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基于线性谱聚类的林地图像中枯死树监测 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】将基于线性谱聚类超像素的方法应用在森林病虫害防治领域,可智能监测无人机森林虫害图像中的枯死树,为森林有害生物的监测工作提供技术支撑。【方法】分别以湖北省受松材线虫与辽宁省受红脂大小蠹侵害的松林无人机图像为试验数据,首先使用线性谱聚类超像素分割算法将图像划分为多个超像素;然后基于枯死树木的颜色特征,初步提取可能为枯死树的超像素区域;最后基于枯死树木与其他干扰地物具有不同的纹理特征,计算超像素的区域密度和缝隙量,利用支持向量机对初步提取的超像素进行分类,从而检测出图像中的枯死树。【结果】基于线性谱聚类超像素和支持向量机的枯死树监测方法可有效排除与枯死树木颜色相近的其他干扰地物,较准确地提取出枯死树木。使用该方法与基于植被颜色指数的阈值分割方法、基于简单线性迭代聚类超像素和随机森林的方法,对35幅受灾松林无人机图像进行试验,并选用交并比、虚警率和漏检率3个评价指标对3种方法进行定量对比分析。结果表明,基于线性谱聚类超像素的方法监测出的枯死树区域最精确,其监测结果与人工检测结果的交并比均值大于58%,且虚警率和漏检率均优于另外2种方法。【结论】基于线性谱聚类超像素的枯死树监测方法能实现松林中枯死树的快速、准确检测及定位。 相似文献
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【目的】为提高野生动物在复杂森林环境中的检测精度,促进森林野生动物保护技术发展,提出一种基于YOLOv5s网络模型、针对陷阱相机所摄取森林野生动物图像的改进检测算法。【方法】以包含湖南壶瓶山国家级自然保护区几种典型森林野生动物在内的数据集为研究对象,首先,对真实标注框图像进行裁剪、归一化和缩放处理,随机将2～4张裁剪图像拼贴组成新的数据集元素,以丰富和增强数据集图像信息;其次,使用一种基于通道注意力思想的加权通道拼接方法,在通道拼接时引入权重改变通道数量,通过反向传播训练方法不断更新权重以增加重要特征信息的通道层数;接着,引入Swin Transformer模块与CNN网络相结合,为卷积神经网络特征提取加入自注意力机制,融合2种网络特征提取层的优势,提高特征提取的感受野;最后,选择更优的α-DIoU损失函数替代GIoU损失函数,针对边界框重叠面积和中心点距离造成的损失,引入新的几何因素惩罚项。【结果】在相同试验条件和数据集下,相比原YOLOv5s网络模型,改进算法极大提高检测的平均准确率和平均回归率,均值平均精度由74.1%提升至88.4%,获得14.3%的精度提升,同时也超过YOLO... 相似文献
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快速准确地检测森林火灾中的火点对于减轻火灾损失和开展有效的灭火救援工作至关重要。深度学习技术可以自动学习并提取不同传感器获取的林火特征。无人机搭载不同类型的传感器可以快速获取森林实时图像,但不同传感器获取的图像特征不同,导致深度学习模型在不同图像中的迁移性较差。本研究基于YOLOv5预训练模型,使用286张可见光和红外图像进行迁移学习,以增强模型对不同图像类型的适用性。迁移学习后,模型对可见光图像测试集的检测精度提升了6%,对红外图像测试集的检测精度达到0.952,证明模型对两种传感器图像数据均具有较强的检测能力。相比可见光模型,多模态模型在包含可见光和红外图像的测试集上的mAP50达到0.914,表明模型成功地提高了对红外图像的检测能力,并保留了对可见光图像的良好检测性能。综上,本研究采用少量图像进行迁移学习,取得了较好结果。迁移学习可以使YOLOv5火灾检测模型适配红外图像,在保留可见光图像检测能力的同时,增强其对火情的检测准确性与环境适应性。这为实现基于多源数据的森林火灾检测奠定了基础,为提高森林火灾检测系统的智能化与自适应提供了思路。 相似文献
