[发明专利]一种结合林区三维形态滤波的分水岭冠层自动分割方法

权利要求书

1.一种结合林区三维形态滤波的分水岭冠层自动分割方法，其特征在于，包括：

S1、采用地形信息和植被信息构建三维形态滤波算子；根据所述三维形态滤波算子，对林区多光谱影像进行掩膜处理，提取感兴趣区域；

S2、根据所述林区样地信息构建开闭组合形态滤算子，对所述感兴趣区域进行运算，得到林区显著优化冠层图；

S3、根据所述显著优化冠层图提取梯度算子，生成标记图；通过标记分水岭分割算法对所述标记图进行自动分割，得到分割后的林区单木冠层结构。

2.如权利要求1所述的一种结合林区三维形态滤波的分水岭冠层自动分割方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

S11、将林区的数字表面模型和数字地形模型进行差值运算，得到数字地物高程模型；

S12、结合所述林区的多光谱影像，生成植被指数图；

S13、将所述植被指数图与所述数字地物高程模型配准叠合，得到三维植被指数图；

S14、根据所述三维植被指数图构建三维形态滤波算子；

S15、根据预设公式对所述林区多光谱影像处理，得到林区冠层感兴趣区域。

3.如权利要求2所述的一种结合林区三维形态滤波的分水岭冠层自动分割方法，其特征在于，所述步骤S12包括：

结合所述林区的多光谱影像，根据公式(1)生成植被指数图；

NDVI＝NIR_band-R_band/NIR_band+R_band (1)

其中，NDVI表示植被指数图；NIR_band表示红外波段的灰度值，R_band表示红光波段的灰度值。

4.如权利要求3所述的一种结合林区三维形态滤波的分水岭冠层自动分割方法，其特征在于，所述S14步骤包括：

所述植被指数图为NDVI，所述数字地物高程模型为DOHM；当且仅当NDVI0.3，DOHM1时，允许所述林区的多光谱影像的原始图像信号通过，否则信号将被截止，构建三维形态滤波算子。

5.如权利要求4所述的一种结合林区三维形态滤波的分水岭冠层自动分割方法，其特征在于，所述S15步骤包括：

根据公式(2)对所述林区多光谱影像处理得到林区冠层感兴趣区域ROI；

ROI＝Filter_band×multispectral_origin_bands (2)

其中，ROI表示林区冠层感兴趣区域，multispectral_origin_bands表示所述林区多光谱影像，filter_band表示三维形态滤波算子。

6.如权利要求1所述的一种结合林区三维形态滤波的分水岭冠层自动分割方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

根据所述林区样地数据中的树龄、树种和冠幅，定义尺寸因子scale；

定义形态学开闭组合算子的尺寸，对所述林区冠层感兴趣区域进行运算，得到林区显著优化冠层图。

7.如权利要求6所述的一种结合林区三维形态滤波的分水岭冠层自动分割方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

S31、根据公式(3)-(6)基于林区显著优化冠层图提取梯度算子；

设B、G、R、IR分别是多光谱影像中的蓝光波段、绿光波段、红光波段、近红外波段的灰度矩阵，任一像素点沿水平方向和垂直方向的多维梯度使用向量u、v来表述如下：

上述(3)式中，为在x方向即水平方向上对近红外波段求偏导；分别为在x方向即水平方向上对红光波段、绿光波段、蓝光波段求偏导；

(4)式中，为在y方向即垂直方向上对近红外波段求偏导；分别为在y方向即垂直方向上对红光波段、绿光波段、蓝光波段求偏导；

g_xx、g_yy、g_xy分别定义为向量的点乘，表述如下：

任一像素点(x,y)的多维梯度公式为：

其中，最大变化率方向θ为：

S32、结合所述样地数据在所述梯度算子上提取阈值h，任一像素点(x,y)的标记值根据公式(8)进行计算，对所有像素点逐一进行处理，生成标记图mark；

S33、通过标记分水岭分割算法对所述标记图mark进行自动分割，得到分割后的林区单木冠层结构。