典型文献
利用无人机数码影像进行密植型果园单木分割
文献摘要：
单木树冠提取对果树健康状态、营养成分、产量预测具有重要意义.无人机获取的高分辨率遥感影像作为低成本、低风险的数据源,为准确估计棵数、描绘树木冠层轮廓提供了新的技术手段.以往关于单木冠层轮廓提取的研究大多集中在森林或稀疏果园,以局部最大值滤波结果作为基于标记分水岭算法的种子点,该方法在密植型果园的表现并不理想.提出了一种适用于密植型果园、以区域型种子块作为标记的分水岭算法,通过最大似然法提取果树冠层生成冠层数字表面模型,利用高斯滤波结合形态学开运算及自适应阈值分割方法生成区域型种子块,并执行基于种子块标记的分水岭算法,实现密植型果园单木分割.实例研究结果表明,总体棵数查全率为95.22％,查准率为99.09％,得到单木轮廓提取总体准确率为93.45％,总体欠分割误差为5.87％,总体过分割误差为0.90％.与局部最大值种子点提取结果对比,总体准确度提高18.66％,精细树冠轮廓提取精度提高17.75％,可为地形平缓地区密植型果园单棵果树树冠提取提供参考.
文献关键词：
无人机;单木分割;标记分水岭算法;数码影像
中图分类号：
作者姓名：
徐伟萌;杨浩;李振洪;程金鹏;林哈特;杨贵军
作者机构：
长安大学地质工程与测绘学院,陕西 西安,710054;农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室,北京,100097;北京市农林科学院信息技术研究中心,北京,100097;北京林业大学信息学院,北京,100083
文献出处：
引用格式：
[1]徐伟萌;杨浩;李振洪;程金鹏;林哈特;杨贵军-.利用无人机数码影像进行密植型果园单木分割)[J].武汉大学学报（信息科学版）,2022(11):1906-1916
A类：
木轮
B类：
数码影像,密植,果园,单木分割,单木树冠提取,健康状态,营养成分,产量预测,高分辨率遥感影像,低风险,数据源,树木,冠层,轮廓提取,多集,疏果,局部最大值,标记分水岭算法,种子点,区域型,最大似然法,层数,数字表面模型,高斯滤波,开运算,自适应阈值分割,分割方法,生成区域,实例研究,查全率,查准率,结果对比,果树树冠
AB值：
0.26911
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