论文摘要
树冠信息的遥感提取能有效辅助森林参数反演、林分长势监测、树种识别等森林调查活动。随着遥感信息自动化提取的需求不断加强,本文基于高空间分辨率遥感数据,以滁州市皇甫山林场为研究区域,设计了一种结合Gabor小波和形态学的树冠提取方法。该方法首先采用Gabor小波提取出纹理特征,其次结合K-means聚类分析方法,对PCA降维后的纹理特征向量提取出阔叶林区,最后基于形态学理论降低影像噪声,并利用前景后景标记的分水岭方法进行单木树冠提取。经过与人工解译的树冠信息结果对比发现,在郁闭度较高的阔叶林区,该自动化方法提取树冠精度较高,分割准确率Ad为79.59%,F测度达到了79.00%能有效提供精确的单木树冠信息,为林业经济调查技术的发展具有一定的实践意义。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 施慧慧,王妮,滕文秀,刘玉婵
关键词: 单木树冠提取,小波,聚类,标记分水岭
来源: 地球信息科学学报 2019年02期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,农业科技,信息科技
专业: 工业通用技术及设备,林业,自动化技术
单位: 滁州学院地理信息与旅游学院,安徽省地理信息智能感知与服务工程实验室,南京林业大学林学院
基金: 国家自然科学基金项目(41601455),安徽高校省级自然科学研究重点项目(KJ2016A531),滁州学院大学生创新创业训练计划项目资助(201810377040,2018CXXL041)~~
分类号: S757;TP751
页码: 249-258
总页数: 10
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