基于R软件的树木年轮宽度测量方法

发布时间：2019-09-12 19:06

【摘要】：年轮记载了树木生长的历史信息,能否准确提取年轮特征信息影响到相关研究的准确性。本文介绍了一种使用统计分析软件R测量年轮宽度的方法。该方法基于数字化图像与边缘检测算法,通过R自动识别或手动标记年轮线,使用直角坐标系两点间距离公式计算年轮宽度,并依据三角函数校正倾斜年轮造成的宽度误差;此外,该方法还提供了多图像对比标记、样品断裂处理、快速复测功能。结果表明:R软件测量精度与准确性高,对同一样品比较表明R测量结果与Win DENDRO无显著差异。本方法简单、可靠,图像数据可以长期保存;R是开源软件,相比Lin Tab与Win DENDRO等商业工具更易普及,成本低;同时R具有较强的数据统计分析与作图功能,可以直接对测量结果进行数据处理。
【图文】：

此函数输入了图像，前次输入的待测图像会被覆盖，测量步骤需要重新开始。使用自动识别方法时，用户有时只需测定部分年轮宽度，，并且非年轮边界的物体边缘(如树皮)会导致函数识别错误目标。因此，使用自动识别时，用户可依据年轮图像状况及测量目的确定是否分割图像。自定义函数segment．image可在指定区域分割年轮图像。输入命令segment．image()后，用户可以使用鼠标在图像左键单击两次，Ｒ会在图像上添加一个矩形。第一次单击选中的点为矩形左上处顶点A(图1)，经过A点的垂直与水平线分别形成矩形左边界与上边界;相应地，第二次单击确定右边界与下边界(图1点B)。随后的年轮线自动识别只会在选定的矩形区域进行。自定义函数re．plot可依据用户选择的参数，覆盖原图或开启新的图形窗口，并绘制矩形区域的年轮图像。图1年轮图像分割Fig．1Segmentationoftreeringimage1.4选取测定方式与测定线在Ｒ中，用户可以使用鼠标左键单击图像添加点状符号并获取被点击像素在平面直角坐标系中的坐标值。本文在此基础上编写了含有多个可选参数的自定义函数detect．boundary(表1)。用户可以根据样品状况以4种可选方式测量年轮宽度(自动识别或手动标记年轮线×年轮线有无倾斜)，自动识别表1detect．boundary函数主要参数Table1Mainargumentsinfunctiondetect．boundary参数名称参数功能method当参数值为“manual”时，手动标记年轮;当参数值为“automatic”时，自动识别年轮incline=FALSE默认值为FASLE，此时不考虑年轮倾斜;校正倾斜年轮宽度时，选择incline=TＲUEmin．threshold=0．2max．threshold=0．5自动识别年轮线时的最小阈值与最大阈值，默认值分别为0．2与0．5threshold．interval=0．05阈值间隔，默认值为0．05verti

值为2016适用于大多数经过良好打磨的针叶树。在参数中，无默认值参数(method与dpi)为必要参数，用户需要输入参数值，其他有默认值的参数可不输入，只有改变默认值时需要输入。参数输入在函数名称后括号内，参数间以英文逗号间隔，举例如下:detect．boundary(method="manual"，incline=TＲUE，dpi=2540，year=2010)参数incline=FALSE适用年轮线无倾斜或倾斜角度小于5°的样品(刘琪t煟

本文编号：2535298