《表2 不同结构元尺寸分割结果》

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《集成U-Net方法的无人机影像胡杨树冠提取和计数》

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在进行分水岭之前需将数据做平滑滤波处理，此步骤是保证密集区胡杨树冠提取精度的关键所在。图7(d）为提取的密集区树冠，首先进行边缘增强滤波处理，如图7(e）所示，边缘滤波可以凸显树冠与树冠重叠之处的边界信息，便于分割单木树冠。为了提高分水岭算法的精度，首先对分割后的胡杨树冠做图像形态学开运算处理。图像形态学的开运算可以增强主要特征，去除噪声得到相邻均值，减少因噪声干扰造成的分水线位置偏移和因局部极值过多造成的分水岭过分割现象，结合原始图像的纹理特征、灰度值以及色彩特征对胡杨树冠进行再分割以达到最好的效果。进行开运算需要设置结构元尺寸，其大小会直接影响开运算结果，需要通过控制结构元的尺寸来调节开运算的平滑尺度。为了研究最佳的结构元尺寸，随机选取10个300×300像素（50 m×50 m）的样方，通过目视解译作为验证数据，分别采用结构元尺寸为4、5、6、7、8、9进行开运算，具体计算结果见表2。