【摘 要】
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利用无人机采集油松样地图像，提取图像中的单株样本树图像，计算单株样本树图像的多个纹理特征值，对纹理特征值进行灾害分级，与地面基于失叶率调查的灾害分级进行比对，探索能准确描
【机 构】
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北京林业大学信息学院,北京林业大学林学院
【基金项目】
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林业公益性行业科研专项资助项目（201404401）致谢在此向葛会帅、杜凯茗、高成龙等同学在地面调查统计失叶率部分所付出的辛勤劳动致以诚挚的感谢!
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利用无人机采集油松样地图像，提取图像中的单株样本树图像，计算单株样本树图像的多个纹理特征值，对纹理特征值进行灾害分级，与地面基于失叶率调查的灾害分级进行比对，探索能准确描述油松受灾情况的无人机图像纹理特征。实验结果表明，受灾油松图像的三种分形特征，即分形维数、缝隙量及维数升降因子能较好地反映油松的失叶率状况，可作为油松受灾级别的图像判定特征，同时上述分形特征也适用于整块油松样地的受灾级别判定。
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