[发明专利]林地的自动树龄分类

说明书

技术领域

对于林地公司、政府或者研究机构通常很重要的是，在无需实际进入和检查森林的情况下，能够对森林中的树木的树龄进行精确分类。例如，到达远方林地是困难的，或者森林太大以至于派员工来调查整个现场在成本上是不经济的。因此，通常使用森林的卫星或者航空图像来对森林中的树木的树龄进行分类。

一种传统的使用卫星图像的树龄分类方法包括在若干个时间上间隔的图像中检测差异，以确定何时对森林区域进行采伐，并且在若干个后续图像中跟踪相应的区域，以确定树木生长的如何。根据图像之间的变化的分析，能够确定树龄。这样的方法是耗时的，并且需要一定量的人工观察，因此难于自动化。

对于给出的这些问题，需要一种以更有效并且能够自动化的使用远程获取的图像来对树龄自动分类的系统和方法。

发明内容

为了解决以上问题，本公开的技术利用对关注区域的图像进行分析以对树龄进行分类的计算机系统来取代对树龄进行分类的人工处理。在一个实施例中，包括中红外数据的三个时间上间隔的图像被加载到计算机的存储器中，并且被用于建立关注区域的假彩色合成图像。通过把来自三个图像中的每一个的中红外数据分配到用于假彩色合成图像的不同RGB颜色分量而建立假彩色合成图像。然后，用于假彩色合成图像的RGB颜色分量被转换为颜色空间数据，并且被分类到多个颜色类。基于编码的逻辑或者根据已经被预先把颜色类映射到特定树龄或者树龄范围的数据集，每种颜色类被分配给树龄。

在一个实施例中，来自关注区域的三个图像的中红外数据被用于假彩色合成图像的RGB颜色分量。在另一个实施例中，中红外数据与一定百分比的来自图像的近红外数据混合，以建立RGB颜色分量。

提供上述概述以用简化的形式介绍将在具体实施方式部分中详细描述的概念。该概述无意标识所要求保护的主题的关键特征，也无意帮助确定所要求保护的主题的范围。

附图说明

结合附图，通过参考以下的详细说明，将更好地理解所公开的技术的上述方面和很多伴生的优点，并且因此能够更容易地理解本发明的上述方面和伴随的优点，在附图中：

图1示出了根据所公开技术的一个实施例的用于对树龄进行自动分类的技术；

图2示出了根据公开的技术的另一个实施例的用于对树龄进行自动分类的技术；

图3示出了用于执行公开的技术的实施例的合适的计算机系统的框图；以及

图4是根据公开的技术的实施例的通过计算机系统执行以对树龄进行自动分类的步骤的流程图。

具体实施方式

如上所述，本公开的技术涉及使用遥感图像对诸如森林的关注区域中的树的树龄进行分类的方法和装置。在以下详细描述的实施例中，遥感图像是地球资源卫星(Landsat)图像，其包括六个反射带中的图像数据，所述六个反射带包括红色、绿色和蓝色可见光带，以及近红外和中红外带。然而，也可以使用包括中红外图像数据的其他远程获取的图像，诸如利用其他卫星系统获取的图像。

如图1中所示，获取诸如私有森林、国有森林、州或者省属森林等等的关注区域的三个图像10、20、30。图像中的中红外数据具有与图像中的做光合作用的植物或者树木的反射率相对应的亮度。在一个实施例中，图像10、20、30是地球资源卫星图像，并且从带5和/或带7数据(分别为1.55至1.75和2.08至2.35微米)取得中红外数据。在这两个光谱带中，活跃生长的树木比不那么快速生长的树木显得更加明亮。例如，在1988年取得的第一图像10中，与树木区域42相对应的中红外数据显得明亮，其指示最近采伐的区域或者年轻的活跃生长的树木的区域。与树木的第二区域44相对应的中红外数据显得较不明亮，其指示较老的树木，并且与树木的第三区域46相对应的中红外数据显得更暗，其指示更老的树木。例如，在1998年取得的第二图像20中，与树木的第二区域44相对应的中红外数据现在变得明亮，其指示该区域中的树木已经在拍摄第一图像的时刻和拍摄第二图像的时刻之间的时间内被采伐。与树木的第三区域46相对应的中红外数据现在是图像中最暗的，其指示该区域具有图像中最老的树木。

例如，在2008年取得的第三图像30中，与树木区域46相对应的中红外数据现在最亮，指示该区域中的树木已经在获得第二图像20的时刻和获得第三图像30的时刻之间的某个时间被采伐。与树木的第一区域42相对应的中红外数据现在是第三图像30中最暗的，指示在第一图像10中曾经年轻的树木现在是第三图像30中最老的。