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    基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多光譜信息融合的樹種識(shí)別算法研究

    2021-10-10 03:56:10高振宇吳增明李俊鵬
    電子設(shè)計(jì)工程 2021年19期
    關(guān)鍵詞:光譜信息子網(wǎng)精準(zhǔn)度

    高振宇,吳增明,李俊鵬

    (1.云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司,云南昆明 650000;2.云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司 帶電作業(yè)分公司,云南昆明 650011)

    為了保持生態(tài)平衡,維護(hù)人們賴以生存的地球,國(guó)家大力提倡植樹造林工程建設(shè),種類豐富的樹木被廣泛種植。植樹造林可以抑制水土流失、抵御風(fēng)沙,改善生態(tài)環(huán)境[1]。隨著被種植的經(jīng)濟(jì)林陸續(xù)進(jìn)入成熟期,需對(duì)樹木種類識(shí)別,以保證樹木的高效利用[2]。不同樹木種類的利用價(jià)值各有不同,如何正確識(shí)別樹種是一項(xiàng)非常重要的工作,傳統(tǒng)的識(shí)別方法通過(guò)木材的風(fēng)格特征進(jìn)行識(shí)別,利用木材的宏觀特征、微觀特征對(duì)不同樹種進(jìn)行測(cè)算,識(shí)別不同風(fēng)格特征的樹種種類,充分發(fā)揮木材的經(jīng)濟(jì)價(jià)值[3]。

    綠色森林不僅可以綠化家園,還可有效維持生態(tài)平衡,促進(jìn)森林資源的可持續(xù)發(fā)展,對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有重要意義[4]。隨著樹木種植面積的不斷增加,為了更好地保護(hù)森林資源,應(yīng)加強(qiáng)樹種識(shí)別工作的效率。傳統(tǒng)樹種識(shí)別方法主要依靠人工實(shí)地調(diào)查,根據(jù)木材的風(fēng)格特征進(jìn)行判斷,在人對(duì)木材風(fēng)格特征的主觀判斷的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)對(duì)樹種的識(shí)別[5]。這種定性識(shí)別木材的方式不僅浪費(fèi)大量人力物力,而且識(shí)別耗費(fèi)時(shí)間較長(zhǎng),無(wú)法滿足高效率識(shí)別要求,還存在一定的誤差。隨著種植樹種的種類快速增加,現(xiàn)階段無(wú)法實(shí)現(xiàn)木材樹種的自動(dòng)識(shí)別。因此,文中提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多光譜信息融合的樹種識(shí)別算法,對(duì)樹種進(jìn)行識(shí)別。

    1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多光譜信息融合識(shí)別原理

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是運(yùn)用導(dǎo)師學(xué)習(xí)算法,在學(xué)習(xí)過(guò)程中通過(guò)正向傳播和反向傳播實(shí)現(xiàn)。正向傳播負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算,根據(jù)輸入?yún)?shù)求出結(jié)果;反向傳播負(fù)責(zé)逐層傳遞誤差,修改網(wǎng)絡(luò)權(quán)重,用于網(wǎng)絡(luò)的正確識(shí)別,訓(xùn)練完成后識(shí)別則只需正向傳播[6-9]。多光譜信息融合識(shí)別模型如圖2 所示。

    圖2 多光譜信息融合識(shí)別模型

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各并行子網(wǎng)輸出,通過(guò)與訓(xùn)練輸出的差值進(jìn)行誤差識(shí)別,對(duì)訓(xùn)練輸出識(shí)別誤差值進(jìn)行比較,計(jì)算后得出識(shí)別概率。運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子網(wǎng)的識(shí)別結(jié)果,作為D-S 理論后級(jí)推理的證據(jù)源,從而對(duì)同一目標(biāo)進(jìn)行多周期證據(jù)融合[10-12]。設(shè)識(shí)別框架為:

