天山云杉林无人机可见光影像树冠信息提取方法研究

高精度轻小型无人机森林树冠参数信息提取方法是森林资源监测和生态功能评估的重要基础.以新疆山地森林优势树种天山云杉为研究对象,在南山实习林场采集积雪背景下无人机遥感影像并进行预处理,对比分析3种方法(以光谱为特征空间的面向对象法、以光谱+纹理为特征空间的面向对象法、随机森林法)提取天山云杉林树冠参数信息的精度.结果 表明:3种方法提取天山云杉林分郁闭度精度均高于93％,其中以光谱为特征空间的面向对象法最优,精度可达93.73％;3种方法自动提取单木树冠面积与目视解译结果的R2均大于0.91,虽然随机森林法的统计指标最优,但面向对象法可获得完整的单木树冠闭合曲线,故以光谱+纹理为特征空间的面向对象法效果较优;面向对象法的最优分割尺度为29,纹理特征的加入会导致郁闭度提取精度降低0.66％,但会优化单木树冠面积提取效果.