前一阵子在西藏出差跑现场，需要调查植被群落组成和植被盖度。最近尝试实现利用数码相机提取植被盖度的方法，替代目视估测。步骤如下：

        1、垂直向下拍摄数码相片，计算获得突出植被绿色信息的指数I=2×G-R-B.

 
        2、设定阈值t, 将I>t的像素认作植被。

        然而，很多情况下由于混合像元问题直方图并不能形成很明显的双峰形状（如下的直方图已经是效果比较好情况了），选定合适的阈值很难。试过很多阈值自动提取的算法，包括OTSU等，都失败了。

        因此提出一种结合空间梯度信息的半自动阈值确定方法。

        假设：利用最合适的阈值进行二值化后的边缘在植物叶片的边缘附近，边缘像素的空间梯度较大；或上或下的阈值变动，会使得边缘向叶片内部收缩或向背景扩张，由于叶片内部和背景比较均质，都会使边缘像素的空间梯度趋于减小；所以，最佳阈值是平均边缘强度变化最大之处，也就是如下图中25-100之间的上升曲线曲率最大处38。如下直方图中，最佳阈值左边呈上升趋势（正常），右边却平稳（而不是下降趋势），主要是因为本案例的图中的植物是狭窄长条形叶片，内部均质像素较少，边缘混合像素较多。

         之所以叫半自动的方法是因为需要设定25-100这个限定范围，以避免噪声。
       

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