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🔥 内容介绍

 随着人工智能与无人机技术的飞速发展，无人机在环境监测、农业林业等领域的应用日益广泛。精准高效的树木检测技术对于森林资源管理、病虫害预警、林火监测以及生态系统评估具有重要意义。传统的树木检测方法，如人工巡查和卫星遥感，存在效率低下、成本高昂、实时性差等问题。本文旨在探索一种基于递减圆拟合算法的无人机树木检测方法，以期提升检测精度和效率。本研究详细阐述了递减圆拟合算法的原理，并结合无人机影像数据处理流程，构建了一套完整的树木检测系统。实验结果表明，该方法在复杂林地环境中仍能有效识别并定位单株树木，具有较强的鲁棒性和实用价值，为未来无人机智能林业应用提供了新的技术途径。

关键词： 无人机；树木检测；递减圆拟合；图像处理；智能林业

1. 引言

森林是地球生态系统的重要组成部分，为人类提供了丰富的生态服务和经济效益。对森林资源进行精确、实时的监测与管理，是实现可持续发展的重要保障。在林业生产和管理中，树木的精确检测与定位是多项任务的基础，包括但不限于林木清点、生长状况评估、病虫害早期发现、火灾隐患排查以及采伐规划等。

传统的树木调查方式主要依赖人工实地勘测，这种方法劳动强度大、耗时费力，且在地形复杂、交通不便的区域难以实施。此外，人工调查易受主观因素影响，数据精度和一致性难以保证。卫星遥感技术虽然能够实现大范围监测，但其空间分辨率有限，难以对单株树木进行精细识别，且易受云层遮挡等天气因素影响。

近年来，无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）技术的兴起为林业监测带来了革命性的变革。无人机搭载高分辨率传感器（如可见光相机、多光谱相机、激光雷达等）能够快速获取高质量的林地影像数据，具有作业灵活、成本相对较低、实时性强等优点。结合先进的图像处理和计算机视觉算法，无人机有望实现树木的自动化、智能化检测。

目前，基于无人机影像的树木检测方法主要包括两大类：基于深度学习的方法和基于传统图像处理的方法。深度学习方法在复杂场景下表现出强大的特征学习能力和高检测精度，但通常需要大量的标注数据进行模型训练，且计算资源需求较高。传统图像处理方法则通过设计特定的算法来提取树木的几何、纹理、光谱等特征，其优点是无需大量标注数据，算法可解释性强，但对影像质量和场景变化较为敏感。

本文聚焦于一种基于传统图像处理的树木检测方法——递减圆拟合算法。该算法利用树冠在无人机正射影像中呈现的近似圆形特征，通过迭代拟合不同大小的圆来识别树木。我们期望通过对该算法的深入研究和优化，克服其在复杂林地环境中的挑战，为无人机智能林业应用提供一种高效、鲁棒的树木检测解决方案。

2. 递减圆拟合算法原理

递减圆拟合算法（Decremental Circle Fitting Algorithm）是一种基于图像形态学和几何特征的树木检测方法。其核心思想是，在无人机正射影像中，健康生长的单株树木的树冠在俯视图上通常呈现出大致的圆形或椭圆形轮廓。该算法通过从预设的最大圆半径开始，逐步减小半径，并在图像中搜索符合特定条件（如亮度、颜色、纹理等）的圆形区域，从而识别出树木。

2.1. 算法基本流程

递减圆拟合算法的典型流程如下：

1. 预处理：

    对无人机原始影像进行必要的预处理，包括正射校正、辐射定标、去噪、增强等。若影像包含多个光谱波段，可进行波段组合或计算植被指数（如NDVI），以突出植被信息。

2. 树冠区域初步分割：

    利用阈值分割、聚类分析或机器学习等方法，将影像中的植被区域与非植被区域（如裸地、道路、水体等）进行初步分离，缩小后续圆拟拟合的搜索范围。

2.2. 关键参数与优化

递减圆拟合算法的性能受多个参数和细节处理的影响：

3.1. 无人机数据采集

• 无人机平台：

   选用搭载高分辨率可见光相机的多旋翼无人机，例如大疆精灵系列或Mavic系列。

• 飞行规划：

   采用专业飞行规划软件（如DJI Ground Station Pro, Pix4Dcapture）进行航线规划，设置合适的飞行高度、航向和旁向重叠率，确保影像数据能够完全覆盖研究区域并满足后续镶嵌要求。通常飞行高度在50-150米之间，重叠率在70%-85%之间。

