基于无人机可见光影像的亚高山针叶林树冠参数信息自动提取

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2017.04.013

林业资源管理 ›› 2017›› Issue (4): 82-88.doi: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2017.04.013

基于无人机可见光影像的亚高山针叶林树冠参数信息自动提取

王枚梅¹^,²(), 林家元¹(), 林沂³, 李翊⁴

1.中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,成都 610041
2.中国科学院大学,北京 100049
3.北京大学遥感与GIS研究所,北京 100871
4.四川省都江堰管理局,成都 611830

收稿日期:2017-04-25 修回日期:2017-05-25 出版日期:2017-08-28 发布日期:2020-09-24
通讯作者: 林家元
作者简介:王枚梅(1993-),女,四川巴中人,在读硕士,研究方向为山地灾害与环境遥感。Email:wangmeimei1206@163.com
基金资助:
国家自然科学基金面上项目(41471281);生态安全与保护四川省重点实验室开放基金课题(ESP1601);四川省重点研发项目(2017SZ0085);高原大气与环境四川省重点实验室开放基金课题(PAEKL-2016-C2)

Subalpine Coniferous Forest Crown Information Automatic Extraction Based on Optical UAV Remote Sensing Imagery

WANG Meimei¹^,²(), LIN Jiayuan¹(), LIN Yi³, LI Yi⁴

1. Institute of Mountain Hazards and Environment,CAS,Chengdu 610041,China
2. University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China
3. Institute of Remote Sensing and GIS,Peking University,Beijing 100871,China
4. Dujiangyan Administration of Sichuan Province,Chengdu 611830,China

Received:2017-04-25 Revised:2017-05-25 Online:2017-08-28 Published:2020-09-24
Contact: LIN Jiayuan

摘要/Abstract

摘要：

树冠是树木获取光能并进行能量转换的主要场所,在监测树木长势,估算树木生物量等方面具有重要作用。及时准确获取树冠参数信息有助于研究树木生长状况和森林变化动态,有效改善森林经营管理。无人机遥感具有快速机动、云下飞行、影像分辨率高、成本低等优势,非常适合于亚高山针叶林树冠遥感影像的获取。论文以贡嘎山雅家埂局部范围亚高山针叶林为研究对象,采用固定翼无人机获取可见光遥感影像,基于面向对象方法自动提取了亚高山针叶林的东西冠幅、南北冠幅、单元面积树木数和郁闭度等参数。以目视解译结果作为参考数据进行验证,东西冠幅和南北冠幅的提取精度分别是0.765 1和0.855 6,单元面积树木数和郁闭度的提取精度分别是0.99和0.92。研究结果表明,基于无人机遥感影像的树冠参数信息自动提取方法高效可靠,能够满足亚高山针叶林生长状况快速评价与动态遥感监测的需求。

关键词: 无人机遥感, 亚高山针叶林, 树冠参数, 面向对象

Abstract:

As the main part for trees to obtain light energy and convert energy,crown plays an important role in monitoring tree growth,estimating tree biomass and so on.Timely and accurate acquisition of crown parameter information can help to study tree growth status and forest dynamic changes,and improve forest management effectively.With superiorities of low cost,safety,flexible take-off and landing,ability to fly under cloud,hyper spatial image resolution,UAV (Unmanned Aerial Vehicle) remote sensing is very suitable for obtaining remote sensing imagery of crown of subalpine coniferous forest.We extracted tree crowns and crown parameters such as the transmeridional crown,north-south crown,number of trees per unit area,and density of subalpine coniferous forest in one region of Sichuan Gongga Mountains from fixed-wing UAV images based on object-based image analysis method.The visual interpretation result was taken as reference data to verify the precision.The results showed that extraction accuracies of transmeridional crown,north-south crown,number of trees per unit area,density were 0.77,0.86,0.99 and 0.92 respectively.This result indicated high effectiveness and reliability of forest crown information automatic extraction based on optical UAV remote imagery,and UAV remote sensing can meet the demands of evaluating subalpine coniferous forest growth status and monitoring dynamic changes.

Key words: UAV remote sensing, subalpine coniferous forest, crown parameters, object-based

中图分类号:

S757.2
TP79

王枚梅, 林家元, 林沂, 李翊. 基于无人机可见光影像的亚高山针叶林树冠参数信息自动提取[J]. 林业资源管理, 2017,(4): 82-88.

WANG Meimei, LIN Jiayuan, LIN Yi, LI Yi. Subalpine Coniferous Forest Crown Information Automatic Extraction Based on Optical UAV Remote Sensing Imagery[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2017,(4): 82-88.