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子網(wǎng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)樹種的識(shí)別,并行子網(wǎng)數(shù)量為S,訓(xùn)練輸出組合成的向量為:

    目標(biāo)特征向量序列為{t1,t2,t3,…,tn},神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子網(wǎng)識(shí)別輸出組合的S維向量為:

    設(shè)其中一個(gè)中間變量為X,可表示為:

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子網(wǎng)i對(duì)樹種識(shí)別概率為:

    將數(shù)據(jù)變換后的輸出記作:

    該變換公式為:

    式中,向量y表示待識(shí)別樹種對(duì)整個(gè)識(shí)別過(guò)程的歸一化隸屬度,其值能夠滿足賦值基本要求。將該向量時(shí)間序列作為證據(jù)遞歸到組合之中,形成多光譜信息融合推理,并輸出全部融合結(jié)果[13]。

    2 樹種識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)

    2.1 關(guān)鍵點(diǎn)提取

    1)枝下高提取

    樹木分為主干和樹枝,測(cè)量時(shí)以枝下高位置作為樹木主干與樹冠的分割點(diǎn),對(duì)枝下高進(jìn)行測(cè)量。枝下高即為樹木的主干高度,正常樹木的枝干一般高度大約在1.3 m以上分叉,因此枝下高應(yīng)大于1.3 m。測(cè)量時(shí)要對(duì)每棵樹不同高度處樹干的干徑和重心位置進(jìn)行測(cè)量,以每棵樹的點(diǎn)云中取出該樹從1.3 m 至最高處的點(diǎn)云[14-15]。在以1.3 m 處開始對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行水平分層,單層厚度為10 cm,采用Hough 變換和圓擬合的方法,求出這層樹干的圓心和半徑。以獲取的圓心進(jìn)行半徑的提取,在2r范圍內(nèi)將點(diǎn)云數(shù)據(jù)體元化,以體元尺寸5 cm×5 cm× 10 cm 為標(biāo)準(zhǔn),如果體元內(nèi)回波點(diǎn)個(gè)數(shù)n>2,則表示該體元被覆蓋。如此循環(huán)遍歷所有層,從而得到各層的覆蓋體元個(gè)數(shù),作為樹干處垂直剖面[16]。由于樹干處點(diǎn)云分布比較集中,而且各層的覆蓋度變化不大,直到枝下高處覆蓋度才會(huì)明顯變大,因此,根據(jù)樹木枝干的分布特點(diǎn),可以得到枝下高的準(zhǔn)確位置。

    2)冠高提取

    樹冠高的提取較為簡(jiǎn)單,在提取冠高時(shí)以樹冠頂端到樹冠最低端間的豎直距離作為樹冠高。由于傳統(tǒng)測(cè)量方法中對(duì)冠高的測(cè)量,很難分辨樹冠最低端的位置,尤其在冠層底層樹枝分布雜亂的情況下,不僅浪費(fèi)大量的時(shí)間,還會(huì)出現(xiàn)測(cè)量誤差。因此,利用地面激光雷達(dá)對(duì)樹木的點(diǎn)云進(jìn)行三維檢視,這種檢視方法既可以解決枝葉間互相遮擋的問(wèn)題,又能實(shí)現(xiàn)快速尋找樹冠最低端,準(zhǔn)確地提取冠層部分點(diǎn)云,節(jié)約了人力物力,提高了樹冠提取的精準(zhǔn)性。

    3)樹高提取

    在完整樹種識(shí)別數(shù)據(jù)中,樹木頂部是坐標(biāo)系中的最大值,數(shù)據(jù)底部是坐標(biāo)系中的最小值,兩者之間的差值是樹高。枝下高、冠高、樹高的關(guān)系如圖3所示。

    圖3 枝下高、冠高、樹高的關(guān)系

    2.2 樹種識(shí)別算法流程設(shè)計(jì)