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在森林病虫害防治领域,基于图像的机器学习代替人工识别森林病虫害正成为未来的技术方向。针对图像识别技术在复杂自然条件下检测日本落叶松虫害存在目标小、精度低、易漏检和误检的问题,提出一种改进YOLOv5模型：首先在数据增强中通过Mosaic将数据集中的大目标转换为小目标,提高模型对识别小目标的能力;其次使用迁移学习方法弥补日本落叶松虫害数据集少样本的问题并提高模型训练速度;然后在YOLOv5s的网络模型基础上,通过轻量级通用上采样CARAFE算子扩大感受野,更好地利用周边的信息,提高目标检测能力减少漏检并保持轻量化;最后利用解耦预测头分离分类和回归任务,减少分类和回归任务之间的干扰,提高检测精度。对自建的日本落叶松的6类虫害样本图像数据集进行实验,结果表明：改进F1分数达到90.1%,平均精度均值mAP达到92.5%,在林下光照不匀、周围背景杂乱的野外拍摄环境中与YOLOv5s算法相比,改进后的算法的检测性能更好,可以为日本落叶松害虫检测和防治提供技术参考。 相似文献
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深度学习在林业中的应用 总被引：1，自引：1，他引：0
林业数据信息的智能处理与深度挖掘分析是智慧林业精准决策与统筹管理的基础。文中主要从树木识别与分类、森林火灾识别与预测、树木病虫害监测和木材检测等4个方面总结深度学习在林业中的应用；从林业数据集、数据标记、特征学习涵盖范围、图像遮挡等方面分析了深度学习在林业领域应用上的缺点与局限性，以充分认识深度学习在林业应用方面亟待解决的问题与突破的方向；从林业领域应用场景、算法改进、数据集共享与研究成果应用的角度，展望深度学习在林业领域应用上亟待加强研究的方面，以提升深度学习解决林业应用问题的广度与深度，促进智能林业的发展。 相似文献
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【目的】造林是实现林业资源可持续利用的重要手段。造林地块分散、分布偏远、交通条件差,人工造林成活率检查耗费大量人力、物力和时间成本,且效率低、无法及时全面精准掌握造林成活率、采用的抽样检查方法受主观因素和偶然因素影响较大。为解决以上问题,本研究探索了一种基于目标检测模型和多目标追踪的无人机造林成活率自动检测方法。【方法】利用大疆Mavic2多旋翼无人机采集不同时期云杉人工造林地的影像,利用YOLOv5深度学习网络模型训练了苗木对象检测模型,并与DeepSort多目标追踪算法相结合,在安装Mavic2无人机地面站的安卓平板电脑上进行二次开发。通过整合无人机4G图传,将无人机拍摄的视频实时回传至无人机地面站安卓平板电脑上。利用YOLOv5s+DeepSort实现了实时苗木检测与动态多目标追踪,通过对跟踪到的苗木进行类别判定和计数汇总,最终自动计算目标小班的造林成活率。【结果】在内蒙古大兴安岭大杨树林业局乌鲁布铁林场2022年春季造林地块中随机抽取了7个造林小班进行试验,结果表明本研究与人工检查相比成活率检测平均相对精度能达到99.62%,可平均节省50.94%人力工时。【结论】文章采用基于... 相似文献
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运用无人机的遥感影像来调查林地状态是一种有效的途径,为了进一步提升遥感图像质量的评价精度,笔者提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的无人机遥感图像质量评价方法,主要包括图像采集与预处理、数据扩增、模型训练和测试4个阶段。首先对无人机采集到的遥感图像进行主观质量打分,分别获取同一区域不同阶段图像的质量分数;然后运用图像旋转和剪裁等方法对遥感图像进行数据扩增,将扩增后的图片和原始图片融合作为实验数据集;其次在Caffe深度学习框架中构建基于CNN深层特征的回归模型,并训练;最后,根据已建立好的深度回归模型和学习到的参数,预测无人机遥感图像的质量分数。结果表明,提出的方法可以取得较准确的评分效果,在保证客观打分的同时,能基本保持和人眼视觉的感受一致。 相似文献
