[1]严羽,王永众,杨来邦,等.基于分水岭算法的阔叶林郁闭度提取方法的研究[J].浙江林业科技,2019,39(06):53-62.
　YAN Yu,WANG Yong-zhong,YANG Lai-bang,et al.Canopy Density of Broad-leaved Forest by Watershed Segmentation Algorithm[J].Journal of Zhejiang Forestry Science and Technology,2019,39(06):53-62.
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基于分水岭算法的阔叶林郁闭度提取方法的研究()
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《浙江林业科技》[ISSN:1001-3776/CN:33-1112/S]

卷:
39
期数:
2019年06期
页码:
53-62
栏目:
出版日期:
2019-12-31

文章信息/Info

Title:
Canopy Density of Broad-leaved Forest by Watershed Segmentation Algorithm
文章编号:
1001-3776（2019）06-0053-010
作者:
严羽1; 王永众2; 杨来邦1; 楼雄伟1
1.浙江农林大学信息工程学院，浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室，浙江杭州 311300； 2.杭州感知科技有限公司，浙江杭州 311300
Author(s):
YAN Yu1; WANG Yong-zhong2; YANG Lai-bang1; LOU Xiong-wei1
1. School of Information Engineering, Zhejiang A & F University, Zhejiang Provincial Key Laboratory of Forestry Intelligent Monitoring and Information Technology, Hangzhou 311300, China; 2. Hangzhou Ganzhi Software Company of Zhejiang, Hangzhou 311300 ,China
关键词:
无人机; 分水岭分割算法; 郁闭度; 阔叶林
Keywords:
unmanned aerial vehicle;  watershed segmentation algorithm;  canopy density; broad-leaved forest
分类号:
S757
文献标志码:
A
摘要:
针对现有的人为调查林区郁闭度耗时，费力且林区条件恶劣等问题，本研究实现了一种使用无人机来测定森林郁闭度的方法。通过无人机在面积为 50 m×70 m以内的 5个阔叶林为主的地块中，在不同间距和高度拍摄 4组图像并制作成正射影像图，通过对图像的灰度化以及滤波等预处理，使用改进的标记控制分水岭的分割算法来提取树冠，并与人工提取做比对，经过实际试验该算法有较高的准确度，所得误差在 5%左右，并对提取的树冠使用样线法计算郁闭度，结果表明对 0.5 ~ 0.9之间的郁闭度有较高的精度。
Abstract:
Four groups were photographed at different height and distance on 5 sample plots of broad-leaved forest with 50 m×70 m in Linan, Zhejiang province by unmanned aerial vehicle. They were made into orthophotoquad, which were pretreated by gray level and median filter, tree canopy was extracted by improved tag-control watershed segmentation algorithm, and compared with that by manual one. The experiment showed that algorithm had higher accuracy, and the error was about 5%. Canopy density was calculated by line transect method on canopy estrated, and the results demonstrated that the canopy density between 0.5 and 0.9 was accurate.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2019-03-26 ；修回日期：2019-09-30基金项目：浙江省科技重点研发计划项目（2018C02013)，浙江省科技计划项目（2017C02044）资助作者简介：严羽，研究生，从事计算机在农林业上的应用研究； E-mail:875082356@qq.com。通信作者：楼雄伟，副教授，博士，从事模式识别、林业信息化研究； E-mail:123000811@qq.com。
更新日期/Last Update: 2019-12-30