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从遥感数据（视觉图像和LiDAR）中提取树冠区域
我正在寻找一种处理遥感图像并从图像中提取单个树木的树冠区域的方法。 我既有可见波长的面影像，又有该区域的激光雷达数据。所讨论的位置是沙漠地区，因此树木的覆盖范围不如森林区域那么茂密。航拍图像的分辨率为0.5英尺乘0.5英尺。激光雷达的分辨率约为1 x 1英尺。视觉数据和激光雷达均来自亚利桑那州的皮马县数据集。我在这篇文章的末尾有一个关于航空影像类型的样本。 这个问题在ArcMap中检测单树吗？似乎是同一个问题，但似乎没有一个好的答案。 通过使用Arcmap中的Iso聚类分类，我可以获得该地区的植被类型的合理分类（以及有关总覆盖率的信息），但这几乎没有提供有关单个树木的信息。我最想要的是通过Arcmap中的栅格转多边形功能将等容集分类的输出传递给结果的结果。问题在于该方法将树木附近合并为一个多边形。 编辑：我可能应该包括有关我所拥有的更多细节。我拥有的原始数据集是： 完整的las数据，以及从中生成的tiff栅格。 视觉图像（如所示的示例图像，但覆盖的范围更大） 手动直接测量该地区树木的子集。 从这些我生成： 地面/植被分类。 DEM / DSM栅格。