基于无人机影像与Mask R-CNN的单木树冠检测与分割

对无人机遥感影像中单木树冠进行检测与分割并获取树冠冠幅与树冠面积参数,可以为城市中不同场景下的林业资源调查提供高效快捷的途径.以银杏树为研究对象,创建基于无人机遥感影像的银杏单木树冠数据集,并使用卷积神经网络Mask R-CNN算法结合正射影像图对城市中不同场景下的树冠进行检测和树冠边界勾绘以获取相关树冠参数.结果表明,加入无人机银杏树冠影像数据集训练后的网络模型,可以较好地适用于城市不同场景下的银杏单木树冠检测与分割.在4个测试场景下的86棵银杏单木树冠目标总体查准率达到93.90％,召回率达到89.53％,F1-score为91.66％,平均精度均值为90.86％,且可以提取到较为准确的银杏单木树冠的冠幅值与树冠面积,预测冠幅的平均相对误差与均方根误差分别为7.50％和0.55,预测树冠面积的平均相对误差与均方根误差分别为11.15％和2.48.将无人机影像与深度学习算法结合应用到城市林业资源调查中,可以得到较为准确的树冠检测与轮廓分割结果,有效地提高城市林业资源调查效率..