【摘 要】
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防护林作为农田生态系统的重要屏障,其受灾情况、健康状况的监测在我国北方林网管理中尤为重要。枯树多由病害、缺水、种植结构不合理等原因导致,因此寻找一种准确、高效的防护林枯树提取方法至关重要。目前,对于大尺度的林网监测主要采用遥感技术,但卫星遥感通常分辨率低、实效性差,逐渐被飞行时间灵活、获取范围大的无人机高分辨遥感影像所替代,高分辨率遥感影像已经成为林网监测的可靠数据源。本文利用无人机遥感平台获取研
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防护林作为农田生态系统的重要屏障,其受灾情况、健康状况的监测在我国北方林网管理中尤为重要。枯树多由病害、缺水、种植结构不合理等原因导致,因此寻找一种准确、高效的防护林枯树提取方法至关重要。目前,对于大尺度的林网监测主要采用遥感技术,但卫星遥感通常分辨率低、实效性差,逐渐被飞行时间灵活、获取范围大的无人机高分辨遥感影像所替代,高分辨率遥感影像已经成为林网监测的可靠数据源。本文利用无人机遥感平台获取研究区防护林影像,依托防护林数据特点,分别构建基于多源遥感数据融合的防护林枯树提取、基于小目标轻量级的目标检测防护林枯树提取、基于多光谱波段选择和实例分割防护林枯树提取模型,本文开展的研究工作及相关成果如下:（1）多源遥感数据融合的防护林枯树提取。针对单一遥感数据信息不够丰富的问题,充分利用可见光影像重建的3D点云和多光谱影像的光谱信息,提出一种多源遥感数据融合的防护林枯树提取方法。对点云通过滤波得到地面点云并使用径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network,RBFNN）插值得到数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）,对原始点云插值生成数字表面模型（Digital Surface Model,DSM）,两者相减得到冠层高度模型（Canopy Height Model,CHM）。然后基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的面向对象方法对CHM+多光谱原始波段数据进行树冠提取,并与基于局部最大值+分水岭方法对CHM数据进行树冠提取的方法进行比较,结果显示,提出的方法可以有效减少过分割、欠分割问题,同时F1值提升0.12-0.17。（2）基于小目标轻量级的目标检测防护林枯树提取。针对遥感智能算法通常受计算资源限制的问题,需要平衡算法的性能和效率,同时作为小目标的防护林无法很好的识别,提出一种适用于小目标检测的改进的YOLOv5网络模型。在特征提取模块引入密集连接思想和Soft Pool池化方式,可以有效保留小目标的细节信息,减少漏分。将传统卷积修改为深度可分离卷积,可减少参数计算量,同时通过消融实验验证了方法可行性。结果显示,与先进的目标检测方法进行对比,改进的YOLOv5模型可以较好平衡算法性能和检测效率,AP达到89.11%,模型参数量仅为7.6MB,每个epoch训练时间为65s。（3）基于多光谱波段选择和实例分割防护林枯树提取模型。针对无人机遥感影像很难获取高置信度的样本,且目前在光谱层面没有相应防护林枯树数据集,少样本下防护林枯树提取手段尚不全面。基于最佳指数因子选取多光谱数据（未经辐射校正）最优波段组合,基于波段5、波段3、波段1进行数据集标注,将排名前10的波段组合导出制作成COCO数据集,基于SOLO模型完成防护林的枯树提取,基于ResNet101+FPN骨干网络的SOLO模型取得了较好的提取精度,AP为61.3%（只包含枯树标签的数据集）、63.8%（包含枯树和健康树标签的数据集）,证明加入健康树样本可以有效提升枯树提取的精度。同时制作经过辐射校正后的数据集,结果显示无论是否经过辐射校正,提取的精度差值不超过2%,因此是否辐射校正不会显著影响防护林枯树的提取精度。
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