【摘 要】
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对基于无人机影像生成的树冠高度模型(Canopy Height Model,CHM),采用局部最大值算法进行树顶点和树高提取的可行性进行了探讨。此外,还探讨了分辨率、窗口大小对于树顶点提
【机 构】
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浙江农林大学信息工程学院,浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室,浙江省公益林和国有林场管理总局,国家林业与草原局林业感知技术与智能装备重点实验室
【基金项目】
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浙江省科技重点研发计划资助项目(2018C02013);国家自然科学基金面上项目(31670641)
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对基于无人机影像生成的树冠高度模型(Canopy Height Model,CHM),采用局部最大值算法进行树顶点和树高提取的可行性进行了探讨。此外,还探讨了分辨率、窗口大小对于树顶点提取的影响。以密集的针阔混交林为样地,利用SfM(Structure from Motion)算法结合无人机影像对研究区进行三维重建,得到点云、数字表面模型(Digital Surface Model,DSM)、数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)等一系列三维数据并生成CHM。然后,对不同分
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