典型文献
基于UAV可见光遥感的单木冠幅提取研究
文献摘要：
为优选出云南松单木树冠的提取方法,以无人机获取的典型天然云南松纯林可见光影像为基础数据源,采用多尺度分割、标记分水岭分割和基于均值漂移的超像素分割3种方法,提取单木长冠幅、短冠幅及树冠面积,与地面实测数据对比,分析不同分割方法对单木冠幅信息提取精度的影响.结果显示:在单木尺度和样地尺度上,单木分割效果最优者均为标记分水岭算法,其准确率分别为82.23％和83.86％;基于均值漂移的超像素分割效果次之,其准确率分别为77.17％和77.11％;多尺度分割效果最差,其准确率分别为66.45％和67.66％.在单木尺度上,标记分水岭算法提取的单木冠幅信息精度最高,长冠幅、短冠幅和树冠面积提取的R2分别为0.84、0.71、0.94,平均相对误差分别为9.20％、8.28％、14.05％.在样地尺度上,标记分水岭的单木树冠面积提取精度最高,平均相对误差为20.57％.对于重叠、粘连的树冠,标记分水岭算法能有效解决单木分割中合并和过度分割的问题,且能够精确提取单木冠幅信息.
文献关键词：
无人机;单木树冠分割;标记分水岭;多尺度分割;超像素分割
中图分类号：
作者姓名：
张玉薇;陈棋;田湘云;史小蓉;张超
作者机构：
西南林业大学林学院,云南 昆明650233
文献出处：
引用格式：
[1]张玉薇;陈棋;田湘云;史小蓉;张超-.基于UAV可见光遥感的单木冠幅提取研究)[J].西部林业科学,2022(03):49-59
A类：
单木树冠分割
B类：
UAV,可见光遥感,冠幅提取,出云,云南松纯林,可见光影像,数据源,多尺度分割,分水岭分割,均值漂移,超像素分割,数据对比,分割方法,信息提取,样地,单木分割,分割效果,优者,标记分水岭算法,信息精度,面积提取,平均相对误差,粘连,过度分割
AB值：
0.203992
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