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11.
集成U-Net方法的无人机影像胡杨树冠提取和计数 总被引:3,自引:1,他引:3
塔里木河流域的胡杨林是该荒漠区域典型的森林资源,胡杨树冠大小和株数信息对塔里木河流域森林资源监测、生态保护和恢复具有重要意义。由于该流域乔灌草植物群落分布的复杂性,传统方法很难实现胡杨树冠的精准分割和大范围的株数提取。以塔里木河中游胡杨林为研究区,选取几块典型胡杨林区域,提出集成深度学习和分水岭分割的处理方法,对密集胡杨树冠的精准分割和单株胡杨的提取进行了深入探讨。首先,将无人机影像(空间分辨率0.16 m)无缝拼接生成正射影像;采用U-Net卷积神经网络对胡杨树冠覆盖区域进行精准分割;在U-Net模型分割的基础上使用标记分水岭方法对密集胡杨树冠进行自动再分割和单株计数,计算出所选研究区的胡杨株数并精准定位。结果表明U-Net卷积神经网络对胡杨的所有树冠区域提取的平均精度可达94.1%,在胡杨树冠覆盖区域识别分割的基础上,用标记分水岭分割方法对胡杨单木计算总体精度为93.3%。研究认为,结合深度学习和标记分水岭方法为自动化大范围森林资源监测提供了新思路和借鉴经验。 相似文献
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银叶槭 学名:Acer saccharinum槭树科、械树属.落叶大乔木,高15~ 20米,宽10~13米,卵圆形树冠.树皮灰白色,开裂,片状剥落,皮层橘红色,小枝断裂时散发气味. 相似文献
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胡杨、柽柳是干旱荒漠区生境的指示种,其树冠提取是荒漠生境遥感定量监测的基础。以塔里木河下游胡杨、柽柳为研究对象,基于QuickBird数据,使用光谱单数据源SVM、光谱结合纹理SVM、面向对象分类和最大似然分类法提取树冠。结果表明:1光谱结合纹理SVM比光谱单源SVM分类精度高9.65%,冠幅估测精度高7.18%,表明高分辨影像上纹理是提高分类精度的重要因素;2面向对象分类法精度最高,分类总体精度86.47%,较光谱单源SVM提高15.67%,较光谱结合纹理SVM提高6.02%,较最大似然法提高22.58%,其冠幅估测精度达87.45%。它兼顾面向对象影像分割与支持向量机方法优点,有效利用分割对象光谱、纹理和空间等信息,较好地解决了其他方法"同物异谱、异物同谱"造成提取树冠破碎的问题,使树冠提取具有较好的稳定性和较高精度。 相似文献
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日本四照花 学名:Comuskousa四照花科、株木属。落叶小乔木或大型灌木,高6~9米,宽与高几乎相同。幼树时树冠开放式,成年树树冠渐成圆形,层次分明。单叶对生,卵形,长5—10厘米,宽2~4.5厘米,叶背面密被柔毛。 相似文献
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泰顺县万排乡茶场创办于 1 984年 ,全场共有茶园 1 6 .7hm2 ,其中“稀、老、衰”低产茶园有 9.8hm2 。近年来该场对这些低产茶园进行了改造 ,取得了良好的效益。下面就该场低产茶园的改造技术及其效果作一介绍。1 低产茶园改造技术该场着重抓“重修剪以更新树冠”的改树技术 ,并同时抓了整园、施肥、打顶、修剪、防治病虫害等配套措施 ,达到了茶园复壮要求 ,为发展名优茶奠定了优质原料基础。( 1 )重修剪改造 重修剪选在春茶结束前的 5月初进行。重修剪高度为离地 35~40cm ,实行平剪 ,应避免剪口破裂。( 2 )结合整园增施肥料 改造… 相似文献
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