基于增强Frost局部滤波及单木距离图重构标记的CHM树冠分割

【目的】利用增强Frost局部滤波和单木距离图重构标记技术对冠层高度模型(CHM)进行分割，以提高无人机激光雷达在单木树冠分割的精度和效率。【方法】选取江西分宜山下实验林场阔叶混交林、针叶混交林和针阔混交林3个不同类型的林分为研究对象，以无人机激光雷达数据为数据源，构建CHM。针对高分辨率CHM树冠区域孔隙较多的问题，利用增强Frost局部滤波处理优化CHM,优化结果与不同滤波方法进行了比较分析；然后应用距离图重构标记分割技术对增强Frost局部滤波优化后的0.1、0.2、0.5及1.0 m分辨率的CHM进行分割与分析；最后确定最佳分辨率的CHM,并其将分割结果与同等分辨率下分水岭算法以及点云分割均值偏移算法结果进行比较。【结果】采用增强Frost局部滤波处理的CHM优化效果显著，在有效抑制树冠噪音的同时，也能较好地保留图像细节信息。0.2 m分辨率的CHM分割效果最佳。距离图重构标记分割方法分割针叶混交林、针阔混交林、阔叶混交林3种不同林分类型的分割精度(OA)分别为0.96、0.84、0.75;根据树冠分割结果计算单木冠幅，冠幅估测的决定系数R²分别为0.83...