基于水平集方法与空间分析相结合的无人机可见光森林影像半自动树冠分割方法技术

本发明专利技术公开了一种基于水平集方法和空间分析算法的无人机可见光影像半自动分割树冠的方法，基于无人机摄影测量技术获取的成果提取树顶点平面位置，利用泰森多边形、外接矩形等算法结合林分参数获得树冠范围矩形切分出每株立木的树冠范围影像，利用各向异性扩散滤波算法滤波后通过水平集方法演化出树冠边界曲线。再利用空间分析算法的拓扑构面、空间查询等方法提取和判断是否需要人工编辑。本发明专利技术在提供一种在自动分割与手工分割之间能够自动判断是否需要人工介入的机制，有效缓解了天然混交林无人机森林可见光影像树冠自动提取难度大、无法保证精度，采用全手工分割时工作量大、效率低的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于水平集方法与空间分析相结合的无人机可见光森林影像半自动树冠分割方法
本专利技术公开了一种基于水平集方法和空间分析算法相结合的，无人机可见光森林影像半自动分割树冠的方法。
技术介绍
在天然林、混交林、复层林等复杂林分条件下，可见光森林影像受林分郁闭度、冠层结构、摄影季节等影响较大，对其进行树冠提取时，现有自动分割方法无法保证精度，全手工分割方法效率低成本过高。目前缺少一种手工与自动分割之间能够灵活切换的半自动分割方法，缺乏有效的自动判断人工介入的机制与方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供了一种能够在林分郁闭度较低，平均树冠较小时趋向手工分割，在林分郁闭度较高，平均树冠较大时趋向自动分割的，面向单株立木的，能自动判定是否人工介入的，灵感通用的半自动无人机可见光森林影像树冠分割方法，技术路线如图1。利由无人机搭载光学相机和PPK（PostProcessingKinetic）双频GPS后差分模块获取高重叠率影像，由PPK数据解算出摄影中心精确线元素，并与影像数据、POS(PositionandOrientationSystem)数据在摄影测量软件进行内业处理得到DSM、DEM及DOM数据。利用局部最大值算法从DSM得到树顶点水平位置数据，对少量偏差大的点进行手工调整，再利用树顶点生成泰森（Voronoi）多边形，如图2。根据林分平均胸径和平均高等已知数据对泰森多边形的外界矩形设置一定预留量，确保每个树冠范围矩形能够完整包含该株立木的树冠范围，如图3。遍历所有树顶点，并利用其树冠范围矩形切割DOM得到的其各自的树冠范围影像。为使树冠范围影像突出树冠边界，简化细节，使树冠和背景的灰度分布更均匀，对其进行各向异性扩散滤波处理，滤波前后效果如图4。利用树顶点设置水平集的初始值，并从各树冠范围影像分别演化出其包含的所有树冠边界线，图5。利用GIS（GeographicInformationSystem）拓扑构面算法，对每一株树冠范围影像的所有树冠边界线和其树冠范围矩形进行拓扑构面。并利用树顶点与拓扑构面结果之间的空间关系，提取出该株立木对应的目标树冠多边形。利用GIS空间分析算法，判断该目标树冠多边形是否与树冠范围矩形有空间相交关系来判定是否需要进一步人工介入编辑，对需要人工介入的进行手工编辑得到最终结果。附图说明附图1是关于技术路线的图形化表示。附图2是根据树顶点水平位置通过GIS邻域分析中的泰森（Voronoi）多边形算法的每株树木的泰森（Voronoi）多边形。附图3对每株树木的泰森（Voronoi）多边形，利用GIS外界矩形算法结合待分割林分影像具体情况,通过调整扩充系数确保完全包含树冠的矩形,即得到每株树冠的影像范围。附图4是对切分后的每一株影像的小影像进行各项异性滤波算法的效果,附图4(a)为滤波前的效果，附图4(b)为滤波后的效果。附图5的(a)和(b)分别是林分郁闭度低,自动分割效果较好情况（图5a）和林分和郁闭度高,自动分割效果不好、需要人工介入的情况（图5b）的示意图。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.利用树顶点水平位置点作为输入借助空间分析中的邻域分析方法生成泰森多边形，利用树顶点平面位置点的泰森多边形的外接矩形为基础,根据待分割林分的特征结合林学专业知识设对外界矩形进行适当外扩后生成能完整包络树冠的树冠范围矩形，遍历每株立木的树冠范围矩形并，以它为掩模切分出的树冠范围影像。/n

【技术特征摘要】
1.利用树顶点水平位置点作为输入借助空间分析中的邻域分析方法生成泰森多边形，利用树顶点平面位置点的泰森多边形的外接矩形为基础,根据待分割林分的特征结合林学专业知识设对外界矩形进行适当外扩后生成能完整包络树冠的树冠范围矩形，遍历每株立木的树冠范围矩形并，以它为掩模切分出的树冠范围影像。


2.利用各向异性扩散滤波算法对每株立木的范围影像进行滤波处理。


3.对每株立木的范围影像通过水平集方法演化出树冠边界曲线。<...

【专利技术属性】
技术研发人员：李亚东，曹明兰，
申请(专利权)人：李亚东，曹明兰，
类型：发明
国别省市：北京;11