樹木年輪自動識別與提取.pdf

1、從樹木生長年輪的變化中，我們可以了解樹木歷年的生長、培育情況，并且通過對樹木年輪的研究，有助于我們了解當(dāng)時當(dāng)?shù)貧夂蜃兓?、環(huán)境污染等情況。 在以往的研究中，對樹木年輪的研究主要集中在對年輪寬度、年輪密度等幾個指標(biāo)的量測與分析上。傳統(tǒng)的年輪分析方法都是依據(jù)人眼對年輪進行識別，再通過量測工具獲取年輪寬度數(shù)據(jù)。這種依靠人工操作讀取年輪寬度的方法不僅效率低，而且工作繁瑣、費時費力。更重要的是在判讀年輪、量測年輪寬度時，由于年輪邊緣延伸的不

2、規(guī)則變化可能會給測量結(jié)果帶來隨機波動的影響，而且人眼的觀測誤差和疲勞錯誤會進一步降低實際測量的精度。上面這些因素都成為了將大量采集樣本轉(zhuǎn)換成分析數(shù)據(jù)的瓶頸。 近幾年，隨著計算機技術(shù)的飛躍發(fā)展，信息化技術(shù)正在改變著傳統(tǒng)林業(yè)的研究方式，特別是計算機圖像處理技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，使得設(shè)計出一套自動識別定標(biāo)樹木年輪的系統(tǒng)成為了可能。目前世界上較成熟的年輪分析系統(tǒng)主要是加拿大REGEN2、公司的WinDENDRO和德國Frank Rinn公司

3、的LINTAB，本文的研究正是基于WinDENDRO年輪分析系統(tǒng)對多種類型的年輪圖像進行了自動識別測量。研究實驗表明，系統(tǒng)所提供的年輪分析功能對于理想圖像樣本識別效率高，而實際應(yīng)用中年輪圖像可能存在著色調(diào)變化不均勻、樹脂道斑、打磨痕跡等干擾信息，系統(tǒng)識別的效果很不理想。針對以上情況，本文探討了利用計算機圖像處理的幾種方法，對實際采集的年輪圖像進行直方圖修改、平滑濾波、二值化處理等處理，使處理后的圖像在應(yīng)用到WinDENDRO分析系統(tǒng)時，