机载与星载高分遥感影像单木树冠分割方法和适宜性对比

• 作者: 孙振峰 张晓丽 李霓雯
• 来源期刊: 北京林业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 高分影像 小波变换 图像增强 面向对象分割 树冠提取
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 林学
• 页码范围: 66-75
• 页数: 10页
• 分类号: S771.8
• 语种: 中文
• DOI: 10.13332/j.1000-1522.20180446

摘要

[目的]应用高分辨率遥感影像快速准确提取单木树冠信息,对现代森林管理具有重要意义.面向对象的多尺度分割方法能有效地解决基于像元特征分析的局限,是单木树冠提取的重要技术途径.本文对比分析了不同遥感平台和人工林树种的树冠提取精度,探究实验方法针对不同尺度影像数据和树种的优势及适用性,并结合调查目的为影像数据的选取提供参考.[方法]以广西壮族自治区高峰林场为研究区,选取低空无人机CCD、机载CCD和星载高分二号遥感影像数据,针对树冠区域与背景区域的对比度效果不佳的问题,首先采用小波变换进行图像增强处理,去除影像噪声,增强树冠与背景的对比度;然后应用面向对象的多尺度分割方法,排除背景区域的干扰,针对树冠区域进行单木树冠的快速提取;最后对3种影像下提取的杉木和桉树人工林单木树冠的流程和方法,以及树冠提取精度进行研究分析.[结果]采用小波变换对无人机和机载平台影像增强效果显著,无人机平台下桉树和杉木实验区单木分割精度分别为87％ 和93.3％,冠幅估测精度为84.2％ 和85.1％;机载平台下桉树和杉木实验区单木分割精度为89％ 和91.1％,冠幅估测精度为83.9％ 和84.4％;而小波变换对星载平台影像增强效果不佳,桉树和杉木实验区的单木分割精度为82％ 和89％,冠幅估测精度为72.3％ 和73.3％.[结论]在无人机和机载平台下,应用多尺度分割得到的树冠提取精度相接近;在星载平台下,直接应用多尺度分割进行单木树冠提取,受影像自身空间分辨率的局限,提取精度低于前两种平台,但也能够满足森林调查的基本需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙振峰		1	1	1.0	1.0
2	张晓丽		1	1	1.0	1.0
3	李霓雯		1	1	1.0	1.0