技術(shù)特征：

1.一種結(jié)合形態(tài)學(xué)和標(biāo)記控制的無人機影像林冠分割方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1：利用無人機獲取若干幅林區(qū)的局部遙感影像，對所述若干幅林區(qū)遙感圖像進行鑲嵌和正射校正得到林區(qū)的完整遙感影像；

步驟S2：采用高斯濾波方法對完整遙感影像的綠光波段進行平滑濾波處理；

步驟S3：采用自適應(yīng)的局部最大值搜索方法從完整遙感影像的綠光波段中檢測林冠頂點位置；

步驟S4：利用形態(tài)學(xué)運算，通過一個強制最小值轉(zhuǎn)換將獲取的林冠頂點位置信息強加到平滑濾波后的綠光波段影像上；

步驟S5：對于步驟S1獲得的完整遙感影像，采用ISODATA聚類算法得到只包含林冠區(qū)域和非林冠區(qū)域兩類的二值影像，將提取出的非林冠區(qū)域作為分割的外部標(biāo)記；

步驟S6：基于步驟S4和步驟S5獲得的結(jié)果，將外部標(biāo)記強加到經(jīng)過強制最小值轉(zhuǎn)換后的影像上進行分水嶺變換分割，獲得精確的林分單木林冠邊界信息。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)合形態(tài)學(xué)和標(biāo)記控制的無人機影像林冠分割方法，其特征在于：所述局部遙感影像為真彩色影像，分辨率在0.05-0.20m之間。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)合形態(tài)學(xué)和標(biāo)記控制的無人機影像林冠分割方法，其特征在于：所述步驟S2的具體方法如下：采用一個高斯分布曲線來對完整遙感影像的綠光波段進行處理，減少影像的噪聲水平和強化林冠頂點的輻射強度值，濾波公式如下：

$G_{(i,j)}=\frac{1}{2{\mathrm{\π}}^2}{e}^{-\frac{i^2+j^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}}$

式中，G(i,j)為第i行，j列處影像象元高斯濾波結(jié)果，i、j為自然數(shù)，σ為高斯濾波的均方差，σ取值選擇林分內(nèi)最小林冠尺寸大小作為窗口進行影像濾波處理。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)合形態(tài)學(xué)和標(biāo)記控制的無人機影像林冠分割方法，其特征在于：所述步驟S3的具體方法如下：

步驟S31：通過一個固定窗口探測樣地內(nèi)潛在的林冠頂點位置，獲得潛在林冠頂點；

步驟S32：采用自適應(yīng)的動態(tài)窗口對獲取的潛在林冠頂點進行判斷，如果當(dāng)前頂點為對應(yīng)窗口區(qū)域的最大值則保存，否則刪除；動態(tài)窗口大小通過計算潛在頂點八個剖面方向半方差的變程值進行確定，其影像像元的半方差計算公式為：

$\mathrm{\γ}\left(h\right)=\frac{1}{2N\left(h\right)}\underset{i=1}{\overset{N\left(h\right)}{\Σ}}{\[Z\left(x_i\right)-Z(x_i+h)\]}^2$

式中，γ(h)為經(jīng)驗半方差值，x_i為影像的像元位置，h為兩個像元的空間分隔距離，Z(x)為對應(yīng)影像x_i處的像元值，N為在一定分隔距離下像元對的對數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)合形態(tài)學(xué)和標(biāo)記控制的無人機影像林冠分割方法，其特征在于：所述步驟S4的具體方法如下：

步驟S41：對濾波處理后的影像f進行取反操作，然后對獲取的林冠頂點進行極小值標(biāo)記，獲得標(biāo)記影像，如下式：

式中，f_m為獲取的標(biāo)記影像，p為影像的每個像元，t_max為影像的最大值；

步驟S42：逐像元的計算影像f+1和標(biāo)記影像f_m之間的極小值，對影像進行強制最小值轉(zhuǎn)換；

這一步驟中，形態(tài)學(xué)計算表示為：(f+1)∧f_m，然后利用標(biāo)記圖像f_m對(f+1)∧f_m進行形態(tài)學(xué)腐蝕重建，如下式：

式中，f_mp為強制最小值轉(zhuǎn)換后的影像，描述(f+1)∧f_m在標(biāo)記影像f_m掩膜下的形態(tài)學(xué)腐蝕重建過程。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)合形態(tài)學(xué)和標(biāo)記控制的無人機影像林冠分割方法，其特征在于：所述步驟S5的具體方法如下：基于獲得的完整遙感影像，采用ISODATA非監(jiān)督分類方法進行分類，設(shè)置的分類類別數(shù)≥10，最大迭代次數(shù)≥5；對獲取的分類結(jié)果通過目視判讀進行合并，得到只包含林冠區(qū)域和非林冠區(qū)域這兩類的二值影像，并將提取出的非林冠區(qū)域作為分割的外部標(biāo)記。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)合形態(tài)學(xué)和標(biāo)記控制的無人機影像林冠分割方法，其特征在于：所述步驟S6中分水嶺變換分割采用公式如下：

式中，WaterShed()是分水嶺函數(shù)；Mask是掩膜函數(shù)；B_OutMask是外部標(biāo)記，即非林冠區(qū)域，W_canopy為林分單木林冠邊界。