基于改进k均值聚类方法的林木冠层孔隙度提取

• 作者: 宋佳音 朱良宽 李克新 沈德胜
• 来源期刊: 森林工程
• 学科: 农学
• 关键词: 图像反光 k均值聚类 冠层半球图像 孔隙度
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 森林资源建设与保护
• 页码范围: 14-18,22
• 页数: 6页
• 分类号: S718.42
• 字数: 3748字
• 语种: 中文

摘要

在利用林木冠层半球图像获取冠层孔隙度的过程中,针对因植被反光现象导致的图像误分割或分割不精确,以及传统k均值聚类图像分割方法易陷入局部最优值的问题,提出一种新的林木孔隙度提取策略.首先,利用数字图像处理方法消除了冠层半球图像中植被的反光,降低了因植被反光引起孔隙度计算出现较大误差的风险;然后,将初始聚类中心优化的k均值聚类方法与数字图像的数据特点相结合,确定了较为合理的数据密度搜索半径,提出改进k均值聚类方法对冠层图像进行两次聚类分割,计算出冠层孔隙度.最后,将结果与传统k均值方法、Otsu法和WinSCANOPY2006a软件的处理结果进行对比分析,实验结果表明所提的方法是可行且有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋佳音	东北林业大学机电工程学院	18	44	4.0	6.0
2	李克新	东北林业大学机电工程学院	12	57	5.0	7.0
3	朱良宽	东北林业大学机电工程学院	29	139	6.0	11.0
4	沈德胜	东北林业大学机电工程学院	1	5	1.0	1.0