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リモートセンシングデータ（視覚画像とLiDAR）から樹冠領域を抽出する
リモートセンシング画像を処理し、画像から個々の木の冠領域を抽出する方法を探しています。 可視波長領域画像と、そのエリアのLIDARデータの両方があります。問題の場所は砂漠地帯であるため、樹木被覆は森林地帯ほど密ではありません。航空写真の解像度は0.5フィートx 0.5フィートです。LIDARの解像度は約1 x 1フィートです。視覚データとライダーの両方は、アリゾナ州ピマ郡のデータセットから取得されます。私が持っている航空写真の種類のサンプルは、この投稿の最後にあります。 この質問は、ArcMapでの単一ツリーの検出ですか？同じ問題のように見えますが、そこには良い答えがないようです。 ArcmapのIso Cluster分類を使用して、エリア内の植生タイプの合理的な分類（および全体の被覆率に関する情報）を取得できますが、個々のツリーに関する情報はほとんど提供されません。必要なものに最も近いのは、アイソクラスター分類の出力をArcmapのRaster to Polygon機能に渡した結果です。問題は、この方法が木の近くで単一のポリゴンにマージされることです。 編集：私はおそらく私が持っているものについて、さらに詳細を含めるべきでした。私が持っている生データセットは次のとおりです。 完全なlasデータと、それから生成されたTIFFラスター。 視覚画像（表示されているサンプル画像に似ていますが、はるかに広い領域をカバーしています） エリア内の木のサブセットの手動直接測定。 これらから私は生成しました： 地上/植生の分類。 DEM / DSMラスター。