• 数据采集：

   在晴朗无风或微风条件下进行飞行作业，避免影像模糊和阴影干扰。

3.2. 影像预处理

1. 影像拼接与正射校正：

    利用Pix4Dmapper、Agisoft Metashape等专业软件，对无人机采集的原始影像进行空三解算、密集点云生成、DSM/DTM生成，最终生成高分辨率的正射影像图（Orthomosaic）。正射影像图消除了地形起伏引起的投影变形，使地面物体的位置信息更加准确。

2. 辐射校正与色彩平衡：

    对正射影像进行辐射校正，消除光照条件、传感器响应等因素引起的亮度差异。进行色彩平衡以保证影像色彩的一致性。

3. 区域裁剪：

    根据研究需求，将感兴趣区域（ROI）从大范围正射影像中裁剪出来，减少后续处理的数据量。

3.3. 树冠区域分割

为了提高递减圆拟合的效率和准确性，首先对影像进行树冠区域的初步分割。本文采用基于NDVI（归一化植被指数）的阈值分割方法。

3.4. 递减圆拟合

在分割出的树冠区域内，应用递减圆拟合算法进行树木检测。

3.5. 结果可视化与评估

将检测到的树木位置（圆心坐标）和树冠大小（半径）叠加显示在原始正射影像上，以便直观地评估检测效果。通过与人工标注的真实值进行对比，计算查准率（Precision）、查全率（Recall）和F1-Score等指标，定量评估算法的性能。

4. 结论与展望

本文提出并研究了一种基于递减圆拟合算法的无人机树木检测方法。该方法利用无人机高分辨率影像，结合图像预处理、树冠区域分割和迭代圆拟合技术，实现了单株树木的初步检测。实验结果验证了该方法在特定林地环境下的可行性，并指出了其在复杂场景中存在的挑战。

尽管递减圆拟合算法存在一些局限性，但其简洁高效的特点使其在某些应用场景（如树木分布稀疏、树冠形状规则的林地）仍具有实用价值。为了进一步提升检测精度和鲁棒性，未来可以从以下几个方面进行深入研究和改进：

1. 多特征融合：

    结合更多维度的特征，如颜色、纹理、高度信息（从DSM中提取），甚至深度学习提取的语义特征，构建更全面的树冠评估模型。

2. 多尺度与自适应：

    引入多尺度分析，在不同分辨率下进行圆拟合，以适应不同大小的树木。开发自适应阈值调整策略，以应对不同光照和场景条件。

3. 结合深度学习：

    将递减圆拟合算法作为深度学习模型的前处理步骤，或者将深度学习模型（如U-Net、Mask R-CNN）的分割结果作为递减圆拟合的输入，实现优势互补。例如，深度学习模型可以先精确分割出树冠区域，然后递减圆拟合在此区域内进行更精细的个体识别。

4. 三维信息利用：

    结合无人机激光雷达（LiDAR）数据，获取树木的三维点云信息。利用点云数据可以更准确地分割单株树木，即使树冠重叠也能基于高度信息进行区分，并获取树高、冠幅等更丰富的结构参数。

5. 算法优化与并行化：

    优化算法的计算效率，例如采用图像金字塔、区域增长等技术，并利用GPU并行计算加速处理过程，以满足大规模林业监测的实时性需求。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 许正文,姚连璧.基于稳健估计的直接最小二乘椭圆拟合[J].大地测量与地球动力学, 2008, 28(1):4.DOI:CNKI:SUN:DKXB.0.2008-01-018.

[2] 刘扬.基于虹膜身份识别算法的研究[D].东北石油大学[2025-09-28].DOI:CNKI:CDMD:2.1014.390261.

[3] 马时亮,马群,史国清.基于MATLAB的激光光斑图像处理算法[J].工具技术, 2011, 45(8):3.DOI:10.3969/j.issn.1000-7008.2011.08.023.

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