《表1 不同方法树冠分割精度评价》

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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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从表2数据观察可知，结构元尺寸的大小跟提取出来的株数成反比。因为，结构元尺寸越大，对图像平滑尺度越大，更多的特征点被周围相元“同化”，得到的结果就会偏小，造成漏分割现象；相反，结构元尺寸越小，保留的特征点越多，使用分水岭算法就会得到更多的株数，造成过分割现象。所以，为了寻找最合适的分割尺度，将结果分别做线性回归拟合（图8），实验证明结构元尺寸为6的时候R2取得最大值0.89，表明此时可以取得最佳分割效果，图8中绿色的线是使用结构元尺寸为6的测试结果。Crowther等[2]在计算全球树木株数时候R2高达0.97，因为本研究验证样方数量少，并且选择的样方区域大小相同，最终株数大多聚集在60～80之间，影响了拟合结果；选择不同面积的样方计算出的株数值会产生离散效果，进行拟合会更加接近1∶1标准线，可以提高拟合精度。