基于无人机可见光影像的树种和树冠信息提取
——以晋西黄土区蔡家川流域为例

邬宁珊，王佳希，张 岩，*，元慕田，张 琪，高驰宇

(1.北京林业大学 水土保持学院，北京 100083； 2.山西吉县森林生态系统国家野外科学观测研究站，北京 100083)

黄土高原地貌独特，生态环境脆弱，是我国生态环境建设与保护的重点区域。自1999年实施退耕还林工程以来，黄土高原植被恢复效果显著[1]。植被可以保持水土、涵养水源，能够反映陆地的生态环境变化[2-3]，也是衡量黄土高原自然环境状况的重要生态指标[4]。探索快速、准确的植被调查方法，有利于及时反映林业生态工程所取得的效果，并为后续工程的实施提供理论参考和技术支撑[5]。现阶段，树种的判别和树冠信息的更新主要依靠人工实地调查和卫星遥感影像获取。然而，人工实地调查耗时、耗力、周期长，无法满足植被信息快速更新的需求；卫星遥感因分辨率较低、重返周期过长，以及云层遮挡影响清晰度等原因，实际应用受到制约。随着无人机遥感技术的发展，其影像周期获取时间灵活和分辨率高的优点，弥补了人工调查和卫星遥感的不足。但利用无人机遥感进行林地植被信息提取时，其在不同区域的适用性，以及信息提取的精度等仍有待进一步研究。

基于无人机影像的树种判别方法主要可分为基于像元分类法、面向对象分类法和机器学习分类法。基于像元分类法依靠影像的光谱信息，在像素层次进行分类[6]，被广泛应用于低中分辨率遥感影像的信息提取[7-8]，但该方法未考虑到地物间的空间信息，分割过于破碎，分类易产生混淆，无法满足高分辨率影像信息提取的需求。……