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【目的】 研究树冠信息估测出林分密度、生长量等森林调查指标,判断林木生长优良状况提供参考,【方法】 基于无人机遥感影像,以新疆农业大学实习林场主伐迹地下天山云杉林(Picea Schrenkiana var tianshanica)为研究对象,采用高斯-拉普拉斯算子(Laplacian of Gaussian,LOG)结合最大类间方差寻找最优阈值(Otsu)对影像进行处理,并利用标记控制分水岭分割方法分别提取疏、中、密3种不同郁闭度的天山云杉单木树冠信息。【结果】 利用优化后的标记控制分水岭分割方法较好的解决了过分割问题,对单木树冠信息提取的F测度在疏、中、密林区分别是98.26%、92.91%和87.57%。【结论】 使用的方法提取单木树冠信息精度较高,可以评价对天山云杉林的生长状况,可对主伐迹地下天山云杉林的更新和恢复提供可靠的技术支撑。 相似文献
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准确提取单木树冠边界是获取森林数量参数的重要基础，是高分辨率遥感图像林业应用的技术难题。基于DOM航空影像数据源，采用面向对象的方法对研究区内的2个树种的林分进行了单木树冠边界提取研究。首先利用桉树和杉木的空间分布矢量数据对DOM航空影像进行掩膜处理，在掩膜区域内进行多层次多尺度图像分割得到初步树冠分割结果，并剔除非树冠信息；再以树冠信息种子对象为基础，使用区域增长算法对树冠信息种子对象增长得到单木树冠范围；最后使用形态学滤波的方法优化单木树冠边界，完成林区内桉树和杉木两类树种的单木树冠边界提取。结果表明，由于不同树种的树冠存在尺度和形态差异，进行单木树冠分割时需要设置不同的参数才能到达较好的分割效果。本研究中桉树和杉木的单木树冠提取总体精度分别为86.75%与89.21%，可满足林业部门获取森林单木树冠的精度需求。 相似文献
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基于分水岭算法的无人机不同飞行高度下林木冠幅提取研究 总被引：1，自引：0，他引：1
树冠是林木重要的组成部分之一,林木冠幅信息精确提取对森林资源调查和树木生长动态监测有着重要的意义。通过设置不同的无人机飞行高度,以哈尔滨市城市林业示范基地中的樟子松样地为对象,分别利用传统分水岭算法和改进分水岭算法对单木树冠和林隙进行提取,并对树冠冠幅和树冠投影面积进行估算,最后与实测数据进行对比分析。结果表明:1）基于传统分水岭算法平均单木冠幅识别率为51.11%,平均欠分割率为25.18%,平均过分割率为11.11%;树冠冠幅和树冠投影面积平均提取精度分别为69.72%和53.59%,说明传统分水岭算法对单木冠幅提取效果一般。2）改进分水岭算法平均单木冠幅识别率为80.74%,平均欠分割率为8.15%,平均过分割率为6.67%;树冠冠幅和树冠投影面积平均提取精度约分别为79.84%和76.04%,表明改进的分水岭算法对林木单木冠幅提取精度较高。3）50 m飞行高度下样地中林隙面积在0~5 m2和5~10 m2各占57.89%和31.58%;林隙形状指数分布在1.14~1.85,平均值为1.36;研究表明,利用改进分水岭算法在50 m无人机飞行高度获取的林木影像可以有效提取林木树冠和林隙面积信息,研究结果可为森林资源调查提供有效参考。 相似文献
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改进分水岭算法在无人机遥感影像树冠分割中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
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%. 相似文献
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运用激光雷达数据的单木树冠提取算法对帽儿山林场单木参数估测的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
