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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。
  • [1] 曹林,佘光辉.激光雷达技术估测森林生物量的研究现状及展望[J]. 南京林业大学学报(自然科学版),2013,41(3):163-169.
    [2] CAO L,SHE G H. Optimized extraction of forest parameters in subtropical forests based on airborne LiDAR technology [J].Journal of Nanjing Forestry University (Natural Sciences), 2013,41(3):163-169.
    [3] ZHANG H,WANG X R. Three-dimensional ecological characters of urban green space and its ecological function [J]. China Environmental Science,2001,21(2):101-104.
    [4] 张浩,王祥荣.城市绿地的三维生态特征及其生态功能[J].中国环境科学,2001,21(2):101-104.
    [5] TIAN F,LI M Y,GE S, et al. GIS-based analysis of soundscape spatical pattern in Zijin Mountain National Forest Park[J]. Journal of Nanjing Forestry University (Natural Sciences), 2014,42(6):87-92.
    [6] 田方,李明阳,葛飒,等. 基于GIS的紫金山国家森林公园声景观空间格局研究[J]. 南京林业大学学报(自然科学版),2014,42(6):87-92.
    [7] ZHANG H, WANG H Q, SUN X. Tree crown extraction combining color and texture feature [J]. Optical Technique, 2008,34(4):613-616.
    [8] 张慧,王宏琦,孙显. 结合颜色和纹理特这的树冠提取方法 [J].光学技术,2008,34(4):613-616.
    [9] 付尧,王新杰,孙玉军,等. 树冠提取技术研究进展[J]. 世界林业研究,2013(4):38-42.
    [10] FU Y,WANG X J, SUN Y J,et al. A study of tree crown information extraction method[J]. World Forestry Research,2013(4):38-42.
    [11] POLLOCK R J. The automatic recognition of individual trees in aerial images of forests based on a synthetic tree crown image model[D].Vancouver:The University of British Colombia,1996:172.
    [12] LIU X S,HUANG J W,JU H B.Research progress in the methods and applications of individual tree crowns automatic extraction by high spatial resolution remote sensing[J].Journal of Zhejiang Forestry College,2010,27(1):126-133.
    [13] HUANG J W, JU H B, ZHAO F, et al .Research on monitoring survival rate and growth condition of farmland returned to forests using remote sensing data[J].Journal of Remote Sensing,2007,11(6):899-905.
    [14] COLGEON F A. A crown-following approach to the automatic delineation of individual tree crowns in high spatial resolution aerial images[J].Canadian Journal of Remote Sensing,1995,21(3):274-282.
    [15] BRANDTBERG T,WALTER F.Automated delineation of individual tree crowns in high spatial resolution aerial images by multiple-scale analysis[J].Machine Vision and Applications,1998,11(1):64-73.
    [16] WAN L,CHEN P C. Algorithm of image contrast enhancement based on mathematical norphology[J]. Modern Electronic Technology,2009(13):131-133.
