无人机影像匹配点云单木识别算法

论文摘要

针对单木识别研究中"局部最大值"算法因窗口大小设置不同而产生的单木漏识别与错识别问题,提出了联合"局部最大值"与"单木树冠结构分析"的单木识别算法。算法首先利用"局部最大值"获得候选单木;然后对候选单木树冠结构进行分析,提取树冠结构曲线;最后通过对树冠结构曲线判别,剔除、合并错识别与过识别单木,从而提高单木识别的精度。选取大兴安岭林区8个典型样地进行实验,以实测可见单木为参考,与窗口大小为1.0m、2.0m的两种"局部最大值"算法进行比较。结果表明,该算法8个样地整体F测度为90.45%,相比1.0m、2.0m窗口的"局部最大值"法F测度74.82%、77.35%,分别提高了15.63%、13.10%。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘见礼,张志玉,倪文俭,汪垚,张大凤

关键词: 无人机,影像匹配点云,树冠结构,单木识别,局部最大值

来源: 遥感信息 2019年01期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学,农业科技

专业: 自然地理学和测绘学,林业

单位: 中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室,中国科学院大学

基金: 国家973计划(2013CB733404,2013CB733401),国家自然科学基金(41301395,41471311)

分类号: P237;S758

页码: 93-101

总页数: 9

文件大小: 955K

下载量: 345

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