结合Faster-RCNN和局部最大值法的森林单木信息提取
Research and Exploration in Laboratory（2022）
摘要
利用激光雷达技术准确提取森林单木信息,对森林管理以及研究具有重要意义.针对当前单木提取依赖人工设计规则识别树顶点或树冠轮廓,无法适应复杂森林环境,结合Faster-RCNN和局部最大值法的方法,提出一种基于冠层高度模型(CHM).从CHM中提取单木信息.Faster-RCNN能够自动提取树冠范围内的高程起伏特征,获得较好的提取结果.对不属于任意Faster-RCNN提取的单木像元,采用局部最大值法提取单木信息,解决Faster-RCNN提取结果存在部分有点云区域未识别单木.单木提取结果为Faster-RCNN和局部最大值法提取单木的总和.采用NEWFOR数据库对方法有效性进行验证,实验结果表明,该方法能够有效提取森林单木,精度优于当前主要单木提取方法.
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