    [17] CHEN S H, FU L X. Practical digital image processing[M]. Beijing: Science Press, 2005.
    [18] 刘晓双,黄建文,鞠洪波.高空间分辨率遥感的单木树冠自动提取方法与应用[J].浙江林学院学报,2010,27(1):126-133.
    [19] LI B C, PENG T Q, PENG B,et al. Intelligent image processing technology[M]. Beijing:Electronics Industry Publishing House,2004.
    [20] 黄建文,鞠洪波,赵峰,等. 利用遥感进行退耕还林成活率及长势监测方法的研究[J]. 遥感学报,2007,11(6):899-905.
    [21] CUI Y. Image processing and analysis method of mathematical morphology and application [M]. Beijing: Science Press, 2001.
    [22] 万丽,陈普春. 一种基于数学形态学的图像对比度增强算法[J].现代电子技术,2009(13):131-133.
    [23] HE H Y. Multi-scale segmentation of object oriented high resolution image[D]. Wuhan:Huazhong University of Science and Technology,2013.
    [24] 陈书海,傅录祥.实用数字图像处理[M].北京:科学出版社,2005.
    [25] 李弼程,彭天强,彭波,等.智能图像处理技术[M]. 北京:电子工业出版社,2004.
    [26] SUN Y X.Object-oriented high image optimal cut and application scale method[J]. Heilongjiang Science and Technology Information,2003(24):93-94.
    [27] ZHANG N,FENG Y W, ZHANG X L,et al. Extracting individual tree crown by combining spectral and texture features from aerial images[J].Journal of Beijing Forestry University,2015,37(3):13-19.
    [28] GONZALES R C, WOODS R E.Digital image processing[M]. Beijing :Publishing House of Electronics Industry,2003.
    [29] 崔屹.图像处理及分析-数学形态学方法及应用 [M].北京:科学出版, 2001.
    [30] 贺洪元. 面向对象高分辨率影像多尺度分割[D].武汉:华中科技大学,2013.
    [31] 孙燕霞. 面向对象的高分影像最优分割尺度方法的研究与应用[J]. 黑龙江科技信息,2013(24):93-94.
    [32] 张凝,冯跃文,张晓丽,等.结合航空影像纹理和光谱特征的单木冠幅提取[J].北京林业大学学报,2015,37(3):13-19.
  • [1] 白莹, 胡淑萍.  基于CART决策树的自然保护区植被类型分布研究 . 北京林业大学学报, 2020, 42(6): 113-122. doi: 10.12171/j.1000-1522.20190269
    [2] 吴艳双, 张晓丽.  结合多尺度纹理特征的高光谱影像面向对象树种分类 . 北京林业大学学报, 2020, 42(6): 91-101. doi: 10.12171/j.1000-1522.20190155
    [3] 朱方嫣, 沈文娟, 李明诗.  基于WorldView2和GF-2的面向对象多指标综合植被变化分析 . 北京林业大学学报, 2019, 41(11): 54-65. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180435
    [4] 朱济友, 徐程扬, 吴鞠.  基于eCognition植物叶片气孔密度及气孔面积快速测算方法 . 北京林业大学学报, 2018, 40(5): 37-45. doi: 10.13332/j.1000-1522.20170412
    [5] 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 . 北京林业大学学报, 2017, 39(3): 16-23. doi: 10.13332/j.1000--1522.20160373
    [6] 魏晶昱, 毛学刚, 方本煜, 包晓建, 许振宇.  基于Landsat 8 OLI辅助的亚米级遥感影像树种识别 . 北京林业大学学报, 2016, 38(11): 23-33. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160054
    [7] 惠刚盈, 张连金, 胡艳波, 王宏翔, 张弓乔.  林分拥挤度及其应用 . 北京林业大学学报, 2016, 38(10): 1-6. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160107
