XU Y S, YANG Y Z, LIN W S. Research on image stitching effect of UAV forest region based on different stitching algorithms[J]. Forest Engineering，2020，36(1)：50-59. 0 引言 近年来，无人机低空遥感技术已经应用到诸多领域，例如防灾减灾、军事侦察、土地调查和环境监测等[1]。由于无人机进行影像获取时飞行高度较低，获取的影像数据覆盖的面积过小，在后期进行森林结构参数提取时，会因为目标区域不在同一幅影像上而造成一定的误差。因此，影像拼接的目的就是将从真实世界中获取的不同影像合成为宽视场影像[2]。目前的无人机影像拼接，根据利用影像信息方法的不同可分为：基于灰度的匹配算法、基于纹理的匹配算法和基于特征的匹配算法[3]。然而，由于无人机平台不稳定、树木间遮挡以及树木冠幅纹理较为单一等原因，基于灰度的匹配算法和基于纹理的匹配算法并不适用于林区影像拼接，因此选择基于特征的匹配算法适用于林区无人机影像的拼接。 目前国内外研究学者利用SIFT和ORB算法对无人机影像的拼接进行了大量的研究和探索。Lowe[4]首次提出尺度不变特征变换算法概念(Scale invariant feature transform，SIFT)，该算法的尺度不变性、旋转不变性较好，但是在特征点的提取及描述过程中消耗时间过长，拼接的实时性较差；何敬等[5]运用SIFT算法结合最小二乘算法进行无人机大尺度影像拼接，解决了拍摄影像存在倾斜、曝光不均匀等问题，同时减少拼接过程中误差的传播；Mehrdad等[6]提出了一种面向实时的无人机影像拼接方法，首先运用SIFT算法提取关键点，然后使用rotation-aware BRIEF描述关键点形成特征描述向量，提高了影像匹配的速度；马无锡[7]提出了一种阈值自适应的SIFT拼接算法，针对SIFT算法中的阈值进行系统的研究，自动调整阈值，加快了影像匹配的速率并开发了全景图像拼接软件。赫更新等[8]提出了SURF算法和RANSAC算法进行结合的算法对校园影像进行拼接融合，基于筛选过滤提纯的方法对特征点匹配进行优化得到了较好的效果；夏岩等[9]在运用SURF算法对影像进行配准时，通过设立阈值减少检测出的特征点并进行仿真分析，使得匹配成功率大大增加，耗时大大减少；么鸿原等[10]通过融合SURF算法和KNN算法对影像进行粗匹配，然后通过RANSAC算法进行精匹配，有效解决了拼接重影、错位等可能发生的现象。Rublee等[11]提出ORB图像配准方法，在图像金字塔上利用改进FAST算法进行角点特征检测，再使用改进的BRIEF方法进行特征描述，提高图像拼接的速度；陈慧颖等[12]基于ORB算法进行了改进，主要针对特征点的数量以及特征点分布，增加核线约束及相关系数条件，结合最小二乘匹配算法对ORB算法进行改进；郑辉[13]针对ORB算法特征点提取过程的不足，构建了影像金字塔尺度因子和降采样率的关系，确定了构建描述子最佳邻域范围和对比时选取的最佳像素个数，实现了无人机影像快速拼接；刘婷婷[14]提出了改进的拉普拉斯金字塔融合方法，有效地消除拼接重影错位现象，使得图像能够平滑过渡，实现图像的无缝拼接。瞿中等[15]通过KAZE算法提出特征点，采用双向KNN匹配方法筛选误匹配点，并对多幅图像拼接进行自动校直，改善了倾斜扭曲现象；韩敏等[16]首先利用KAZE算法提取特征点，然后采用FREAK算子对特征点进行描述，使图像在光照、旋转情况下有较好的拼接效果。 综上所述，针对林区无人机影像拼接的研究较少，加上林区无人机影像特征点提取较为困难，限制了无人机在林业中的广泛应用。因此，为了探讨不同郁闭度林分下无人机影像拼接效果，本文运用SIFT算法、SURF算法、ORB算法以及KAZE算法，分别从特征提取数量、特征匹配数量、匹配正确率、特征提取与匹配消耗时间4个方面进行对比分析，以期为不同林分的无人机影像拼接选择合适的算法打下一定基础。 1 研究区域概况及数据获取 本研究选取东北林业大学城市林业示范基地(北纬45°43′10″，东经126°37′15″)为实验样地，采用曼图拉(motoar Sky)ms-670无人机进行林地影像数据采集，设定无人机飞行高度为50 m，航向重叠率为75%,旁向重叠率为60%。选取3幅不同郁闭度林分影像进行拼接研究，图1为低郁闭度林分左右影像，图2为中郁闭度林分左右影像，图3为高郁闭度林分左右影像。 图2中郁闭度林分左右影像Fig.2 Left and right images of medium canopy density forest area 图3高郁

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