森林结构复杂度对单木分割精度的影响——以田横岛为例

单木分割对于森林资源调查具有重要的意义,不同结构复杂度的森林单木分割算法的选择以及分割参数的选取对分割精度有着很大的影响。以山东田横岛为研究区,基于无人机正射影像与激光雷达数据,首先提取海岛森林典型植被二维与三维特征,然后利用随机森林算法对不同树种的树木进行分类,最后基于分类后的点云数据,选取不同结构复杂度的森林样地,对比分析聚类算法、层堆叠算法、分水岭算法在不同复杂度林区的适用性。结果表明:(1)随机森林算法结合单木二维、三维特征可有效对混交林树木进行分类,模型总体的精度为94.51%,Kappa系数为0.9038;(2)聚类算法对结构简单的林区具有更高的分割精度(F=96.41),但依赖于分割参数的选取;面对复杂单木集群,分水岭算法总体得分波动最小(ΔF=14.56),表现出较强的稳定性;(3)混交林预先进行树种分类可有效改善单木分割环境,相比于直接进行单木分割,聚类算法、层堆叠算法、分水岭算法的分割精度均得到不同程度的提升(ΔF₁=10.06,ΔF₂=9.51,ΔF₃=12.6)。