【摘 要】
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在利用林木冠层半球图像获取冠层孔隙度的过程中,针对因植被反光现象导致的图像误分割或分割不精确,以及传统k均值聚类图像分割方法易陷入局部最优值的问题,提出一种新的林木
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在利用林木冠层半球图像获取冠层孔隙度的过程中,针对因植被反光现象导致的图像误分割或分割不精确,以及传统k均值聚类图像分割方法易陷入局部最优值的问题,提出一种新的林木孔隙度提取策略。首先,利用数字图像处理方法消除了冠层半球图像中植被的反光,降低了因植被反光引起孔隙度计算出现较大误差的风险;然后,将初始聚类中心优化的k均值聚类方法与数字图像的数据特点相结合,确定了较为合理的数据密度搜索半径,提出改进k均值聚类方法对冠层图像进行两次聚类分割,计算出冠层孔隙度。最后,将结果与传统k均值方法、Otsu法和Win S
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