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【目的】针对林业有害生物种类多，不少物种之间相似度高，视觉差异小，不易区分，导致林业防控人员无法快速准确识别有害生物种类的问题，本文提出基于深度双线性转换注意力机制网络（DBTANet）的林业有害生物细粒度图像识别方法。【方法】以自然状态下拍摄的60种林业害虫和14种林业有害植物图像作为研究对象，利用水平镜像、亮度调节、高斯模糊和高斯噪声等方法对图像数据集进行增强，按6∶2∶2比例划分为训练集、验证集和测试集；采用双线性插值法将每幅图像缩放至统一尺寸；改进ResNet网络中残差模块，加入深度双线性转换模块和注意力机制模块，建立DBTANet-101网络进行特征提取与分类；利用平均准确率、平均召回率和平均F1值3个指标评价不同模型对林业有害生物的识别结果。【结果】VGGNet-19、ResNet-50、ResNet-101、改进残差模块的ResNet-50和ResNet-101共5个模型对74种林业有害生物平均准确率分别为78.6%、74.9%、76.3%、79.7%和81.1%；在改进残差模块的ResNet-101基础上，增加深度双线性转换模块和注意力机制模块后，74种林业有害生物的平... 相似文献
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【目的】森林火灾识别是避免森林火灾大面积蔓延的一项重要研究。随着深度学习的快速发展,基于卷积神经网络的模型因其在图像识别领域的优异表现,被广泛应用到森林火灾识别任务当中。然而,基于卷积神经网络的方法通常在标签数据不充分时,难以取得令人满意的森林火灾识别结果。【方法】本研究提出了一种基于视觉变换网络的自监督森林火灾识别模型（Self supervised forest fire identification model based on visual transformation network）,来提高模型在标签稀缺情况下的森林火灾识别精度。具体来说,该模型采用视觉变换网络作为主干网络,通过视觉变换网络中的多头自注意力机制来捕获森林火灾图像的全局信息特征。并且引入自监督学习中的图像重建任务来辅助模型训练,从而减少模型对标签数据的依赖。模型通过对掩盖图像的特征恢复和重建学习相关语义信息。同时,本研究还提出了一种基于傅里叶低频混合变换的数据增强方法来提高模型的泛化性和鲁棒性。【结果】通过开展详细的试验来验证模型的有效性,结果表明,与其他常见的网络模型相比,FFDM模型在森林火灾识别任务中取... 相似文献
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【目的】现代电子和通讯设备的普遍使用,使得林业管理部门可以及时获取和累积大量林业业务图像。对林业业务图像进行自动分类,可使林业各个管理部门,包括林业执法机构和执法队伍能够全面配合、相互协调,增强决策支持和应急处理能力,从而实现有效的森林资源监管。【方法】提出一种基于自学习特征的林业业务图像自动分类方法,该方法采用3层结构来获取图像局部特征的全局语义,并对全局语义进行建模。首先,将图像分块,对图像块采用线性稀疏自动编码器进行自动学习,获取局部特征的权值矩阵;之后,利用权值矩阵对图像进行卷积,获取各种局部特征在图像中的映射,再进行池化与连接形成特征向量;最后,利用特征向量,采用softmax分类方法进行图像类别建模与识别。【结果】确立了林业业务图像的4个类别:动物死亡、森林火灾、采伐和森林病虫害。收集4类图像355幅,每类图像数目不等,并裁剪为统一大小,建立试验用林业业务图像数据集。利用留一法进行多次交叉试验,识别精度达到80%。