典型文献
基于高分辨率卫星影像的CV模型单木定位法
文献摘要：
[目的]基于遥感影像自动获取单木位置信息,进而建立单木数据库,实施单木集约化管理,以实现精准林业特别是对城市树木的集约管理.[方法]针对传统方法在树冠重叠区域易出现误判和漏判问题,提出基于CV模型的单木定位技术.首先结合树冠形态学特征自动提取初始轮廓;其次基于CV模型对初始轮廓线进行迭代,进而获取单木树冠轮廓;最终提取单木位置信息.为了检验该单木定位方法的效果,选择了 7张不同类型(针叶林、阔叶林、经济林等林分和非林分)的高分辨率卫星影像,进行基于CV模型的单木定位方法与传统单木定位方法的对比分析.[结果]基于高分辨率卫星影像的CV模型单木定位法可基于图像全局信息,利用曲线内外的灰度均值而不是梯度信息进行分割,能够在边界模糊或梯度无意义的图像中取得较好的分割效果,快速准确地收敛到目标位置.与梯度分水岭法、标记分水岭法及局部最大值法等传统方法相比,CV模型单木定位法具有更高的匹配率,平均匹配率提高近23％.[结论]该单木定位法可以更好地处理树冠的连接、重叠状况,具有更好的定位效果,表现出良好的应用潜力.
文献关键词：
CV模型;单木定位;高分辨率卫星影像;单木树冠提取
中图分类号：
作者姓名：
程晓菲;武刚
作者机构：
北京林业大学信息学院,北京 100089
文献出处：
引用格式：
[1]程晓菲;武刚-.基于高分辨率卫星影像的CV模型单木定位法)[J].南京林业大学学报（自然科学版）,2022(05):143-151
A类：
单木定位
B类：
高分辨率卫星影像,CV,遥感影像,位置信息,集约化管理,林业,城市树木,集约管理,重叠区域,误判,漏判,定位技术,树冠形态,形态学特征,征自,自动提取,初始轮廓,轮廓线,定位方法,针叶林,阔叶林,经济林,林分,全局信息,灰度均值,梯度信息,边界模糊,无意义,分割效果,快速准确,目标位置,标记分水岭,局部最大值法,匹配率,定位效果,单木树冠提取
AB值：
0.263109
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