樹(shù)木檢測(cè)及其在林業(yè)中的應(yīng)用利用無(wú)人機(jī)、飛機(jī)或衛(wèi)星拍攝的空中圖像，rvsto視覺(jué)可以創(chuàng)建林業(yè)圖像處理與分析有效確定：

　　樹(shù)木檢測(cè)

　　樹(shù)的自動(dòng)檢測(cè)是許多應(yīng)用中的初始階段。該系統(tǒng)正在標(biāo)記樹(shù)形中心，并為其指定地理坐標(biāo)。這里的主要應(yīng)用之一是股票評(píng)估。由于高的檢測(cè)性能，這里的數(shù)字是很準(zhǔn)確的。

樹(shù)檢測(cè)

　　按類型劃分的樹(shù)木分類

　　樹(shù)分類是一種自動(dòng)的后樹(shù)檢測(cè)過(guò)程。rvsto視覺(jué)應(yīng)用于比較科學(xué)的技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)，以確保準(zhǔn)確的樹(shù)分類，即使圖像已遭受腐敗和強(qiáng)度和色調(diào)的變化(白平衡)。它可以同時(shí)處理RGB和CIR圖像。

桉樹(shù)冠層測(cè)定分類研究

利用林冠測(cè)量對(duì)松樹(shù)進(jìn)行分類

基于冠層測(cè)量的混交樹(shù)類型分類

樹(shù)冠測(cè)量中的樹(shù)木分類

基于CIR圖像的桉樹(shù)分類及冠層測(cè)量

　　樹(shù)木健康

　　CIR和NDVI指數(shù)的變化呈上升趨勢(shì)。由于Rvstoision同時(shí)支持CIR和RGB，因此對(duì)這些信息進(jìn)行了精細(xì)的保存和計(jì)算，以準(zhǔn)確地指出問(wèn)題元素(樹(shù)或作物)。

　　莖密度

　　單位面積的樹(shù)木數(shù)量。這個(gè)數(shù)字可以從樹(shù)檢測(cè)和行檢測(cè)過(guò)程中得到。

　　樹(shù)冠(冠層)大小

　　樹(shù)冠(冠層)尺寸的檢測(cè)是基于樹(shù)冠檢測(cè)的主要應(yīng)用之一，一些研究表明，莖的大小與其冠層之間存在相關(guān)性。樹(shù)冠越大，樹(shù)干就越大,它能生長(zhǎng)更多的木材。

樹(shù)冠尺寸測(cè)量

　　樹(shù)冠直徑分布

　　顯示森林剖面總體質(zhì)量的統(tǒng)計(jì)參數(shù)。它是冠層(冠層)測(cè)量能力的一種應(yīng)用。一般情況下，一些峰向更大的面積(更大的檐篷)的分布表明，從森林剖面可以獲得更多的木材。

　　幼林造林質(zhì)量檢測(cè)

　　幼樹(shù)檢測(cè)(黃色圓圈)顯示了小物體在航空?qǐng)D像檢測(cè)中的挑戰(zhàn)(圓圈大小沒(méi)有意義)

　　幼樹(shù)種植狀況比較關(guān)鍵，只有前三個(gè)月是重新種植的時(shí)間間隔(當(dāng)起初種植的樹(shù)木沒(méi)有生長(zhǎng))，這里有兩個(gè)具有挑戰(zhàn)性的程序：

　　幼樹(shù)種植失敗：檢測(cè)過(guò)程帶來(lái)許多困難和挑戰(zhàn)，幼樹(shù)通常很小，在空中圖像中有一個(gè)很小的足跡。此外，小樹(shù)周圍還有雜草和其他似是而非的東西。本文使用了rvsto視覺(jué)強(qiáng)大的檢測(cè)和分類算法。

　　重新種植過(guò)程優(yōu)化：當(dāng)發(fā)現(xiàn)幼樹(shù)失敗時(shí)，我們用較小的處理(重新種植)努力來(lái)挑戰(zhàn)。rvsto視覺(jué)的優(yōu)化是基于分組附近的種植面積段，并創(chuàng)造了一些較小的旅行在兩者之間。

　　樹(shù)木產(chǎn)量估算

　　在任何時(shí)候，rvsto視覺(jué)快速、準(zhǔn)確的樹(shù)檢測(cè)算法和方法都可以從航空?qǐng)D像中得到相應(yīng)的結(jié)果。

　　抽樣規(guī)劃(地面驗(yàn)證)

　　傳統(tǒng)上，森林儲(chǔ)量評(píng)估是利用地面小組進(jìn)行的。這個(gè)小組正在“取樣”一個(gè)區(qū)域，測(cè)量里面的樹(shù)木數(shù)量。然后，進(jìn)行外推，以評(píng)估整個(gè)森林木材存量。該方法不準(zhǔn)確，嚴(yán)重依賴于人的技能和選定的樣本區(qū)域。rvsto視覺(jué)，可以通過(guò)提出反映平均樹(shù)密度的區(qū)域來(lái)協(xié)助這一過(guò)程。它可以用來(lái)驗(yàn)證自動(dòng)程序。

　　支持RGB和CIR圖像的樹(shù)檢測(cè)

　　rvsto視覺(jué)算法可以處理任何灰度和彩色通道的集合或子集。

　　這種自動(dòng)樹(shù)檢測(cè)和識(shí)別能夠更準(zhǔn)確地做出決策，從而節(jié)省時(shí)間和成本，特別是在難以到達(dá)的地區(qū)。歡迎您現(xiàn)在咨詢我們?nèi)魏瘟謽I(yè)和準(zhǔn)確農(nóng)業(yè)圖像處理項(xiàng)目。