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摘要:
树冠是树木的重要组成,可以直接反映树木健康状况。高空间分辨率遥感影像和遥感技术为快速获取详细的树冠信息和实时监测林冠变化提供了有效的途径。因此,基于高空间分辨率遥感影像的单木树冠提取方法研究对现代森林管理具有重要意义。本文以黄河三角洲地区孤岛林场人工刺槐林和旱柳为研究对象,以QuickBird影像为数据源,首先利用面向对象方法实现研究区林地和非林地分类;然后以林地为掩膜,提取出树冠分布范围;在此基础上,分别选取疏林区和密林区为试验区域,通过形态学开闭重建滤波,平滑图像,去除噪声;最后,利用标记控制分水岭分割方法分别对疏林区和密林区进行树冠提取。本文以人工勾绘结果为参考进行精度验证,结果显示疏林区F测度达到87.8%,密林区F测度达到65.5%,表明该提取方法简单易行,精度可靠。
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高空间分辨率
树冠提取
谷地跟踪法
局部最大值
多尺度
模板匹配
综述
一种快速高分辨率遥感影像分割算法
高分辨率
遥感影像
分割
区域合并
梯度
分水岭
基于U-Net和分水岭算法的无人机单木树冠提取方法
单木树冠分割
深度学习
分水岭算法
无人机遥感
天山云杉
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于标记控制分水岭分割方法的高分辨率遥感影像单木树冠提取
来源期刊 地球信息科学学报 学科
关键词 QuickBird 树冠提取 面向对象分类 标记控制分水岭
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 遥感科学与应用技术
研究方向 页码范围 1259-1266
页数 8页 分类号
字数 8288字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1047.2016.01259
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘庆生 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室 86 1854 22.0 40.0
2 刘高焕 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室 168 5544 40.0 68.0
3 郭昱杉 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室 2 65 2.0 2.0
7 黄翀 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室 48 669 15.0 24.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
QuickBird
树冠提取
面向对象分类
标记控制分水岭
研究起点
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地球信息科学学报
月刊
1560-8999
11-5809/P
大16开
北京大屯路甲11号
82-919
1996
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