[發明專利]樹種的識別方法、裝置、計算機設備和可讀存儲介質

在審

• 申請號: 201811243826.5
• 申請日: 2018-10-24
• 公開（公告）號: CN111091030A
• 公開（公告）日: 2020-05-01
• 發明（設計）人: 劉正軍;崔小芳;王靜
• 申請（專利權）人: 中國測繪科學研究院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 景懷宇

1.一種樹種的識別方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取林木區域的激光雷達數據和多光譜影像；

根據所述激光雷達數據，獲取所述林木區域的冠層高度模型；

根據所述冠層高度模型和預設的分類參數，獲取所述林木區域中樹種的矢量分布圖；

根據所述矢量分布圖與所述多光譜影像，得到樹種分布圖；所述樹種分布圖用于識別所述林木區域中的目標樹種。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述冠層高度模型和預設的分類參數，獲取所述林木區域中樹種的矢量分布圖，包括：

采用預設的多尺度分割方法，對所述冠層高度模型進行單木分割，得到分割影像；

根據所述分割影像和所述預設的分類參數，獲取所述林木區域中樹種的矢量分布圖。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述分割影像和所述預設的分類參數，獲取所述林木區域中樹種的矢量分布圖，包括：

根據隨機森林分類方法確定所述分類參數；所述分類參數包括決策樹的深度和決策樹的個數；

根據所述分割影像確定訓練樣本集；所述訓練樣本集包括所述林木區域中各樹種的影像；

根據所述訓練樣本集和所述分類參數對所述分割影像進行分類，獲取所述林木區域中樹種的矢量分布圖。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述訓練樣本集和所述分類參數對所述分割影像進行分類，獲取所述林木區域中樹種的矢量分布圖，包括：

根據預設的特征選擇算法和數據特征，確定目標特征；所述數據特征包括所述激光雷達數據對應的點云特征和所述多光譜影像對應的影像特征；

根據所述目標特征、所述訓練樣本集和所述分類參數對所述分割影像進行分類，獲取所述林木區域中樹種的矢量分布圖。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據預設的特征選擇算法和數據特征，確定目標特征，包括：

根據數據特征的重要度分別對各所述目標樹種的數據特征進行排序；

分別獲取每個所述目標樹種的前N個數據特征；

確定每個所述目標樹種的前N個數據特征的并集為所述目標特征。

6.根據權利要求1-5任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述激光雷達數據，獲取所述林木區域的冠層高度模型，包括：

根據所述激光雷達數據，獲取數字高程模型和數字表面模型；

根據所述數字高程模型和所述數字表面模型，獲取所述冠層高度模型。

7.根據權利要求1-5任一項所述的方法，其特征在于，所述獲取林木區域的激光雷達數據和多光譜影像之后，所述方法還包括：

根據預設的第一處理方法，對所述激光雷達數據進行預處理；所述第一處理方法包括粗差剔除算法和/或濾波分類算法；

采用預設的第二處理方法，對所述多光譜影像進行預處理；所述第二處理方法包括校正方法、輻射定標方法、大氣校正方法和圖像融合方法中的至少一個。

8.一種樹種的識別裝置，其特征在于，所述裝置包括：

第一獲取模塊，用于獲取獲取林木區域的激光雷達數據和多光譜影像；

第二獲取模塊，用于根據所述激光雷達數據，獲取所述林木區域的冠層高度模型；

第三獲取模塊，用于根據所述冠層高度模型和預設的分類參數，獲取所述林木區域中樹種的矢量分布圖；

確定模塊，用于根據所述矢量分布圖與所述多光譜影像，得到樹種分布圖；所述樹種分布圖用于識別所述林木區域中的目標樹種。

9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1-7中任一項所述方法的步驟。

10.一種可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1-7中任一項所述方法的步驟。