基于eCognition软件的显微图像叶脉网络提取与优化

• 作者: YANG Di 于强 岳阳 徐程扬 朱济友 陈向
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 叶脉网络 叶脉密度 显微图像 面向对象法
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 农业装备与机械化工程
• 页码范围: 51-57
• 页数: 7页
• 分类号: S718.47
• 字数: 3779字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2019.01.005

摘要

叶脉网络的提取及其性状参数的测算,可为植物叶脉生态学机理研究提供重要参考.以不同叶特性的6类树种(国槐、毛白杨、臭椿、洋白蜡、元宝枫和栾树)叶片为对象,基于eCognition软件对叶脉显微图像进行多尺度分割,综合利用显微图像的光谱信息和几何信息构建提取知识库,并使用叶脉循环生长法对提取结果进行完善,增加叶脉网络的完整性.结果表明,叶脉提取的最优阈值分别为:尺度参数200,形状参数0.7,紧凑度参数0.3,亮度特征值230 ～280,光谱特征值180 ～230,几何特征值大于1.5.叶脉密度测算的精度均达到了93％以上,对植物叶脉信息的快速提取具有较高的普适性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐程扬	北京林业大学林学院	78	1787	23.0	40.0
2	于强	北京林业大学林学院	50	203	9.0	12.0
3	朱济友	北京林业大学林学院	12	42	4.0	6.0
4	陈向		2	0	0.0	0.0
5	岳阳	北京林业大学林学院	2	2	1.0	1.0