Individual tree detection and crown delineation (ITDD) are critical in forest inventory management and remote sensing based forest surveys are largely carried out through satellite images. However, most of these surveys only use 2D spectral information which normally has not enough clues for ITDD. To fully explore the satellite images, we propose a ITDD method using the orthophoto and digital surface model (DSM) derived from the multi-view satellite data. Our algorithm utilizes the top-hat morphological operation to efficiently extract the local maxima from DSM as treetops, and then feed them to a modi-fied superpixel segmentation that combines both 2D and 3D information for tree crown delineation. In subsequent steps, our method incorporates the biological characteristics of the crowns through plant allometric equation to falsify potential outliers. Experiments against manually marked tree plots on three representative regions have demonstrated promising results - the best overall detection accuracy can be 89%.


翻译:单个树的探测和树冠划界(ITDD)在森林盘存管理方面至关重要,基于遥感的森林调查主要通过卫星图像进行,但是,大多数这些调查只使用通常没有足够的ITDD线索的2D光谱信息。为了充分探索卫星图像,我们提议使用从多视图卫星数据中得出的正光和数字表层模型(DSM)来使用ITD方法。我们的算法利用顶部形态操作有效地从DSM中提取当地最大树冠,然后将其输入一个将2D和3D信息结合起来用于树冠划界的modifie 超级像素分解系统。在随后的步骤中,我们的方法通过植物全方位方位方位方位将王冠的生物特性纳入到潜在的外缘中。在三个具有代表性的区域对人工标记的树块进行实验已经显示出有希望的结果,最好的总体检测精确度可以达到89%。

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