Сегментация крон — процесс автоматического выделения отдельных деревьев и границ их крон по данным дистанционного зондирования. Результатом сегментации является набор полигонов или сегментов, каждый из которых соответствует одному дереву с определённой высотой и геометрией кроны.
Сегментация крон выполняется по модели высот полога (CHM) или непосредственно по облаку точек. Наиболее распространённые алгоритмы: метод локальных максимумов для детектирования верхушек деревьев, водораздел (watershed) для разграничения крон, а также методы на основе растущих областей (region growing) и кластеризации (DBSCAN, Mean Shift). Современные подходы используют глубокое обучение для повышения точности в сложных условиях — многоярусных насаждениях, группах сближенных деревьев.
Качество сегментации зависит от нескольких факторов: плотности облака точек, пространственного разрешения CHM, структуры насаждения. В одновозрастных равномерных хвойных лесах с чётко выраженными коническими кронами точность детектирования отдельных деревьев достигает 80–95%. В смешанных многоярусных лиственных лесах с перекрывающимися кронами — снижается до 50–70%. Результаты сегментации — основа для поштучного (individual tree-based) подхода к таксации, который обеспечивает максимальную детализацию оценки лесных ресурсов.
Связанные термины
- Модель высот полога (CHM) — входные данные для сегментации
- Облако точек — альтернативный источник данных
- Таксация — цель сегментации крон
- Породный состав — определяется после сегментации
- Аллометрическое уравнение — применяется к каждому дереву