27、树木空洞检测与事故识别预警系统的创新探索

树木空洞检测与事故识别预警系统的创新探索

树木空洞检测：基于人工神经网络的解决方案

树木在生态系统中扮演着至关重要的角色，但树木空洞的出现会影响树木的健康和稳定性。研究表明，任何树木都可能形成空洞，但成熟树木形成空洞的几率更高。这可能是由于树木成熟时下部树枝的自我修剪，暴露的区域最终形成空洞。而且，树木年龄越大，空洞往往越深，生长也会变差，失去坚固性。若能在早期处理树木空洞，可延长树木寿命。

为了检测树木空洞，机器学习技术被证明是有效的，其中人工神经网络（ANN）因其学习能力和对非线性复杂关系的建模能力，被用于开发基于ANN的树木空洞分类检测模型。

多层感知器（MLP）原理

多层感知器是一种前馈神经网络，适用于线性可分数据的分类。它包含输入层、隐藏层和输出层。输入层负责接收需要进一步处理的初始数据；隐藏层进行必要的计算，是输入层和输出层之间的中间层；输出层根据输入产生输出。

检测流程

1. 图像选择 ：这是最初步骤，用户通过对话框从系统中选择特定的树木图像，以便进行后续计算。
2. 特征选择 ：此步骤从树干中选择空洞区域，它对于选择图像中的感兴趣区域并获取训练模型的输入至关重要。
3. MLP训练 ：使用两个输入节点进行训练，一个节点包含有空洞图像的输入值，另一个包含无空洞图像的值。对输入节点的异常数据进行最小 - 最大变换缩放，然后设计最大迭代次数为300的MLP模型。
4. MLP测试 ：基于训练好的模型进行测试，