    根據(jù)上述提取的關(guān)鍵點(diǎn),設(shè)計(jì)樹種識(shí)別算法流程,如圖4 所示。

    圖4 樹種識(shí)別算法流程

    由圖4 可知,對(duì)于樹種識(shí)別,需先采用雷達(dá)設(shè)備以圓形為基礎(chǔ)掃描該區(qū)域全部樹木,獲取相關(guān)圖像。然后對(duì)圖像預(yù)處理和分割,從中提取相關(guān)樹種特征,實(shí)現(xiàn)特征匹配。通過(guò)提取相關(guān)樣本圖像,并進(jìn)行一系列處理,從中提取樣本特征,并存儲(chǔ)到樹種特征數(shù)據(jù)庫(kù)中,再次進(jìn)行特征匹配。通過(guò)匹配結(jié)果可確定樹種,由此輸出樹種識(shí)別及結(jié)果。

    3 實(shí)驗(yàn)分析

    為了驗(yàn)證基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多光譜信息融合的樹種識(shí)別算法研究的合理性,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分析。

    3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

    在Win7 操作系統(tǒng)下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,系統(tǒng)開發(fā)使用工具是Eclipse,系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)為手機(jī)自帶的SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)。

    3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取與處理

    在云南地區(qū)選取樹木,利用FARO photon 型號(hào)的地面激光雷達(dá)對(duì)該區(qū)域進(jìn)行掃描,如圖5 所示。

    圖5 FARO photon型號(hào)的地面激光雷達(dá)

    對(duì)該區(qū)域樹木進(jìn)行多次掃描,在立體視圖中刪除多余噪點(diǎn)。該雷達(dá)相關(guān)參數(shù)設(shè)置如表1 所示。

    表1 雷達(dá)相關(guān)參數(shù)設(shè)置

    3.3 樹木數(shù)據(jù)提取

    在樹干高處朝南或朝北方向貼標(biāo)識(shí),并在樣本樹木周期均勻防止參考求,以此作為基站,可對(duì)樹木進(jìn)行全面掃描。選取掃描區(qū)域?yàn)橐粋€(gè)圓形,每隔10 min 掃描一次,具體掃描結(jié)果如圖6 所示。

    圖6 掃描結(jié)果

    在3D 模式下,選取單木數(shù)據(jù),剔除多余數(shù)據(jù)。依據(jù)該掃描結(jié)果可看出3 種樹木的特征,如表2 所示。

    表2 樹木特征

    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    基于上述內(nèi)容,分別采用傳統(tǒng)算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多光譜信息融合識(shí)別算法對(duì)3 種樹木進(jìn)行識(shí)別,識(shí)別結(jié)果如圖7 所示。

    圖7 不同算法識(shí)別精準(zhǔn)度對(duì)比

    由圖7 可知,采用傳統(tǒng)算法對(duì)桉樹識(shí)別時(shí),識(shí)別精準(zhǔn)度最高為60%,對(duì)橡膠樹識(shí)別時(shí),識(shí)別精準(zhǔn)度最低為9%;采用所研究算法對(duì)橡膠樹識(shí)別時(shí),識(shí)別精準(zhǔn)度最高為98%,對(duì)竹子識(shí)別時(shí),識(shí)別精準(zhǔn)度最低為82%。由此可知,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多光譜信息融合的樹種識(shí)別算法識(shí)別精準(zhǔn)度較高。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    隨著森林資源的不斷擴(kuò)大,開展樹種識(shí)別可以有效地促進(jìn)樹木的生存發(fā)展,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多光譜信息融合識(shí)別算法進(jìn)行樹種識(shí)別,改善了傳統(tǒng)識(shí)別方法存在的時(shí)間長(zhǎng)、效率低的缺點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了快速準(zhǔn)確地識(shí)別樹木種類,避免浪費(fèi)大量的人力物力,有效節(jié)約經(jīng)濟(jì)成本,促進(jìn)森林資源可持續(xù)發(fā)展。

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