|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИПМех РАН |
||
Определение породной структуры лесного участка по ортофотопланам беспилотной аэрофотосъемкитезисы доклада
- Авторы: Ершов Д.В., Гаврилюк Е.А., Белова Е.И., Никитина А.Д.
- Сборник: Актуальные проблемы современного лесоводства. Вторые международные чтения памяти Г.Ф. Морозова
- Тезисы
- Год издания: 2020
- Место издания: ИТ «АРИАЛ» Симферополь
- Первая страница: 141
- Последняя страница: 152
- Аннотация: Рассмотрен алгоритм определения породной структуры первого яруса спелого древостоя по изображениям беспилотного летательного аппарата (БПЛА) с использованием объектно-ориентированного метода машинного обучения «Random Forest» и первые результаты его применения в Ногинском лесничестве. Леса модельной территории представлены мягколиственными (береза, осина, липа, ольха, ива) и твердолиственными породами (дуб, вяз, клен) с участием хвойных пород (ель и сосна обыкновенная), средний возраст которых находится в диапазоне от 50 до 70 лет с полнотой от 0,4 до 0,8. Съемка территории площадью 1,8 км2 выполнена 25 мая 2020 года с помощью БПЛА «Геоскан-201», оснащенного двумя камерами - цифровой RGB Sony DSC-RX1 в видимом и мультиспектральной RedEdge-MX в пяти каналах видимого и ближнего ИК диапазонах. На основе снимков созданы ортофотопланы и цифровая высотная модель поверхности. Объектом распознавания являются кроны деревьев. В качестве признаков для автоматизированной классификации породы используются спектральные (16), текстурные (40) и геометрические свойства изображений крон деревьев (4), отобранных визуально на ортофотопланах. Эталоны отобраны для пяти пород: сосна, ель, дуб, береза, осина. Общая точность распознавания пород составила 93 процента. Развитие алгоритма будет направлено на увеличение количества распознаваемых пород с привлечением данных летней и осенней съемки модельной территории.
- Добавил в систему: Никитина Алена Дмитриевна