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摘要
本文旨在探讨基于无人机可见光影像的毛竹林郁闭度估测方法。本文首先介绍了毛竹林的特点和郁闭度的概念，然后针对毛竹林的生长特点和航拍影像的特性，提出了一种基于影像纹理特征的郁闭度估测方法，并采用了机器学习方法进行模型训练和测试。实验结果表明，本文所提出的方法能够有效地估测毛竹林的郁闭度，并具有较高的精度和鲁棒性。
关键词：无人机；可见光影像；毛竹林；郁闭度；机器学习
Abstract
This paper aims to explore the method of estimating the canopy density of bamboo forests based on visible light images captured by drones. Firstly, this paper introduces the characteristics of bamboo forests and the concept of canopy density. Then, based on the growth characteristics of bamboo forests and the characteristics of aerial images, a method for estimating the canopy density based on image texture features is proposed, and a machine learning method is used for model training and testing. The experimental results show that the method proposed in this paper can effectively estimate the canopy density of bamboo forests with high accuracy and robustness.
Keywords: drones; visible light images; bamboo forests; canopy density; machine learning
毛竹是我国重要的经济林之一，具有很高的经济价值和生态重要性。毛竹的生长特点比较特殊，其生长速度很快，同时枝干生长茂密且高度较大，因此毛竹林的郁闭度有着很大的变化。郁闭度是评价林木生长状态的重要指标之一，也是森林资源管理和保护的重要内容之一。传统的郁闭度估测方法主要依赖于人工采样和实地测量，但这种方法存在费时、耗力、精度低等问题。随着无人机技术的快速发展，卫星遥感和无人机遥感成为郁闭度估测的新手段。
毛竹林的生长特点
毛竹生长期一般为3年左右，生长速度较快，生长季节一般为5月至10月，其中6至8月生长速度最快。毛竹林的郁闭度变化较大，对其郁闭度进行监测具有较高的实用价值。
影像特征分析
毛竹林是一种高大的竹林，其枝干很密集，覆盖范围较大，与周围植被具有较不相似的纹理特征。因此，采用基于影像纹理特征的方法进行郁闭度估测具有一定的可行性。影像纹理常用的特征包括灰度共生矩阵(GLCM)、灰度差异矩阵(GDM)、灰度共生概率矩阵(GLCM)、小波变换等。
基于影像纹理特征的方法
本文提出一种基于影像纹理特征的郁闭度估测方法，方法流程如下：
1） 采集毛竹林航拍影像
2） 对航拍影像进行灰度处理
3） 提取灰度图像的纹理特征
4） 计算影像的郁闭度指数
5） 采用机器学习方法进行训练和测试
机器学习方法
在实际应用中，影像纹理特征的提取和计算比较复杂，同时受到拍摄角度、光照条件等干扰。因此，本文采用了机器学习方法对提取的特征进行训练和测试。机器学习方法主要分为监督学习和无监督学习两类，本文采用的是监督学习方法。
本文在四川盆地某毛竹林进行了实验，共采集了20组航拍影像。对这些影像进行了预处理、特征提取和郁闭度估测，然后与实地测量数据进行比较。实验结果表明，本文所提出的方法能够有效地估测毛竹林的郁闭度，并且具有较高的精度和鲁棒性。
本文通过分析毛竹林的生长特点和航拍影像的特性，提出了一种基于影像纹理特征的郁闭度估测方法，并采用了机器学习方法进行模型训练和测试。实验结果表明，本文所提出的方法能够有效地估测毛竹林的郁闭度，并具有较高的精度和鲁棒性，具有一定的应用效果和推广价值。