融合颜色指数与空间结构的喀斯特山地火龙果单株识别

近年来颜色指数与激光雷达(LiDAR)点云数据被广泛应用于农业和林业遥感中,但同时带来了异物同谱与数据冗余的问题.以喀斯特高原峡谷区火龙果植株为例,利用无人机可见光影像和影像匹配点云数据,设置方法实验区和精度验证区.通过融合可见光波段差异颜色指数(VDVI)、红绿蓝颜色指数(RGBVI)、归一化绿蓝差异指数(NGBDI)、归一化绿红差异颜色指数(NGRDI)4种颜色指数计算结果和冠层高度模型(CHM)数据,构建融合颜色指数与点云数据空间结构的火龙果单株识别规则进行分割提取,以真实火龙果植株轮廓为参考数据对植株提取精度进行评价,将4种颜色指数融合提取的精度分别与单一因子颜色指数和CHM分割提取精度进行比较分析,得到最优识别提取方案并验证方法的可行性.实验结果表明:融合颜色指数与空间结构的方法提取精度更高,F测度都超91％,匹配面积值与绘制真实值平均值相差约0.1 m2;VDVI指数融合提取结果精度最高,单株面积值最接近真实值,均方根误差(RMSE)达0.28 m2,且面积值数据整体集中不分散;精度验证区F测度达88.12％,RMSE为0.27 m2,火龙果植株整体提取效果较好,低矮灌木在一定程度上会影响火龙果植株的识别精度.所提融合影像光谱特征与点云数据空间结构的方法有效增强了植株识别特征,对喀斯特山地火龙果植株识别具有较好适应性,可为喀斯特山地火龙果单株提取提供一定参考.