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基于无人机影像的太原东山实验林场油松林冠幅提取及蓄积量反演
文献摘要：
基于山西省太行山国有林管理局东山实验林场的无人机影像数据和油松样方的每木检尺数据,利用ENVI 5.3软件对无人机影像进行多尺度分割,确定最佳的冠幅分割参数.采用面向对象的分类方法提取油松影像冠幅,通过影像冠幅与实测胸径构建冠幅-胸径模型,并进行蓄积量反演.结果表明,当分割尺度设为35,合并尺度设为80时,冠幅边缘较为清晰,对影像的分割较为合理.胸径-冠幅估计模型以一元线性模型拟合度最高,决定系数R2为0.779 7,将提取参数代入模型反演蓄积量,可得到航空立木材积表.
文献关键词：
无人机影像;油松;冠幅;面向对象分类方法;蓄积量
中图分类号：
作者姓名：
范晓龙;李晓迪;郭媛;张引
作者机构：
山西林业职业技术学院,山西 太原 030009
文献出处：
引用格式：
[1]范晓龙;李晓迪;郭媛;张引-.基于无人机影像的太原东山实验林场油松林冠幅提取及蓄积量反演)[J].山西林业科技,2022(02):25-27
A类：
B类：
无人机影像,太原,原东,东山,实验林,林场,油松林,林冠,冠幅提取,蓄积量,太行山,山国,管理局,影像数据,ENVI,多尺度分割,实测胸径,一元线性,线性模型,模型拟合,拟合度,决定系数,提取参数,数代,代入,立木材积表,面向对象分类方法
AB值：
0.331057
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