总体精度为0.865、平均检测率为0.887，再经人工简单修正后，行道树树冠分割平均总体精度能达到0.948、平均检测率能达到0.965。【结论】无人机航测外业数据采集周期短、效率高，结合深度学习的改进Mask R-CNN实例分割算法，能自动获取较准确的树冠检测与轮廓分割信息，可节省大量外业调查和内业数据处理时间，对提升城市行道树监测效率和自动化水平具有重要意义。