[发明专利]树种的识别方法、装置、计算机设备和可读存储介质

说明书

本发明涉及一种树种的识别方法、装置、计算机设备和可读存储介质。该方法可以包括：获取林木区域的激光雷达数据和多光谱影像；根据激光雷达数据，获取林木区域的冠层高度模型；根据冠层高度模型和预设的分类参数，获取林木区域中树种的矢量分布图；根据矢量分布图与多光谱影像，得到树种分布图。该方法中由于激光雷达数据能够直接获得地物点的空间三维坐标，直观准确地还原林木区域的空间形态和几何关系，提高了获取的林木区域中树种的矢量分布图的精度；另外，多光谱影像能够得到林木区域树种的色彩信息，提高了计算机设备根据矢量分布图与多光谱影像得到树种分布图的精度，进而提高了对林木区域树种识别分类的精度。

技术领域

本发明涉及计算机软件领域，特别是涉及一种树种的识别方法、装置、计算机设备和可读存储介质。

背景技术

地球上的每种植物通常都有很多的个体，它们分别分布在一定的区域上。获取各种植物的种植状况和空间分布情况，对于准确掌握各植物资源储量具有重要的意义，因此，就需要对植物分布区中的树种进行识别。例如，桉树和竹子具有生长速度快、用途广泛和经济效益好等优点，掌握这两种树种的种植情况和空间分布情况，对于准确掌握桉树和竹子的资源储量具有重要的意义。

随着航空激光雷达系统技术，尤其是无人机激光雷达技术的发展，提供的激光雷达数据能够直观准确地还原植被覆盖区域的空间形态及几何关系。目前，识别树种的方法是使用面向对象的方法，使用数据源为机载激光雷达数据与高分辨率影像、近红外图像或者高分辨率彩色近红外遥感影像相结合的数据，对树种进行识别。

但是，传统的树种识别方法难以对树种进行分类，使得识别树种的精度低。

发明内容

基于此，有必要针对传统树种识别方法难以对树种进行分类，使得识别树种的精度低的问题，提供一种树种的识别方法、装置、计算机设备和可读存储介质。

第一方面，本发明实施例提供一种树种的识别方法，所述方法包括：

获取林木区域的激光雷达数据和多光谱影像；

根据所述激光雷达数据，获取所述林木区域的冠层高度模型；

根据所述冠层高度模型和预设的分类参数，获取所述林木区域中树种的矢量分布图；

根据所述矢量分布图与所述多光谱影像，得到树种分布图；所述树种分布图用于识别所述林木区域中的目标树种。

在其中一个实施例中，所述根据所述冠层高度模型和预设的分类参数，获取所述林木区域中树种的矢量分布图，包括：

采用预设的多尺度分割方法，对所述冠层高度模型进行单木分割，得到分割影像；

根据所述分割影像和所述预设的分类参数，获取所述林木区域中树种的矢量分布图。

在其中一个实施例中，所述根据所述分割影像和所述预设的分类参数，获取所述林木区域中树种的矢量分布图，包括：

根据随机森林分类方法确定所述分类参数；所述分类参数包括决策树的深度和决策树的个数；

根据所述分割影像确定训练样本集；所述训练样本集包括所述林木区域中各树种的影像；

根据所述训练样本集和所述分类参数对所述分割影像进行分类，获取所述林木区域中树种的矢量分布图。

在其中一个实施例中，所述根据所述训练样本集和所述分类参数对所述分割影像进行分类，获取所述林木区域中树种的矢量分布图，包括：

根据预设的特征选择算法和数据特征，确定目标特征；所述数据特征包括所述激光雷达数据对应的点云特征和所述多光谱影像对应的影像特征；

根据所述目标特征、所述训练样本集和所述分类参数对所述分割影像进行分类，获取所述林木区域中树种的矢量分布图。