    [8] 董晨, 吴保国, 张瀚.  基于冠幅的杉木人工林胸径和树高参数化预估模型 . 北京林业大学学报, 2016, 38(3): 55-63. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150129
    [9] 郑宝江, 李国秀.  茶藨子属次生木质部导管分子形态学研究 . 北京林业大学学报, 2015, 37(11): 48-58. doi: 10.13332/j.1000-1522.20140111
    [10] 张凝, 冯跃文, 张晓丽, 樊江川.  结合航空影像纹理和光谱特征的单木冠幅提取 . 北京林业大学学报, 2015, 37(3): 13-19. doi: 10.13332/j.1000-1522.20140309
    [11] 田昕, 李增元, 陈尔学, 凌飞龙, OliverCartus3MaurizioSantoro, ChristianeSchmullius, .  基于ERS-1/2和Envisat ASAR数据的大区域森林制图研究 . 北京林业大学学报, 2013, 35(1): 7-16.
    [12] 韦雪花, 王佳, 冯仲科.  北京市13 个常见树种胸径估测研究 . 北京林业大学学报, 2013, 35(5): 56-63.
    [13] 万红梅, 李霞, 董道瑞, 赵钊, 唐金.  干旱胁迫输水后胡杨测树因子特征及相关分析 . 北京林业大学学报, 2012, 34(2): 34-38.
    [14] 胡蝶, 王琼, 刘雪萍, 汪晓峰.  家榆种子人工老化过程中的细胞形态学特征 . 北京林业大学学报, 2010, 32(6): 1-8.
    [15] 李春干, 邵国凡.  Landsat7 ETM+图像用作SPOT5图像森林分类的辅助数据研究 . 北京林业大学学报, 2010, 32(4): 1-5.
    [16] 蒲智, 刘萍, 杨辽, 白洁, .  城市绿地信息提取中的遥感影像阴影校正 . 北京林业大学学报, 2009, 31(2): 80-85.
    [17] 祁亨年, 陈丰农, 方陆明, 马灵飞.  一种基于形态学的木材导管图像分割方法 . 北京林业大学学报, 2008, 30(4): 12-16.
    [18] 李文彬, 阚江明, 孙仁山.  立木枝杈点自动识别方法 . 北京林业大学学报, 2007, 29(4): 1-4.
    [19] 崔彬彬, 李贤军, 宗世祥, 赵俊卉, 肖化顺, 陈伟, 刘志军, 王志玲, 曹伟, 黄心渊, 张煜星, 周国模, 李国平, 江泽慧, 雷相东, 刘智, 施婷婷, 张展羽, 于寒颖, 周志强, 杜官本, 徐剑琦, 程金新, 雷霆, 程丽莉, 曹金珍, 关德新, 刘童燕, 张贵, 苏里坦, 吴家森, 骆有庆, 王正, 丁立建, 王正, 张则路, 张彩虹, 王海, 杨谦, 张璧光, 苏淑钗, 李云, 张璧光, 郭广猛, 郝雨, 黄群策, 雷洪, 李云, 张国华, 刘彤, 金晓洁], 吴家兵, 黄晓丽, 贺宏奎, 王勇, 张书香, 张慧东, 常亮, 秦岭, 方群, 秦广雍, 张佳蕊, 许志春, 张大红, 陈晓光, 宋南, 刘大鹏, 姜培坤, 李文军, 周晓燕, 李延军, 高黎, 刘海龙, 蔡学理, 陈燕, 姜静, 姜金仲, 张弥, 冯慧, 苏晓华, 于兴华, 张金桐, 刘建立, 王安志, 张冰玉, 尹伟伦, 陈绪和, 周梅, 王谦, 朱彩霞, 成小芳, 王德国, 陈建伟3, 聂立水, 亢新刚, 张连生, 张勤, 冯大领, 金昌杰, 梁树军, 崔国发, 韩士杰, 胡君艳, 姚国龙.  长白落叶松等几个树种冠幅预测模型的研究 . 北京林业大学学报, 2006, 28(6): 75-79.
    [20] 符韵林, 杨晓晖, 张一平, 刘震, 李景文, 王明枝, 李慧, 殷亚方, 
    王保平, 龙玲, 宋小双, 熊瑾, 李梅, 杨海龙, 李全发, 黄国胜, 侯亚南, 杜华强, 詹亚光, 李景文, 马文辉, 饶良懿, 张秋英, 尹立辉, 朱金兆, 秦瑶, 张克斌, 李妮亚, 陆熙娴, 李俊清, 韩海荣, 刘文耀, 李吉跃, 李俊清, 赵敏, 徐峰, 李发东, 王雪军, 梁机, 王洁瑛, 朱金兆, 耿晓东, 窦军霞, 吕建雄, 范文义, 陈晓阳, 毕华兴, 赵宪文, 陈晓阳, 倪春, 刘桂丰, 唐黎明, 孙玉军, 秦素玲, 沈有信, 欧国强, 康峰峰, 李凤兰, 刘雪梅, 乔杰, 陈素文, 齐实, 李黎, 于贵瑞, 慈龙骏, 李云, 刘伦辉, 李伟, 任海青, 魏建祥, 蒋建平, 李伟, 黎昌琼, 文瑞钧, 马钦彦, 张桂芹, 宋献方, 赵双菊, 王雪, 王玉成, 韦广绥, 朱国平, 宋清海, 张万军, 丁霞, 杨谦, , 李慧, 孙涛, 周海江, 刘莹, 孙晓敏, 孙志强, 李宗然, 
    , .  美国肥皂荚花性别分化的形态学与组织化学研究 . 北京林业大学学报, 2005, 27(5): 48-53.
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-11-16
  • 刊出日期:  2017-03-31

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)。

    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。

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。

English Abstract

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
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