[发明专利]一种结合形态学和标记控制的无人机影像林冠分割方法

权利要求书

1.一种结合形态学和标记控制的无人机影像林冠分割方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：利用无人机获取若干幅分辨率在0.05-0.20m之间的林区的局部遥感影像，对所述若干幅林区遥感影像进行镶嵌和正射校正得到林区的完整遥感影像；所述局部遥感影像至少应为包含红、绿、蓝波段的真彩色影像，且影像的航向和旁向重叠率≥80％；

步骤S2：采用高斯滤波方法对完整遥感影像的绿光波段进行平滑滤波处理；

步骤S3：采用自适应的局部最大值搜索方法从完整遥感影像的绿光波段中检测林冠顶点位置；

步骤S4：利用形态学运算，通过一个强制最小值转换将获取的林冠顶点位置信息强加到平滑滤波后的绿光波段影像上；

步骤S5：对于步骤S1获得的完整遥感影像，采用ISODATA聚类算法得到只包含林冠区域和非林冠区域两类的二值影像，将提取出的非林冠区域作为分割的外部标记；

步骤S6：基于步骤S4和步骤S5获得的结果，将外部标记强加到经过强制最小值转换后的影像上进行分水岭变换分割，获得精确的林分单木林冠边界信息；

所述步骤S3的具体方法如下：

步骤S31：通过一个固定窗口探测样地内潜在的林冠顶点位置，获得潜在林冠顶点；

步骤S32：采用自适应的动态窗口对获取的潜在林冠顶点进行判断，如果当前顶点为对应窗口区域的最大值则保存，否则删除；动态窗口大小通过计算潜在林冠顶点八个剖面方向半方差的变程值进行确定，其影像像元的半方差计算公式为：

式中，γ(h)为经验半方差值，x_i为影像的像元位置，h为两个像元的空间分隔距离，Z(x_i)为对应影像x_i处的像元值，N为在一定分隔距离下像元对的对数；

所述步骤S4的具体方法如下：

步骤S41：对滤波处理后的影像f进行取反操作，然后对获取的林冠顶点进行极小值标记，获得标记影像，如下式：

式中，f_m为获取的标记影像，p为影像的每个像元，t_max为影像的最大值；

步骤S42：逐像元的计算影像f+1和标记影像f_m之间的极小值，对影像进行强制最小值转换；

这一步骤中，形态学计算表示为：(f+1)∧f_m，然后利用标记影像f_m对(f+1)∧f_m进行形态学腐蚀重建，如下式：

式中，f_mp为强制最小值转换后的影像，描述(f+1)∧f_m在标记影像f_m掩膜下的形态学腐蚀重建过程。

2.根据权利要求1所述的结合形态学和标记控制的无人机影像林冠分割方法，其特征在于：所述步骤S2的具体方法如下：采用一个高斯分布曲线来对完整遥感影像的绿光波段进行处理，减少影像的噪声水平和强化林冠顶点的辐射强度值，滤波公式如下：

式中，G(i,j)为第i行第j列处影像像元高斯滤波结果，i、j为自然数，σ为高斯滤波的均方差，σ取值选择林分内最小林冠尺寸大小作为窗口进行影像滤波处理。

3.根据权利要求1所述的结合形态学和标记控制的无人机影像林冠分割方法，其特征在于：所述步骤S5的具体方法如下：基于获得的完整遥感影像，采用ISODATA非监督分类方法进行分类，设置的分类类别数≥10，最大迭代次数≥5；对获取的分类结果通过目视判读进行合并，得到只包含林冠区域和非林冠区域这两类的二值影像，并将提取出的非林冠区域作为分割的外部标记。

4.根据权利要求1所述的结合形态学和标记控制的无人机影像林冠分割方法，其特征在于：所述步骤S6中分水岭变换分割采用公式如下：

式中，WaterShed()是分水岭函数；Mask是掩膜函数；B_OutMask是外部标记，即非林冠区域，W_canopy为林分单木林冠边界。