线性稀疏自动编码器有效地提取出了图像块中的色彩特征、色彩变化特征及不同方向和不同位置的梯度特征等;利用自动学习到的局部权值矩阵卷积整个图像,在每幅特征图像中激活了原图的不同特征,且这些特征是零散的;当被识别图像与同类图像有相似或者局部相似的特征时,其会被正确识别,反映了基于自学习特征的林业业务图像分类方法能联合图像中的局部特征识别全局语义。【结论】林业业务图像分类属于图像场景分类问题,其同一类图像的类内相似性较弱,利用传统的"特征提取+分类建模"方法进行分类,其分类特征的选取难度较大。相较而言,基于自学习特征的林业业务图像分类方法的局部特征是从图像中自动学习得到的,方法泛化性强;而且该方法只有3层,没有全部层的反馈学习过程,比目前流行的基于深度卷积神经网络的图像分类方法效率高;当累积的样本图像增多、更加全面时,可以期望获得更高的识别精度。 相似文献
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【目的】基于鸟类影像数据,探讨全域与局域特征融合手段,结合深度卷积神经网络理论,建构鸟类种群识别模型,以期为森林与湿地的监控与治理提供新的手段。【方法】首先,依据人类识别物体从整体到局部的生理过程,采用跳跃结构实现物体整体信息与局部信息的交互,该模型主要采用2个模型框架提取鸟类的全域和局域部件特征,并采用跳跃结构,提出融合模块(Fusion block)结构进行特征融合,将全局特征信息传递至局部特征抽取模块。该模型训练阶段需提供鸟类局部的部位标注信息,而测试阶段采用Faster R-CNN模型自动提取其鸟类局部标注信息。其次,探讨不同鸟类局部影像信息对模型的影响,最后,通过对比不同网络分类模型和鸟类数据集,验证模型的有效性和适用性。【结果】该鸟类种群分类模型具有较高的分类精度,总体分类精度达90%以上;对于不同的鸟类局部影像信息,其分类精度表现出一定的差异性,其中基于鸟类头部局部影像的网络分类模型总体分类精度最高; Faster R-CNN模型对鸟类局部影像定位精度较高,测试阶段采用人工标注的局部影像标签和Faster R-CNN模型预测的局部影像标签对模型的总体分类精度差异小;对比Inception-V1、Res Net-101、Dense Net-121以及Bilinear CNN等网络分类模型总体分类精度,该模型总体分类精相对较高,具有一定的有效性;对比使用NABirds鸟类数据集的分类效果,该模型总体分类表现较好,具有一定的适用性。【结论】该鸟类种群分类模型具有较好的识别效果以及有效性,可为森林与湿地的监控和治理提供合理有效的依据。 相似文献
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针对经济林中树木的生长状况进行调查,有助于农户制定针对性的经营策略,提高经营效率。然而,由于山核桃树通常生长在山地环境下,使用传统的林业调查方法获取树木参数需要的人力资源和时间成本较高,而且在陡峭的山地环境中容易受到地形、植被和气象等因素的干扰。为了解决这一问题,提出了一种新的自动化方法——检测框投影法。该方法基于深度学习的目标检测算法对遥感图像中的树冠进行检测并生成检测框,再依据所得到的检测框获取树木位置和数量,并进一步提取单木的冠幅与树高等参数。在不同环境的山核桃种植林场进行的树冠检测实验结果表明,该方法使用的目标检测算法对山核桃树冠检测的总体平均精度和F1-score分别达到了85.5%与0.84;参数提取方面,在两处不同的山核桃种植林场选取了3处研究样地,并在每处样地选取并实地测量了50棵样本树木的冠幅和树高以验证参数提取精度,结果表明,使用检测框投影法预测冠幅与实测值的均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差分别为0.469 m、0.313 m和5.7%,预测树高与实测值的均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差分别为0.427 m、0.331 m和6.0%。提出的检测框投影法在... 相似文献
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【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... 相似文献
