结合Gabor小波和形态学的高分辨率图像树冠提取方法

作     者：施慧慧 王妮 滕文秀 刘玉婵 SHI Huihui;WANG Ni;TENG Wenxiu;LIU Yuchan

作者机构：滁州学院地理信息与旅游学院滁州239000 安徽省地理信息智能感知与服务工程实验室滁州239000 南京林业大学林学院南京210037 

基　　金：国家自然科学基金项目(41601455) 安徽高校省级自然科学研究重点项目(KJ2016A531) 滁州学院大学生创新创业训练计划项目资助(201810377040 2018CXXL041) 

出 版 物：《地球信息科学学报》 (Journal of Geo-information Science)

年 卷 期：2019年第21卷第2期

页      码：249-258页

摘      要：树冠信息的遥感提取能有效辅助森林参数反演、林分长势监测、树种识别等森林调查活动。随着遥感信息自动化提取的需求不断加强,本文基于高空间分辨率遥感数据,以滁州市皇甫山林场为研究区域,设计了一种结合Gabor小波和形态学的树冠提取方法。该方法首先采用Gabor小波提取出纹理特征,其次结合K-means聚类分析方法,对PCA降维后的纹理特征向量提取出阔叶林区,最后基于形态学理论降低影像噪声,并利用前景后景标记的分水岭方法进行单木树冠提取。经过与人工解译的树冠信息结果对比发现,在郁闭度较高的阔叶林区,该自动化方法提取树冠精度较高,分割准确率Ad为79.59%,F测度达到了79.00%能有效提供精确的单木树冠信息,为林业经济调查技术的发展具有一定的实践意义。

主 题 词：单木树冠提取 Gabor小波 PCA K-means聚类 标记分水岭 

学科分类：0810[工学-土木类] 090704[090704] 0907[农学-草药学] 08[工学] 09[农学] 081002[081002] 

核心收录：

D　O　I：10.12082/dqxxkx.2019.180280

馆 藏 号：203459977...