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eCogntion软件林业应用案例——基于高分辨率无人机影像的枯死松树的自动识别与提取

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eCogntion软件林业应用案例——基于高分辨率无人机影像的枯死松树的自动识别与提取

eCogntion软件林业应用案例——基于高分辨率无人机影像的枯死松树的自动识别与提取

图源科技

2023-04-04

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导读：利用eCognition软件自动识别、提取影像中枯死松树

自1982年在我国南京中山陵首次发现松材线虫病，截止2022年3月全国共有19个省（自治区、直辖市）发生疫情，松材线虫病蔓延速度较快，防治难度较大，近几年随着无人机航测技术的不断发展，采用无人机搭载多光谱相机等传感器进行全面松材线虫病普查与动态监测作业模式越来越普遍。在获取到航测影像后如何自动地快速识别与提取因病虫害导致的枯死松树已成为林业动态监测调查面临的主要问题。

本次案例研究内容是基于无人机航测采集的影像，通过无人机航空摄影测量软件UASMaster快速生成10cm高分辨率的真正射影像，然后通过智能影像解译分析软件eCognition快速识别与提取线虫病导致的枯死松材，并导出这些松材分布图与位置信息，交付林场作业人员进行定点定位的枯死树清理与防治。

高分辨率影像数据概况

影像分辨率：10cm

影像波段：红光波段、绿光波段、蓝光波段

图1 原始影像与波谱特征

目标物识别基本技术路线

利用eCognition软件中的面向对象影像分析技术（OBIA）来对正射影像进行数据处理与目标识别。基本技术路线如下所示：

图2 eCognition地物分类的基本策略

基于eCognition面向对象（OBIA）技术的

目标物提取

（一）先分类 “非目标物地物”

1. 基于多尺度分割算法，利用“影像分割预览工具”进行参数尺度的预测，选择适宜尺度将“健康植被”进行分割。多尺度分割算法应用效果如下所示：

图3 “影像分割预览工具”效果

2. 基于Assign Class分类算法，利用长宽比、蓝光波段的均值特征因子、明亮度特征因子和面积特征因子分类出“健康植被”、“影像背景”、“道路”和“水域”。

图4 “健康植被”提取效果

图5“道路”提取效果

图6 “水域”优化效果

（二）实现 “枯树”和“发黄树顶”的单株分割与分类

1. “枯树”分析要基于前期的地物分类结果。先将包含“枯树”和“发黄树顶”的影像地块分割成单株。

图7 “单株级别”多尺度分割效果展示

2. 从剩下的“未分类”中分类出“发黄树木”和“枯树”类型，主要利用的是蓝光波段的均值特征。利用“将影像对象转换为矢量对象”的算法，将“枯树”的影像对像转换为矢量样本点，并且导出该样本点的XY定位坐标，即“枯树”的定位信息。

图8 “枯树”分类结果及定位信息表

（三）实现“枯树”阈值特征值范围统计

利用二维特征空间图显示“枯树”地物，便于我们统计该地物类型的阈值范围。如下所示，X轴上选择的是坐标系中对应的点X坐标，Y轴上选择的是坐标系中对应的点Y坐标。

图9 二维特征空间图

本次研究成果不仅实现了对植被健康状态的调查，而且对病死寄主松树进行精准定位，绘制疫情分布示意图和疫情小班详图，方便林业管理作业人员对枯死松树进行定点清理。真正实现了基于无人机航测模式进行林业病虫害智能化、精细化动态监测与管理。

今日案例分享就到这里啦，我们下期再见。

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