【技术实现步骤摘要】
基于超像素与拓扑特征的航拍图像单株树冠分割算法
本专利技术涉及林木检测
，具体涉及一种基于超像素与拓扑特征的航拍图像单株树冠分割算法。
技术介绍
森林作为整个生态循环的关键环节之一，具有环境效益和经济效益。林木个体信息的获取是森林资源分析的基础。在单株树木尺度上分析树木的结构和特征，有利于森林的清查和管理规划。单株树木分割方便地描述了森林植被分布并为树种,为树干材积、生物量和碳存储计算提供有力支持。传统的实地调查是费时、昂贵且劳力密集的，不利于大规模的复杂的林业监测。随着遥感技术的迅速发展，利用遥感技术获取数据源已成为传统野外测量的有效替代方法，例如通过机载激光雷达获取点云数据，通过无人机(UAV)获得航拍图像。近年来，无人机获取的高分辨率航空图像已广泛应用于林业和农业测绘领域，主要有相关机构提供。与卫星图像相比，航空图像受天气影响较小，它能够获取详细的树木信息。此外，与传统飞机相比，无人机在获取数据时显得更加安全、方便、快捷，花费的成本也更低。因此，无人机已经成为研究人员在高海拔或偏远地区等多种环境下获取遥感...
【技术保护点】
1.基于超像素与拓扑特征的航拍图像单株树冠分割算法，其特征在于：包括以下步骤：/n(1)对原始航拍图像进行SLIC超像素分割，同时利用HED网络获取图像的树冠边界；/n(2)计算出相邻两个超像素之间的三个相似性测量指标，即相邻两个超像素的RGB平均值的差值、相邻两个超像素区域的相交像素个数以及从HED网络中得到的边界像素的个数，并用它们构造相邻两个超像素区域之间的相似度权重；/n(3)基于每个超像素的中心点构造超像素邻域连通图，从超像素邻域连通图中提取最小生成树来生成航拍图像的连通树，并根据计算得到的相似度权重将超像素进行合并，实现单株树冠的分割。/n
【技术特征摘要】
1.基于超像素与拓扑特征的航拍图像单株树冠分割算法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)对原始航拍图像进行SLIC超像素分割，同时利用HED网络获取图像的树冠边界；
(2)计算出相邻两个超像素之间的三个相似性测量指标，即相邻两个超像素的RGB平均值的差值、相邻两个超像素区域的相交像素个数以及从HED网络中得到的边界像素的个数，并用它们构造相邻两个超像素区域之间的相似度权重；
(3)基于每个超像素的中心点构造超像素邻域连通图，从超像素邻域连通图中提取最小生成树来生成航拍图像的连通树，并根据计算得到的相似度权重将超像素进行合并，实现单株树冠的分割。
2.根据权利要求1所述的基于超像素与拓扑特征的航拍图像单株树冠分割算法，其特征在于：所述步骤(1)还包括：
采用CCD相机和光学相机对研究区域进行航拍图像采集。
3.根据权利要求1所述的基于超像素与拓扑特征的航拍图像单株树冠分割算法，其特征在于：所述的步骤(2)包括：
基于每个超像素的中心点构造超像素邻域连通图G＝(V,B)，结点vi∈V对应于一个超像素区域,b(vi,vj)∈B是连接两个相邻的超像素的通路，wb(vi,vj)的权重表示由通路b(vi,vj)连接的两个相邻超像素区域vi和vj之间相似度权重，相似度权重表达式为：
其中α,β,γ是权重系数，分别是相邻超像素之间的三个相似性度量指标；
其中表示两个相邻超像素vi和vj的RG...
【专利技术属性】
技术研发人员：薛联凤，张新浪，云挺，
申请(专利权)人：南京林业大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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