基于Android平台的测树系统研究与实现

基于Android系统,探索利用手机摄像头这一非专业装备来测量立木树高和胸径的方法。采用三角函数法和图像分析法对立木的树高、胸径测量方法进行研究,构建树高、胸径测量模型,开发了基于Android的测树系统,实现了设备预设、目标距离计算、立木树高以及胸径计算等功能。经实验验证,使用所开发的测树系统对立木树高、胸径进行测量,测量结果的相对误差均在5%以内,可以应用于实际立木树高、胸径的测量。     

基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法

【目的】在复杂的自然环境下进行目标立木轮廓提取时,容易受遮挡物影响,导致立木图像分割效果不理想。笔者提出一种基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法,可实现单张相片中多目标立木界线分割。【方法】首先通过彩色直方图均衡化实现RGB颜色空间下各个通道的图像细节增强,利用Graph Cut算法构造s-t网络图,将图像分割问题转化为能量函数最小化问题,并标记图像前背景像素实现单张相片中多株立木图像初分割; 然后将单张相片中的每株立木分割图像二值化,利用形态学腐蚀膨胀运算处理图像达到填充、去噪、平滑等目的; 在此基础上,利用改进型Canny算子边缘检测方法,用双边滤波代替高斯滤波增强边界信息得到每株立木轮廓; 最后,根据立木相对坐标不变性,利用几何重组方法实现目标立木特征表达并判断其拓扑关系,最终得到每株目标立木轮廓提取结果。【结果】为了验证该方法的有效性,本研究对自然环境下采集到的立木图像进行试验。结果表明,该方法能够在不同光照条件的复杂背景下,有效分割出每株立木轮廓,平均误分率为5.62%,假阳性率为4.49%,假阴性率为4.33%,均优于常用的OTSU分割算法(41.40%、26.73%、10.99%)、K-means聚类算法(49.97%、35.02%、11.92%)和基于C-V模型水平集法(28.43%、20.53%、13.38%)。【结论】复杂的自然环境下,利用基于人工交互的Graph Cut算法可有效分割出每株立木轮廓界,研究结果可为立木可视化重建、特征提取等提供参考。