10、树木树冠检测与建模及皮肤区域检测分割技术解析

树木树冠检测与建模及皮肤区域检测分割技术解析

树木树冠检测与建模

树冠检测

树冠检测方法的基本思路是利用经典的洪水漫灌式分水岭算法，从冠层高度模型（CHM）构建区域。由于树冠的大致形状通常是凸形的，在反转z坐标的CHM中，它们往往会形成分水岭。不过，CHM中的精细细节可能会导致过度分割，因此需要进行平滑处理以减少这种影响。高斯滤波已被证明是抑制树顶检测中无关局部最大值的有效方法，这里使用了二阶二项式滤波器，它近似于σ = 0.7的高斯滤波器。此外，还实施了分水岭合并机制，只有当相遇的分水岭的高程差大于容差值Δz时才构建屏障，否则将分水岭合并。具体算法步骤如下：
1. 用不同的标签标记每个最小值，并使用标记的像素初始化集合S，使得对于任何s∈S，变量elev(s)和lab(s)分别表示s的高程和标签。
2. 设U为所有较低邻域都在S中的未标记像素集合，即U = {u|∀s∈S ∩ Nu, elev(s) < elev(u)}。如果U为空，则过程结束，lab(S)给出最终分割结果；否则，转到步骤3。
3. 按以下方式标记U的成员：
- 对于每个u∈U，计算depthu(s) ← elev(u) - elev(s)，其中s∈S ∩ Nu。
- 选择最浅分水岭的邻域作为sshallow = mins depthu(s)。
- 将u添加到S中，设置lab(u) ← lab(sshallow)，elev(u) ← elev(sshallow)。
4. 按以下方式合并相邻的浅分水岭：
- 对于每个u∈U，设Su = {s|s∈S ∩ Nu, depthu(s) ≤ Δz}。
- 如果|Su| > 1：