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基于雷达波的树木躯干内部缺陷探测识别 总被引：2，自引：0，他引：2
【目的】采用探地雷达对木质体内部缺陷进行断层扫描探测,研究基于雷达波的树木内部层面反射特征识别算法,为雷达波无损测试技术在树木内部结构和缺陷的解析、定位及分布表征提供理论依据。【方法】采用900 MHz介质耦合树木雷达对柳木试件进行断层扫描,研究实现阈值法、匹配滤波器法和希尔伯特积算法获取缺陷层面的反射位置,基于层剥反演法对树木内部不同介质进行介电常数反演,求得层位的相对深度,结合三维激光扫描仪获取的树木外形轮廓点云数据,根据轮廓追踪法将雷达波B扫描图像与断层轮廓绝对位置进行映射,实现对树木内部缺陷的准确定位和表征。对3种算法分别使用FDTD正演方法进行对比验证,并应用于颐和园古柳木试件试验测试中。【结果】正演对比测试结果表明,希尔伯特积算法相较于阈值法和匹配滤波器法,对木质体内部缺陷识别效果更好。柳木试验测试结果显示,树木内部缺陷深度误差为10%,结合三维激光和外轮廓扫描技术求得的缺陷部分面积误差在5%左右。【结论】本研究提出的算法可以实现雷达波扫描图像对树木内部缺陷的准确定位和分布成像。 相似文献
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《林业工程学报》2021,(4)
为做好森林管护工作,减少人力和物力的消耗,利用快速发展的行人检测算法可对林区行人进行检测和甄别,但林区行人检测与传统行人检测有很多不同,如林区行人被树木遮挡、着装与背景色调相似等特征,导致漏检现象严重。为此,针对林区行人的特点,笔者提出了一种实时检测林区行人的算法CornerNet-P,将林区行人的位置预测简化成为2个关键点的预测。以CornerNet-Lite为基础,改进算法的损失函数,预测2组热力图来检测林区行人的角点位置,预测嵌入层损失以匹配同一行人的角点,预测偏置层损失来减少尺度变化过程中的精度损失,并获得最终的边界框;然后提取COCO2014数据集中的行人数据并随机分为训练集和测试集两部分,使用训练集分别训练该算法与YOLOv4算法中的参数,使用测试集和真实的林区行人图像对算法的检测精度和检测速度进行检验。试验结果表明,CornerNet-P算法相比YOLOv4算法平均检测精度提高了1.7%,检测速度提高了5.1%,并可以较好地检测真实林区行人图像。CornerNet-P算法可以实现林区的行人检测,具有较快的检测速度和较满意的精度。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2020,(8)
【目的】树冠是林木长势监测、树种识别、蓄积量估测等森林调查中的重要森林参数,对森林资源调查和生态研究等具有重要意义,相比于传统的人工实地调查的方法,通过无人机影像提取树冠信息,具有高效、准确和低成本等优势。【方法】以湖南衡山森林生态系统定位观测研究站实验样地为研究对象,以无人机影像为数据源,采用阈值法和K邻近法,分别对正射影像和冠层高度模型进行图像二值化,取其交集得到树冠区域图;利用数学形态学开闭重建滤波对树冠区域图进行去噪处理,有效平滑影像,避免影像对象边缘轮廓偏移;采用局部最大值法和最大类间方差法进行前景背景标记,根据影像标记修正梯度图像;利用分水岭分割算法提取树冠信息。【结果】在树冠区域提取中,基于阈值法和K邻近算法成功分割出树冠区域与背景区域,确定树冠分割范围。通过数学形态学滤波,有效地去除了由噪声及树冠内部的纹理信息所造成的伪局部极值,减少了分水岭分割算法的过分割现象,同时保护了树冠边缘轮廓及其位置信息。【结论】单木尺度上,树冠信息提取的F测度为75.98%;样地尺度上,提取的树冠面积相对误差为13.3%。基于无人机影像提取树冠信息的方法是可行的,能够快速准确地提取较高郁闭度林分的树冠信息。 相似文献
