遥感技术与应用2023，Vol.38Issue(5) ：1203-1214.DOI:10.11873/j.issn.1004-0323.2023.5.1203

基于GIS邻域分析的无人机倾斜影像阔叶林树高提取方法研究

Research on Extraction Method of Single Tree Height from UAV Oblique Images Broad-Leaved Forest based on GIS Neighborhood Analysis

廖孟光 李猛 褚楠 李少宁
遥感技术与应用2023，Vol.38Issue(5) ：1203-1214.DOI:10.11873/j.issn.1004-0323.2023.5.1203
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基于GIS邻域分析的无人机倾斜影像阔叶林树高提取方法研究

Research on Extraction Method of Single Tree Height from UAV Oblique Images Broad-Leaved Forest based on GIS Neighborhood Analysis

廖孟光 1李猛 2褚楠 3李少宁1
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作者信息

  • 1. 湖南科技大学地球科学与空间信息工程学院,湖南 湘潭 411201
  • 2. 湖南科技大学地球科学与空间信息工程学院,湖南 湘潭 411201;湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室,湖南 湘潭 411201
  • 3. 湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室,湖南 湘潭 411201;湖南科技大学 区域可持续发展研究院,湖南 湘潭 411201
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摘要

无人机遥感技术可快速获取测区冠层高度模型(CHM),如何从CHM中更加准确识别树顶点,是树高提取的关键.分析了不同窗口类型、窗口大小以及林分郁闭度对树顶点提取的影响,以高校校区为研究区,根据郁闭度选取密集林地和稀疏林地2块局部区域,分别利用GIS矩形邻域分析、GIS圆形邻域分析和局部最大值算法提取树顶点.结果表明:树顶点提取精度不仅受窗口大小、林分郁闭度影响,而且和窗口类型密切相关,且GIS矩形邻域分析提取树顶点的结果更加稳定,精度更高,其F测度值在密集林地最高为78.13％、稀疏林地为96.94％.将基于该结果得到的树顶点对应的提取树高与实地测量的树高值对比,密集林地的均方根误差为37 cm,稀疏林地的均方根误差为39 cm.结果证明了基于小型无人机可见光遥感技术提取较高郁闭度阔叶林树高的可行性,为后续基于冠层高度模型识别树顶点提供方法借鉴,提高树高提取精度.

关键词

消费级无人机/倾斜测量/树高/局部最大值算法/邻域分析

Key words

Small consumer UAV/Tilt photogrammetry/Tree height/Local maximum algorithm/Neighbor-hood analysis

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基金项目

湖南省自然科学基金(2022JJ30254)

湖南省教育厅项目(19C0744)

湖南省自然资源科技计划(2022-29)

出版年

2023
遥感技术与应用
中国科学院遥感联合中心

遥感技术与应用

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.961
ISSN：1004-0323
被引量1
参考文献量28
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