图/表 8

图1

图2

图3

图4

图5

图6

表1

表2

参考文献 20

[1]	覃先林, 李增元, 易浩若. 高空间分辨率卫星遥感影像树冠信息提取方法研究[J]. 遥感技术与应用, 2005,20(2):228-232.
[2]	林波, 刘庆. 四种亚高山针叶林树种的表型可塑性对不同光照强度的响应[J]. 生态学报, 2008,28(10):4665-4675.
[3]	Adam C, Vincent G, Everett A. Unmanned Aircraft Systems in Remote Sensing and Scientific Research:Classification and Considerations of Use[J]. Remote Sensing, 2012,4(6):1671-1692. doi: 10.3390/rs4061671
[4]	李德仁, 李明. 无人机遥感系统的研究进展与应用前景[J]. 武汉大学学报:信息科学版, 2014,39(5):505-513.
[5]	樊仲谋. 摄影测树原理与技术方法研究[D]. 北京:北京林业大学, 2015.
[6]	吕晓君, 王君, 喻卫国, 等. 无人机监测林业有害生物初探[J]. 湖北林业科技, 2016,45(4):30-33.
[7]	Hernández J G, Ferreiro E G, Sarmento A, et al. Using high resolution UAV imagery to estimate tree variables in Pinus pinea plantation in Portugal[J]. Forest Systems, 2016, 25(2):eSC09. doi: 10.5424/fs/2016252-08895
[8]	Panagiotidis D, Abdollahnejad A, Surový P, et al. Determining tree height and crown diameter from high-resolution UAV imagery[J]. International Journal of Remote Sensing, 2017,38(8-10):2392-2410. doi: 10.1080/01431161.2016.1264028
[9]	罗辑, 杨忠, 杨清伟. 贡嘎山森林生物量和生产力的研究[J]. 植物生态学报, 2000,24(2):191-196.
[10]	冉飞, 梁一鸣, 杨燕, 等. 贡嘎山雅家埂峨眉冷杉林线种群的时空动态[J]. 生态学报, 2014,34(23):6872-6878. doi: 10.5846/stxb201311252809
[11]	崔志祥, 申亚鹏, 马廷刚. PhotoScan近景影像数字三维建模中影像摄影方式的研究[J]. 测绘技术装备, 2016,18(4):10-12.
[12]	唐天琦. 面向对象的高分辨率遥感影像植被信息提取研究[D]. 长春:吉林大学, 2015.
[13]	面向对象影像分析中的尺度问题研究[D]. 北京:中国科学院遥感应用研究所, 2003.
[14]	张俊, 朱国龙, 李妍. 面向对象高分辨率影像信息提取中的尺度效应及最优尺度研究[J]. 测绘科学, 2011,36(2):107-109.
[15]	Drǎguţ L, Tiede D, Levick S R. ESP:a tool to estimate scale parameter for multiresolution image segmentation of remotely sensed data[J]. International Journal of Geographical Information Science, 2010,24(6):859-871. doi: 10.1080/13658810903174803
[16]	周春艳, 王萍, 张振勇, 等. 基于面向对象信息提取技术的城市用地分类[J]. 遥感技术与应用, 2008,23(1):31-35.
[17]	李莉. 面向对象的高分辨率遥感影像信息提取研究[D]. 成都:成都理工大学, 2012.
[18]	易凤佳, 李仁东, 常变蓉. 基于面向对象的长株潭地区遥感影像分类方法[J]. 华中师范大学学报:自科版, 2014,48(6):910-916.
[19]	何游云. 无人机遥感估测林木地上生物量的研究[D]. 北京:北京林业大学, 2016.
[20]	周艳飞, 张绘芳, 李霞, 等. 基于高分辨遥感数据的胡杨与柽柳树冠提取[J]. 遥感技术与应用, 2015,30(3):510-517. doi: 10.11873/j.issn.1004-0323.2015.3.0510

