一种融合无人机CHM和RGB影像的单木分割方法技术

一种融合无人机CHM和RGB影像的单木分割方法，包括：步骤1：获取无人机航拍区域的DEM；步骤2：利用无人机进行航拍，合成RGB影像和DSM，利用DSM与DEM的相减获得CHM，将CHM转换为热力图；步骤3：将CHM按一定阈值与RGB影像相加融合制作成深度学习标注样本；步骤4，搭建Mask R

【技术实现步骤摘要】
一种融合无人机CHM和RGB影像的单木分割方法


[0001]本专利技术涉及一种融合无人机CHM和RGB影像的单木分割方法

技术介绍

[0002]为了减少全球温室气体，许多国家都推出了大型的植树造林、植被恢复等碳汇项目，这就要求更为准确的树木信息，为生物量和木材生产提供基础数据，如树冠。树冠也是森林资源调查与监测中首要的树木测量指标，其中清晰的树冠形状能衍生出多种重要的单木和林分参数。
[0003]基于实地调查的树冠和树高测量虽然能够提供可靠的库存信息，但耗时耗力。遥感技术在森林调查中的应用提供了有用和准确的树木测量。例如：无人机，其可以在高空间分辨率下探测到详细的森林信息，无人机生成的三维摄影测量点云和正射影像可以通过已经开发的算法进行处理，以协助树冠和树高检测，包括局部最大/最小检测、边缘检测、分水岭、区域生长和模板匹配，但是这些方法不能充分挖掘或提取无人机图像中的所有可用信息，例如，在与物种和植物健康有关的植被中，包括边缘、纹理或更抽象的形状的详细变化，这些信息容易被人眼理解。此外，这些方法在处理过程中需要针对不同的检测对象设置不同本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种融合无人机CHM和RGB影像的单木分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取无人机航拍区域的DEM；步骤2：利用无人机进行航拍，合成RGB影像和DSM，利用DSM与DEM的相减获得CHM，将CHM转换为热力图；步骤3：将CHM按一定阈值与RGB影像相加融合制作成深度学习标注样本；步骤4，搭建Mask R
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CNN与迁移学习模型，训练所述学习模型，完成单木树冠的实例分割；步骤5：应用测试样本参考树冠掩膜与预测树冠掩膜根据交并比匹配的方法验证分割的有效性；步骤6：将分割结果可视化并绘制出单木树冠分布图。2.根据权利要求1所述的一种融合无人机CHM和RGB影像的单木分割方法，其特征在于，所述步骤1获取DEM的方式包括：获取无人机航拍区域的地形图通过克里金插值生成DEM或者下载无人机航拍区域的12.5m分辨率DEM。3.根据权利要求1所述的一种融合无人机CHM和RGB影像的单木分割方法，其特征在于，所述步骤3中CHM与RGB影响融合公式为：所述步骤3中CHM与RGB影响融合公式为：所述步骤3中CHM与RGB影响融合公式为：以上公式中，α为融合阈值，分别为CHM热力图红、绿、蓝波段的各个像素值，分别为RGB影像红、绿、蓝波段的各个像素值，分别为融合影像红、绿、蓝波段的各个像素值。4.根据权利要求1所述的一种融合无人机CHM和RGB影像的单木分割方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙玉军，谢运鸿，孙钊，丁志丹，李睿，
申请(专利权)人：北京林业大学，
类型：发明
国别省市：