基于形态学阈值标记分水岭算法的高分辨率影像单木树冠提取

作     者：郑鑫 王瑞瑞 靳茗茗 ZHENG Xin;WANG Ruirui;JIN Mingming

作者机构：北京林业大学林学院北京100083 中国地质大学(北京)地球科学与资源学院北京100083 中国科学院大学北京100049 中国科学院地理科学与资源研究所北京100101 

出 版 物：《中南林业调查规划》 (Central South Forest Inventory and Planning)

年 卷 期：2017年第36卷第4期

页      面：30-35,57页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：中央高校基本科研业务费专项资金资助(YX2014-09) 国家自然科学基金资助项目"基于条件随机场模型和森林三维形态结构的树种分类算法研究"(41201446) 

主　　题：树冠提取 自适应阈值 图像分割 分水岭算法 数学形态学 

摘      要：随着遥感技术的不断发展,利用高空间分辨率遥感影像提取单木树冠,成为获取树冠信息的一种重要手段。结合数学形态学和最大类间方差法提取自适应的分割阈值,分别对前景和背景进行标记,以此构建了改进的分水岭分割方法。选取林区高分辨率的无人机影像为数据源,分别根据传统的分水岭方法和改进的分水岭方法进行实验分析,并从冠层面积、单木树冠分割的数量和质量方面进行精度评价。结果证明:基于形态学阈值标记的分水岭算法具有显著改善过分割的作用,树冠分割结果精度可达64.62%,表明该方法切实可行,且效果较好。