基于激光雷达数据和标记控制分水岭分割的草原林木个体树冠检测方法

本研究提出了一种新的从激光雷达数据中检测个体树冠并应用标记控制分水岭分割来分离草原林中个体树木的方法。树冠最大模型 (CMM) 中的局部极值搜索被用来检测树冠。与以往的方法不同，本方法的窗口大小是由冠幅和树高之间的回归曲线的预测区间的下限确定的。CMM 模型被创建来减少树冠最大值检测的误差。树冠最大值检测也是基于它们通常位于树冠中心附近的事实。该树木分割的准确性通过五倍交叉验证方法进行评估。结果表明，树木分离的绝对准确性为 64.1％，远高于仅在由回归曲线确定的窗口大小内搜索局部极值的方法的准确性 (37.0％)。