基于增强Frost局部滤波及单木距离图重构标记的CHM树冠分割
Crown segmentation of CHM based on the enhanced frost local filtering and distance map reconstruction作者机构:中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091 中国林业科学研究院亚热带林业实验中心江西新余336600
出 版 物:《南京林业大学学报(自然科学版)》 (Journal of Nanjing Forestry University:Natural Sciences Edition)
年 卷 期:2023年第47卷第5期
页 面:9-18页
核心收录:
学科分类:090704[农学-森林经理学] 0907[农学-林学] 09[农学]
基 金:中国林业科学研究院资源信息研究所基本科研业务费专项(CAFYBB2019SZ004 CAFYBB2021ZE005)
主 题:无人机激光点云 林冠高度模型(CHM) 增强Frost滤波 距离图重构标记 树冠分割
摘 要:【目的】利用增强Frost局部滤波和单木距离图重构标记技术对冠层高度模型(CHM)进行分割,以提高无人机激光雷达在单木树冠分割的精度和效率。【方法】选取江西分宜山下实验林场阔叶混交林、针叶混交林和针阔混交林3个不同类型的林分为研究对象,以无人机激光雷达数据为数据源,构建CHM。针对高分辨率CHM树冠区域孔隙较多的问题,利用增强Frost局部滤波处理优化CHM,优化结果与不同滤波方法进行了比较分析;然后应用距离图重构标记分割技术对增强Frost局部滤波优化后的0.1、0.2、0.5及1.0m分辨率的CHM进行分割与分析;最后确定最佳分辨率的CHM,并其将分割结果与同等分辨率下分水岭算法以及点云分割均值偏移算法结果进行比较。【结果】采用增强Frost局部滤波处理的CHM优化效果显著,在有效抑制树冠噪音的同时,也能较好地保留图像细节信息。0.2m分辨率的CHM分割效果最佳。距离图重构标记分割方法分割针叶混交林、针阔混交林、阔叶混交林3种不同林分类型的分割精度(OA)分别为0.96、0.84、0.75;根据树冠分割结果计算单木冠幅,冠幅估测的决定系数R^(2)分别为0.83、0.82、0.71。【结论】基于增强Frost局部滤波及距离图重构标记技术可实现对激光点云CHM的单木分割和树冠估算,能够满足森林调查和监测的基本需求。