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基于灰度梯度图像分割的单木树冠提取研究

冯静静 张晓丽 刘会玲

冯静静, 张晓丽, 刘会玲. 基于灰度梯度图像分割的单木树冠提取研究[J]. 北京林业大学学报, 2017, 39(3): 16-23. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160373
引用本文: 冯静静, 张晓丽, 刘会玲. 基于灰度梯度图像分割的单木树冠提取研究[J]. 北京林业大学学报, 2017, 39(3): 16-23. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160373
FENG Jing-jing, ZHANG Xiao-li, LIU Hui-ling.. Single tree crown extraction based on gray gradient image segmentation[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2017, 39(3): 16-23. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160373
Citation: FENG Jing-jing, ZHANG Xiao-li, LIU Hui-ling.. Single tree crown extraction based on gray gradient image segmentation[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2017, 39(3): 16-23. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160373

基于灰度梯度图像分割的单木树冠提取研究

doi: 10.13332/j.1000-1522.20160373
基金项目: 

国家重大科学仪器设备开发专项(2013YQ12034304)。

详细信息
    作者简介:

    冯静静。主要研究方向:生态环境遥感。Email: 328303317@qq.com 地址:100083北京市海淀区清华东路35号北京林业大学林学院。责任作者: 张晓丽,教授,博士生导师。主要研究方向:定量遥感。Email: zhang-xl@263.net 地址:同上。

    冯静静。主要研究方向:生态环境遥感。Email: 328303317@qq.com 地址:100083北京市海淀区清华东路35号北京林业大学林学院。责任作者: 张晓丽,教授,博士生导师。主要研究方向:定量遥感。Email: zhang-xl@263.net 地址:同上。

Single tree crown extraction based on gray gradient image segmentation

  • 摘要: 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,本文提出一种基于影像的灰度梯度图像分割的树冠提取方法,通过对比传统的罗伯斯、拉普拉斯算子与改进的数学形态学算子,利用目视解译与灰度直方图结合的方法确定最优选择为改进的数学形态学算子。然后,利用改进的数学形态学算子结合面向对象多尺度分割方法,简化原始影像复杂的背景信息,快速提取大范围单木树冠信息。以甘肃省张掖市大野口林区机载激光雷达系统携带的CCD影像为数据源,提取实验区单木树冠,并从空间和形状上验证效果。实验结果表明:在高分影像的灰度梯度图像上进行面向对象分割提取单木冠幅,单木株数精度为83.19%,形状精度达到88.62%,优于传统林业调查精度,且冠幅获取速度快,效率高,并可以较为精确地提取树冠边界。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2016-11-16
  • 刊出日期:  2017-03-31

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