选取黑龙江省尚志市帽儿山实验林场的10块高郁闭度的天然次生林样地为研究对象,利用激光雷达数据构建的冠层高度模型(CHM),分别使用分水岭分割算法、区域生长法和区域的分层横截面分析(RHCSA)3种方法提取单木位置、树高和冠幅信息。利用手动勾绘的单木树顶和树冠作为参考数据进行精度检验(包括单木树冠提取精度和单木参数估测精度检验),探索不同单木提取算法估测单木参数的可行性。结果表明:RHCSA算法对单木树冠提取的总体精度为83.64%,区域生长算法总体精度为75.19%,分水岭算法总体精度为68.65%;对于单木参数估测,区域生长法与分水岭算法的单木定位精度高(R_(MSE)为1.12 m),RHCSA算法得到最高的树高与冠幅提取精度高(R_(MSE)分别为0.62、1.11 m)。因此,RHCSA算法更适用于帽儿山林场单木树冠提取与单木参数的估测。 相似文献
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为探索机载激光雷达对高郁闭度人工林单木分割的应用潜力,选取黑龙江省森林植物园内红松(Pinus koraiensis)、云杉(Picea asperata)、樟子松(Pinus sylvestris)3块具有代表性的样地作为研究对象,应用多旋翼无人机搭载ZENMUSE L1激光雷达获取密度较高的点云数据,经过去噪、滤波、地面点分类预处理。分别采用标记控制分水岭算法和点云间距聚类算法,并调整相应的参数对试验区内的3块样地进行单木分割。结果表明：采用标记控制分水岭算法的单木分割,冠层高度栅格分辨率为0.1 m时分割效果最好(总体调和值为84.2%),红松、云杉和樟子松样地的调和值分别为87.8%、81.8%、82.4%,调和值随着分辨率的降低而降低;采用点云间距聚类算法的单木分割,距离阈值为平均冠幅半径时分割效果最好(总体调和值为85.9%),红松、云杉和樟子松样地的调和值分别为87.1%、83.5%、87.0%,距离阈值过大过小都导致调和值降低。因此,结合机载激光雷达高密度的点云数据,标记控制分水岭算法和点云间距聚类算法都适用于高郁闭度人工林较精准的单木分割,通过调整参数、高分辨率的冠层... 相似文献
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基于灰度梯度图像分割的单木树冠提取研究 总被引：3，自引：2，他引：1
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。 相似文献
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构建多变量的天山云杉林Schumacher蓄积收获模型,提高林分蓄积量反演精度,获得便捷、快速提取森林蓄积信息的技术方法,为探索山地天然林精准监测与评价提供技术途径。以2020年激光雷达影像与样地实测数据为研究材料,在激光雷达影像图中提取遥感因子,代入Schumacher蓄积收获模型中,通过再参数化来构建适用于天山云杉林的可变密度收获预估模型,并进行精度检验。结果表明,激光雷达影像分辨率较高,进行点云数据处理后,树高提取精度为89.64%,每公顷株数提取精度为85.13%,坡度提取精度为84.26%,坡向提取精度为84.26%,海拔提取精度为97.25%。结合Schumacher蓄积收获模型构建天山云杉蓄积量反演模型,R2=0.80,将检验数据代入模型中,估测蓄积量与实测蓄积量平均精度为90.22%,模型的拟合度较好。研究将立地因子、林分密度、林龄等变量引入Schumacher蓄积收获模型,对于天山云杉的蓄积估测精度有较大提高,优于以往经验模型,满足新疆山地天然林数字经营管理的标准。 相似文献
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森林伐后更新对森林资源的有效利用密不可分，对森林的经营管理和动态监测具有重要意义。为了对不同皆伐迹地林分进行主要特征选取并实现高精度提取，本研究通过分析天山云杉皆伐迹地更新群落特征，并利用R软件进行聚类分析，将其划分为4个类别(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ)，其林分平均年龄为33、28、25 a和20 a；平均胸径分别为25.62、17.95、13.03 cm和10.05 cm；平均树高为12.25、10.02、8.92 m和7.53 m。基于eCognition Developer 9.0软件，对研究区进行多层次、多尺度分割，以无人机影像的纹理、光谱等特征为辅助信息进行SEaTH算法结合面向对象分类。结果表明，研究区皆伐迹地林分生长状况主要为类别Ⅰ状态，类别Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ分布面积相对较少。SEaTH算法结合隶属度分类方法，不仅准确地识别出皆伐迹地空间分布情况，还精确地提取出不同类别的天山云杉林，总体精度达到80.22%，Kappa系数为0.73，平均面积吻合度为81.34%。该方法取得了较好的分类效果，可精确地对伐后更新林分进行分级提取，为森林经营管理提供一定的参考依据。 相似文献
