近日，我校環(huán)資學(xué)院省部共建亞熱帶森林培育國家重點實驗室森林經(jīng)理學(xué)科研究團隊在遙感領(lǐng)域知名期刊《Remote Sensing of Environment》（影響因子9.085）在線發(fā)表了最新研究成果“Individual tree crown detection from high spatial resolution imagery using a revised local maximum filtering”。該研究開發(fā)了一種基于局部最大值理論的樹木位置和密度監(jiān)測方法，為高精度智能化監(jiān)測森林資源提供技術(shù)支撐。
樹木位置和密度是評價林分空間結(jié)構(gòu)、碳儲量等森林結(jié)構(gòu)和功能的重要參數(shù)。通過樣地調(diào)查方法獲取林分密度是一項非常費時費力的工作。無人機等高分遙感技術(shù)是自動實時監(jiān)測林分密度的最佳方法，具有省時、省力和節(jié)約成本的優(yōu)點。本研究在傳統(tǒng)方法的基礎(chǔ)上，提出了一些合并和分裂的策略，在一定程度上解決了由于樹冠重疊、樹冠與背景難以區(qū)分、樹冠大小異質(zhì)性大等原因?qū)е聜鹘y(tǒng)的局部最大值法存在大樹冠“一分為二”和小樹冠“合二為一”等問題，取得了較高的監(jiān)測精度。
以上研究成果由我校研究人員完成，環(huán)資學(xué)院森林經(jīng)理學(xué)科教師徐小軍為第一作者，碩士研究生參與相關(guān)工作，該研究得到了國家自然科學(xué)基金委面上項目的資助和支持。
（環(huán)資學(xué)院）
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