樹木檢測及其在林業(yè)中的應(yīng)用利用無人機(jī)、飛機(jī)或衛(wèi)星拍攝的空中圖像，rvsto視覺可以創(chuàng)建林業(yè)圖像處理與分析有效確定：

　　樹木檢測

　　樹的自動檢測是許多應(yīng)用中的初始階段。該系統(tǒng)正在標(biāo)記樹形中心，并為其指定地理坐標(biāo)。這里的主要應(yīng)用之一是股票評估。由于高的檢測性能，這里的數(shù)字是很準(zhǔn)確的。

樹檢測

　　按類型劃分的樹木分類

　　樹分類是一種自動的后樹檢測過程。rvsto視覺應(yīng)用于比較科學(xué)的技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)，以確保準(zhǔn)確的樹分類，即使圖像已遭受腐敗和強(qiáng)度和色調(diào)的變化(白平衡)。它可以同時處理RGB和CIR圖像。

桉樹冠層測定分類研究

利用林冠測量對松樹進(jìn)行分類

基于冠層測量的混交樹類型分類

樹冠測量中的樹木分類

基于CIR圖像的桉樹分類及冠層測量

　　樹木健康

　　CIR和NDVI指數(shù)的變化呈上升趨勢。由于Rvstoision同時支持CIR和RGB，因此對這些信息進(jìn)行了精細(xì)的保存和計算，以準(zhǔn)確地指出問題元素(樹或作物)。

　　莖密度

　　單位面積的樹木數(shù)量。這個數(shù)字可以從樹檢測和行檢測過程中得到。

　　樹冠(冠層)大小

　　樹冠(冠層)尺寸的檢測是基于樹冠檢測的主要應(yīng)用之一，一些研究表明，莖的大小與其冠層之間存在相關(guān)性。樹冠越大，樹干就越大,它能生長更多的木材。

樹冠尺寸測量

　　樹冠直徑分布

　　顯示森林剖面總體質(zhì)量的統(tǒng)計參數(shù)。它是冠層(冠層)測量能力的一種應(yīng)用。一般情況下，一些峰向更大的面積(更大的檐篷)的分布表明，從森林剖面可以獲得更多的木材。

　　幼林造林質(zhì)量檢測

　　幼樹檢測(黃色圓圈)顯示了小物體在航空圖像檢測中的挑戰(zhàn)(圓圈大小沒有意義)

　　幼樹種植狀況比較關(guān)鍵，只有前三個月是重新種植的時間間隔(當(dāng)起初種植的樹木沒有生長)，這里有兩個具有挑戰(zhàn)性的程序：

　　幼樹種植失?。簷z測過程帶來許多困難和挑戰(zhàn)，幼樹通常很小，在空中圖像中有一個很小的足跡。此外，小樹周圍還有雜草和其他似是而非的東西。本文使用了rvsto視覺強(qiáng)大的檢測和分類算法。

　　重新種植過程優(yōu)化：當(dāng)發(fā)現(xiàn)幼樹失敗時，我們用較小的處理(重新種植)努力來挑戰(zhàn)。rvsto視覺的優(yōu)化是基于分組附近的種植面積段，并創(chuàng)造了一些較小的旅行在兩者之間。

　　樹木產(chǎn)量估算

　　在任何時候，rvsto視覺快速、準(zhǔn)確的樹檢測算法和方法都可以從航空圖像中得到相應(yīng)的結(jié)果。

　　抽樣規(guī)劃(地面驗證)

　　傳統(tǒng)上，森林儲量評估是利用地面小組進(jìn)行的。這個小組正在“取樣”一個區(qū)域，測量里面的樹木數(shù)量。然后，進(jìn)行外推，以評估整個森林木材存量。該方法不準(zhǔn)確，嚴(yán)重依賴于人的技能和選定的樣本區(qū)域。rvsto視覺，可以通過提出反映平均樹密度的區(qū)域來協(xié)助這一過程。它可以用來驗證自動程序。

　　支持RGB和CIR圖像的樹檢測

　　rvsto視覺算法可以處理任何灰度和彩色通道的集合或子集。

　　這種自動樹檢測和識別能夠更準(zhǔn)確地做出決策，從而節(jié)省時間和成本，特別是在難以到達(dá)的地區(qū)。歡迎您現(xiàn)在咨詢我們?nèi)魏瘟謽I(yè)和準(zhǔn)確農(nóng)業(yè)圖像處理項目。