变量	单元面积树木数	郁闭度
提取值	0.0074	0.3138
参考值	0.0073	0.2896
精度	0.99	0.92

树冠编号	提取值/m			参考值/m			精度
树冠编号	南北冠幅	东西冠幅	均值	南北冠幅	东西冠幅	均值	南北冠幅	东西冠幅	均值
1	2.44	2.23	2.34	2.44	2.01	2.23	1.00	0.90	0.95
2	2.66	2.68	2.67	2.44	2.31	2.38	0.92	0.86	0.88
3	3.02	3.22	3.12	3.02	2.98	3.00	1.00	0.93	0.96
4	2.22	2.19	2.21	2.44	1.86	2.15	0.91	0.85	0.97
5	3.84	3.45	3.64	3.36	3.03	3.20	0.88	0.88	0.88
6	3.87	3.65	3.76	3.66	3.07	3.36	0.95	0.84	0.90
7	2.98	3.28	3.13	2.40	3.01	2.70	0.80	0.92	0.86
8	3.02	3.03	3.02	3.35	3.52	3.43	0.90	0.86	0.88
9	3.66	4.16	3.91	3.16	3.44	3.30	0.86	0.83	0.84
10	3.02	3.02	3.02	3.02	3.02	3.02	1.00	1.00	1.00
11	4.89	4.15	4.52	4.47	3.44	3.96	0.91	0.83	0.87
12	5.83	5.18	5.51	4.67	4.15	4.41	0.80	0.80	0.80
13	3.65	4.03	3.84	4.00	4.04	4.02	0.91	1.00	0.96
14	4.83	4.58	4.71	4.47	4.05	4.26	0.93	0.88	0.91
15	4.59	4.15	4.37	4.59	4.13	4.36	1.00	1.00	0.99
16	3.03	3.18	3.11	3.11	3.19	3.15	0.97	1.00	0.99
17	3.24	3.64	3.44	3.23	3.33	3.28	1.00	0.91	0.95
18	4.48	4.18	4.33	3.96	4.17	4.06	0.88	1.00	0.94
19	4.26	4.35	4.30	3.66	3.32	3.49	0.86	0.76	0.81
20	3.89	3.33	3.61	3.89	3.24	3.56	1.00	0.97	0.99

基于无人机可见光影像的亚高山针叶林树冠参数信息自动提取

Subalpine Coniferous Forest Crown Information Automatic Extraction Based on Optical UAV Remote Sensing Imagery

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 8

参考文献 20

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

[1]	朱赞, 王勇军, 王建琦, 许玉兰, 丘鑫琪, 万喜. 基于无人机倾斜摄影的广西桉树冠层碳储量计量模型构建[J]. 林草资源研究, 2024, 0(1): 88-94.
[2]	谢文春, 李强峰, 李艳春, 吴振山, 杨正凡. 基于面向对象的吉林一号遥感影像湿地植被群落分类[J]. 林业资源管理, 2023, 0(1): 141-152.
[3]	周辰琴, 余拥军, 方陆明, 刘雨真, 胡建锦. 飞行高度与郁闭度对水杉冠幅提取影响的研究[J]. 林业资源管理, 2022, 0(1): 150-156.
[4]	张殿岱, 王雪梅. 基于高分辨率遥感影像的植被分类方法比较[J]. 林业资源管理, 2021, 0(3): 108-113.
[5]	王娟, 陈永富, 陈巧, 李华玉, 张超. 基于无人机遥感的森林参数信息提取研究进展[J]. 林业资源管理, 2020, 0(5): 144-151.
[6]	金忠明, 曹姗姗, 王蕾, 孙伟. 天山云杉林无人机可见光影像树冠信息提取方法研究[J]. 林业资源管理, 2020, 0(1): 125-135.
[7]	武红敢, 牟晓伟, 杨清钰, 王成波. 无人机遥感技术在重庆市沙坪坝区松材线虫病监测中的应用[J]. 林业资源管理, 2019, 0(2): 109-115.
[8]	刘乾飞, 龙晓敏, 邓忠坚, 叶江霞. 无人机遥感技术在国家森林公园可视化场景快速构建中的应用[J]. 林业资源管理, 2019, 0(2): 116-122.
[9]	朱雅丽, 张绘芳, 张景路, 地力夏提·包尔汉. 基于无人机遥感的胡杨地上生物量估测模型构建[J]. 林业资源管理, 2019, 0(2): 80-87.
[10]	赵勋, 岳彩荣. 基于遥感数据的林地变化检测方法研究[J]. 林业资源管理, 2019, 0(1): 101-108.
[11]	乔正年, 马骏, 徐雁南. 无人机遥感在林木冠幅提取中的应用[J]. 林业资源管理, 2019, 0(1): 78-84.
[12]	梁文海, 刘吉凯, 陈琦, 陈显栋, 钟仕全. 基于面向对象方法的GF-2影像桉树信息提取对比分析[J]. 林业资源管理, 2017, 0(6): 54-59.
[13]	张煜星, 王雪军, 刘明博. 基于无人机遥感影像的DSM及遥感数据林分平均高提取[J]. 林业资源管理, 2017, 0(2): 23-27.
[14]	李春干, 梁文海. 面向对象遥感图像森林变化检测的工程化应用方法[J]. 林业资源管理, 2015, 0(6): 137-143.
[15]	滕全晓, 徐天蜀. 基于ALOS遥感影像植被分类方法的比较研究[J]. 林业资源管理, 2015, 0(4): 69-72.