近日，我校環(huán)資學(xué)院省部共建亞熱帶森林培育國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室森林經(jīng)理學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)在遙感領(lǐng)域知名期刊《Remote Sensing of Environment》（影響因子9.085）在線(xiàn)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(kāi)發(fā)了一種基于局部最大值理論的樹(shù)木位置和密度監(jiān)測(cè)方法，為高精度智能化監(jiān)測(cè)森林資源提供技術(shù)支撐。
樹(shù)木位置和密度是評(píng)價(jià)林分空間結(jié)構(gòu)、碳儲(chǔ)量等森林結(jié)構(gòu)和功能的重要參數(shù)。通過(guò)樣地調(diào)查方法獲取林分密度是一項(xiàng)非常費(fèi)時(shí)費(fèi)力的工作。無(wú)人機(jī)等高分遙感技術(shù)是自動(dòng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)林分密度的最佳方法，具有省時(shí)、省力和節(jié)約成本的優(yōu)點(diǎn)。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(shù)冠重疊、樹(shù)冠與背景難以區(qū)分、樹(shù)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(shù)冠“一分為二”和小樹(shù)冠“合二為一”等問(wèn)題，取得了較高的監(jiān)測(cè)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(guó)家自然科學(xué)基金委面上項(xiàng)目的資助和支持。
（環(huán)資學(xué)院）
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