针对无人机可见光影像对背景与目标地物混淆时提取识别难的问题,利用四旋翼无人机采集喀斯特峡谷区的火龙果影像匹配点云数据,对原始点云数据进行去噪、滤波和归一化等处理,通过建立高精度的数字高程模型(DEM)、数字表面模型(DSM),进而建立高精度的冠层高度模型(CHM),并以目视解译的火龙果株数为参照,对火龙果株数进行识别提取验证.结果表明,运用无人机影像匹配点云数据,通过冠层高度模型在一定程度上可以消除植株下方杂草的影响;当样地内的基础设施或存在地物高度与火龙果冠层接近,导致误提,错提率最高为8.55％,漏提率最高为12.28％;在各样区中,运用种子点进行火龙果株数提取的精度均在92.38％以上;运用植被冠层进行火龙果株数提取的精度均在90.68％以上.由此表明,运用无人机影像匹配点云数据提取火龙果具有快速、简单有效、成本低、精度可靠的特点,适用于喀斯特山区作物株数的快速提取,可以与基于颜色指数的提取方法互为补充.
无人机 影像匹配点云 冠层高度模型 单株提取 火龙果 喀斯特峡谷区