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基于无人机影像的天山云杉林树高提取及蓄积量的反演 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】提取影像高程数据建立模型反演天山云杉林分蓄积量,为天然林保护工程实施后天山云杉生态恢复与科学管理提供参考依据。【方法】以新疆天山西部巩留县恰西森林公园的天山云杉(Picea Schrenkiana var. tianshanica)为研究对象,无人机航拍影像与样地每木检尺为数据源,使用点云分类与克里金插值法提取无人机影像高程数据得到天山云杉树高,根据样地实测数据建立胸径树高模型,最终根据胸径树高模型反演天山云杉林林分蓄积量。【结果】利用无人机影像提取树高与实测树高存在显著正相关关系,提取平均精度为88.42%,建立天山云杉胸径-冠幅模型的相关系数为0.696,而胸径-树高模型的相关系数为0.730;验证胸径-树高模型,计算RMSE值为12.386,拟合效果显著。基于胸径-树高模型反演林分蓄积量精度为87.66%,与实测值比对,残差值大部分落在(-2,+2)残差区间。【结论】采用局部最大值算法对天山云杉林树高信息的提取效果较好,建立胸径-树高模型弥补了无人机不能对胸径直接测量的缺陷,进而反演天山云杉林林分蓄积量。 相似文献
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【目的】研究林地遥感因子与蓄积量的关系来反演天山云杉林分蓄积量,为新疆天然林保护工程实施后天山云杉生态恢复与科学管理提供参考依据。【方法】以新疆天山西部巩留县恰国家西森林公园的天山云杉（Picea schrenkiana var.tianshanica）为研究对象,以样地内每木检尺为依据,基于WorldView-2影像,使用eCognition Developer 提取样地的光谱信息、纹理因子与植被指数三种遥感因子,通过随机森林算法建立模型反演天山云杉林分蓄积量。【结果】提取的24种遥感因子,筛选出对蓄积量影响最大的5种特征变量,分别为NDVI1、NDVI2、RVI2、均一性（Homogeneity）与相关性（Correlation）,建立随机森林回归模型,解释度高达81.27%,决定系数R2=0.8648（P<0.05）,估测样地蓄积量精度为86.38%。【结论】建立的随机森林回归模型可以有效地反演天山云杉林林分蓄积量。 相似文献
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【目的】研究植物群落的数量分类和排序,分析植物群落与环境之间的关系,为新疆天山云杉林保护、天山西部山区森林群落更新恢复评价提供支撑。【方法】 以天山西部国有林管理局巩留分局恰西森林公园为试验点,天山云杉(Picea schrenkiana var tianschanica)林为研究对象,基于群落学调查和环境因子测定数据,采用双向指示种分析(TWINSPAN)对天山西部云杉群落进行分类,冗余分析(RDA)方法对物种分布进行排序,分析物种群落的类型和特征以及与环境因子之间的关系。【结果】 物种群落分为8组,群落中乔木层以天山云杉为优势种,天山花楸鲜有分布;灌木层植被较少,存在少量伊犁忍冬;草本层中主要以塔什克羊角芹、白花车轴草、羽衣草、早熟禾和弹裂碎米芥等为优势种,且分布较广泛。影响天山云杉林群落分布的主要环境因子是采伐强度、坡度、海拔、郁闭度和坡向。其中,环境变量对森林群落格局解释率占40.8%,采伐强度对森林群落格局解释率占4.9%,两者共同解释率占39.64%,未解释的部分占14.69%。【结论】 天山西部云杉林划分为8个群落类型,采伐强度因子与环境因子共同影响群落分布格局,天然林得到了较好的恢复,森林资源状况得到改善,生态状况由持续恶化向逐步改善转变。 相似文献
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天山云杉种群种内竞争 总被引：4，自引：0，他引：4
用Hegyi的单木竞争指数模型对天山云杉种内竞争强度定量分析结果表明，种内竞争强度随着林木径级的增大而逐渐减小，当天山云杉胸高直径达到18～22cm以上时，竞争强度变化很小，部分指数随着龄级的变化呈现类似的变化规律。 相似文献