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【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... 相似文献
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【目的】对全卷积神经网络模型进行双支化改进,探索高空间分辨率遥感影像森林类型深度学习分类新方法,为提高森林资源遥感调查精度提供技术支撑。【方法】双支FCN-8s包含2个FCN-8s子模型,一个子模型基于R、G、B三波段特征,采用微调方式构建;另一个子模型基于五特征构建。将2个子模型8、16、32倍下的采样结果进行融合并分类,得到每个像元的类别。以旺业甸林场为研究区,采用GF-2卫星遥感影像提取标准化植被指数(NDVI),构建基于R+G+B三波段特征、R+G+B+NIR四波段特征和R+G+B+NIR+NDVI五特征的数据集,对双支FCN-8s优化方法的有效性进行定量评价。【结果】1)双支FCN-8s方法的总体分类精度为85.89%,Kappa系数为0.84;相比传统FCN-8s,双支FCN-8s方法可提高大部分森林类型的分类精度,尤其对油松、红松、白桦等类别改善效果明显。2)相对于传统基于特征优选的SVM模型而言,双支FCN-8s方法的总体分类精度由75%上升至85.89%,精度提升大于10%,各类别的分类效果均有改善。3)使用微调策略以及加入NDVI特征后,模型可有效改善油松、山杨及白桦等树种的分类效果。【结论】双支FCN-8s高空间分辨率遥感影像森林类型深度学习精细分类方法可有效提升森林类型的细分程度和分类精度。 相似文献
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王丽霞夏雪高凡刘强董霙达郜晓晶 《林产工业》2023,(11):88-92
基于深度学习技术的火灾检测方法迅速发展,为森林火灾检测提供了新的发展方向。介绍了深度学习的概念、主要模型及在森林火灾检测中的优势,详细阐述了不同深度学习模型在森林火灾烟雾与火焰特征的提取、火灾与非火灾图像的分类、火灾的预判跟踪中的应用,并对当前方法进行了总结分析。最后,提出了目前存在的问题以及未来的研究方向,以期为森林火灾检测提供新思路。 相似文献
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《林业科学》2017,(5)
【目的】探讨基于统计检验的面向对象高空间分辨率卫星遥感图像森林(地)变化的自动检测,为准确、快速、高效采集森林变化信息,及时更新森林资源数据库提供一种有效方法。【方法】以森林(地)覆盖变化频繁和快速、变化图斑多而小的广西壮族自治区上思县局部区域为研究区,以2013年12月资源三号卫星图像、2015年1月高分一号卫星图像和2013年小班专题图为数据源,试验基于统计检验的面向对象森林变化检测方法:1)对两时相图像进行多尺度分割,提取图像对象(图斑)各波段的灰度均值和标准差;2)鉴于两时相图像图斑灰度均值、标准差的差值的频率均近似呈正态分布,采用图斑的灰度均值、标准差的差值构造一个服从卡方分布的随机变量;3)根据假设检验,在事先给定一个置信度后,通过一个自动的反复迭代计算流程逐次将统计量异常的变化图斑检测出来。【结果】1)对于一个事先给定的置信度,检测出来的变化图斑数量随着迭代次数的增加而迅速减少;2)当置信度分别为0.95、0.98、0.99和0.999时,分别通过25、23、20和15次迭代可将全部变化图斑检测出来,迭代次数随着置信度的增大而减少;3)当置信度为0.95~0.99时,随着置信度提高,漏检率升高、误检率降低,总体精度提高;4)当置信度为0.99时,总体精度达92.6%,Kappa系数为0.764 8,检测结果最好。【结论】基于统计检验的面向对象高分辨率遥感图像森林变化检测方法具有严密的统计学基础,直接对分割图像进行计算,不需建立训练样本,不依靠任何外来信息,不需人为干预,整个检测过程自动完成,并且检测效果良好,在森林(地)变化检测中具有良好的应用前景。 相似文献