【摘 要】
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树冠在森林生态系统的整体功能中有着重要的作用,也是森林资源调查中的重要信息。传统的冠幅测量方法是实地调查,该方法测量结果在特定的地形和森林环境中误差较大,且操作也比较繁琐。遥感技术的发展为树冠提取提供了新的手段。本文对国内外树冠提取的研究现状做了总结,指出了遥感数据获取技术的缺陷,并阐述了目前常见的树冠提取方法。而无人机影像技术的出现弥补了遥感技术的不足,深度学习的发展为树冠测量提供了新的方法和实
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树冠在森林生态系统的整体功能中有着重要的作用,也是森林资源调查中的重要信息。传统的冠幅测量方法是实地调查,该方法测量结果在特定的地形和森林环境中误差较大,且操作也比较繁琐。遥感技术的发展为树冠提取提供了新的手段。本文对国内外树冠提取的研究现状做了总结,指出了遥感数据获取技术的缺陷,并阐述了目前常见的树冠提取方法。而无人机影像技术的出现弥补了遥感技术的不足,深度学习的发展为树冠测量提供了新的方法和实现思路。本文的主要研究内容与研究结论如下:(1)利用无人机遥感平台搭载相机分别拍摄简单环境下分布稀疏的幼龄松树林、分布密集的成熟松树林和复杂背景下水杉林的树冠图,分别生成高分辨率正射影像作为数据集,并输入三种目标检测算法Faster R-CNN、YOLOv3和SSD模型进行训练。(2)分别用分类和回归指标对检测结果的树冠识别和冠幅提取效果进行分析对比,可以得到:Faster R-CNN和SSD在幼龄松树林中都有优秀的树冠检测结果,准确率分别达到了99.22%和96.90%,决定系数(Coefficient of Determination,R~2)分别达到了0.88和0.92;SSD无论在成熟松树林还是水杉林的树冠提取方面,检测效果都是最优的,准确率分别达到了95.24%和91.67%,R~2分别达到了0.94和0.88;(3)Faster R-CNN模型只在提取幼龄松树林时有优秀的效果,其它都较差。鉴于此,本研究对Faster R-CNN模型进行改进,并与其它三个模型相比,检测的效果得到了极大的提升。在成熟林和水杉林中,准确率分别达到了95.74%和92.92%,R~2分别达到了0.85和0.84,证明了基于改进的Faster R-CNN模型的优越性。本研究的创新点为通过实验验证了基于无人机影像和目标检测在提取树冠领域内的可行性,和传统的、目前普遍的测量识别方法相比,具有更高效和低成本的优势。
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