【摘 要】
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树冠是树种识别、估测树木胸径、估算森林蓄积量、监测树木生长情况的重要指标.无人机遥感具有低成本高精度等优势,非常适合高分辨率影像的获取.以杭州市临安区青山湖风景区的水杉林为研究对象,采用无人机获取不同飞行高度以及不同郁闭度的遥感影像为数据源,基于面向对象法提取平均冠幅.以地面实测的平均冠幅作为参考,在相对低郁闭度的情况下飞行高度在65,70,75m时冠幅提取精度分别为:95.39％,94.80％,94.29％.在相对高郁闭度的情况下冠幅提取精度分别为:89.10％,88.10％,88.03％.研究结果表明
【机 构】
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浙江农林大学 数学与计算机科学学院,杭州311300;浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室,杭州 311300;浙江省衢州市开化林业局,浙江 衢州324000
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树冠是树种识别、估测树木胸径、估算森林蓄积量、监测树木生长情况的重要指标.无人机遥感具有低成本高精度等优势,非常适合高分辨率影像的获取.以杭州市临安区青山湖风景区的水杉林为研究对象,采用无人机获取不同飞行高度以及不同郁闭度的遥感影像为数据源,基于面向对象法提取平均冠幅.以地面实测的平均冠幅作为参考,在相对低郁闭度的情况下飞行高度在65,70,75m时冠幅提取精度分别为:95.39％,94.80％,94.29％.在相对高郁闭度的情况下冠幅提取精度分别为:89.10％,88.10％,88.03％.研究结果表明,在研究范围内,随着无人机高度的增加,冠幅提取的精度逐渐降低,且在两种不同郁闭度的情况下同样适用,其精度都在88％以上.该方法高效可靠,在森林资源调查中有重要的现实意义.
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