3D Reconstruction of deciduous Trees using low-cost UAV- and Crane-based Photogrammetry for Monitoring Shoot Elongation across entire Canopies
Diese Studie zeigt, dass kostengünstige UAV- und CraneCam-basierte Photogrammetrie 3D-Modelle ganzer Laubbäume mit Sub-Zentimeter-Präzision und hoher Vollständigkeit genau rekonstruieren kann, was eine praktikable Methode zur Überwachung der Triebstreckung über ganze Baumkronen hinweg darstellt, um die Auswirkungen des Klimawandels auf das primäre Baumwachstum besser zu verstehen.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
Stellen Sie sich vor, Sie versuchen zu messen, wie sehr ein Baum im Frühling seine Beine streckt. Man kann nicht einfach ein Lineal nehmen und das Ganze messen, weil die Äste zu hoch, zu verdreht und mit Blättern bedeckt sind, die noch nicht einmal vollständig geöffnet sind. Wissenschaftler waren schon immer gut darin, zu messen, wie dick ein Baum wird (wie das Messen seines Taillenumfangs), aber zu messen, wie lang seine neuen Triebe wachsen (sein Höhenwachstum), war ein völliges Rätsel.
In dieser Arbeit geht es um ein Team von Forschern, die beschlossen haben, dieses Rätsel zu lösen, indem sie Bäume in riesige 3D-Videospiele verwandelten. Sie wollten sehen, ob sie mit günstigen Drohnen und einem speziellen Kamera-Kran ein perfektes digitales Abbild eines Baumes erstellen können, bis hin zur Spitze seines neuesten, dünnsten Zweiges.
Die wichtigste Entdeckung: Drohnen können das Kleine sehen
Die große Neuigkeit ist: Ja, man kann ein supergenaues 3D-Modell eines ganzen Baumes mit einer Drohne bauen, die weniger als eine Packung Mehl (unter 250 Gramm) wiegt. Als sie diese Drohnen um Bäume in einem Schweizer Park fliegen ließen, gelang es ihnen, eine digitale Punktwolke zu erstellen, die dem echten Baum mit einer Genauigkeit von 5 bis 6 mm entsprach. Das ist etwa so dick wie ein Bleistittextilgummi!
Sie testeten zwei Arten von Drohnen: eine winzige, superleichte (die DJI Mini 3 Pro) und eine etwas schwerere, professionellere (die DJI Phantom 4 Pro V2). Beide funktionierten, aber die professionellere Drohne war wie ein scharfsinniger Habicht im Vergleich zu einer etwas unscharfen Eule. Die professionelle Drohne lieferte eine 3D-Punktgenauigkeit von 5,1 mm, während die winzige bei 6,5 mm lag. Die professionelle Drohne konnte zudem 98 % der Äste des Baumes rekonstruieren, während die winzige immer noch eine sehr beeindruckende Rate von 92 % erreichte.
Der „Fake-Zweig“-Test
Woher weiß man, dass die Drohne nicht einfach Dinge erfindet? Das Team wurde kreativ. Sie 3D-druckten einen künstlichen Ast (den sie als „Ground-Truth-Ast“ bezeichneten) mit spezifischen, bekannten Dicken: 3 mm, 5 mm, 7 mm und 10 mm. Sie klebten diesen künstlichen Zweig an einen echten Baum und flogen dann mit den Drohnen darüber.
Das Ergebnis? Die Drohnen konnten den dünnsten 3-mm-Teil des künstlichen Zweigs erkennen. Allerdings hatten die Drohnen Schwierigkeiten mit der exakten Breite. Die professionelle Drohne schätzte die Dicke etwa 3 mm zu breit ein, und die winzige Drohne schätzte sie etwa 7 mm zu breit ein. Sie können die winzigen Triebe also zwar sehen, aber sie sind bei der Messung ihrer exakten Dicke noch nicht ganz perfekt.
Was sie ausgeschlossen haben (Die „No-Go-Zone“)
Die Forscher haben nicht nur eine Sache ausprobiert; sie haben auch Dinge getestet, die nicht funktioniert haben.
- Die „unscharfe“ Drohne: Sie testeten eine dritte Drohne (die DJI Mavic 3T), warfen sie aber schnell aus dem Spiel. Ihr Kamerasensor war zu klein, wodurch die Bilder zu unscharf waren, um die winzigen Äste zu erkennen.
- Der fliegende Laser: Sie versuchten auch eine Drohne mit einem Laserscanner (LiDAR) montiert zu nutzen. Dies war ein Reinfall. Der Laserscanner war zu „verrauscht“ und konnte dünne Äste nicht klar erkennen; er ließ einen 1 bis 2 cm dicken Ast etwa doppelt so breit erscheinen. Sie kamen zu dem Schluss, dass dieses Verfahren für die Messung der Länge winziger Triebe eine Sackgasse ist.
- Der „Kronenoberflächen“-Trick: Sie merkten an, dass frühere Studien oft nur die „Haut“ des Baumes (die äußere Form der Blätter) gemessen haben. Das sagt einem aber nichts darüber aus, wie stark die einzelnen Äste im Inneren wachsen. Dieses Paper besteht darauf, dass man das vollständige 3D-Skelett benötigt, nicht nur die Haut.
Der Kran und die „Baustellentechnik“*
Nicht alle Daten stammten von Drohnen. An einem zweiten Standort verwendeten sie ein Kamerasystem, das auf einem riesigen Baukran montiert war (ein sogenannter CraneCam). Das ist wie eine Kamera, die auf einem Kranarm sitzt und Fotos macht, während der Kran rotiert. Obwohl die Kamera nicht so nah dran war wie die Drohnen (was bedeutete, dass die „Pixel“ größer waren, etwa 5,2 mm an der Baumspitze), gelang es ihr dennoch, ein detailliertes 3D-Modell zu erstellen. Dies deutet darauf hin, dass man, wenn man einen Wald in der Nähe eines riesigen Krans hat (wie den Swiss Canopy Crane II), Bäume überwachen kann, ohne einen Piloten in den Wind fliegen lassen zu müssen.
Das „Skelett“-Problem
Das ultimative Ziel ist es, diese Punktwolken in ein „Skelett“ zu verwandeln – eine digitale Strichmännchen-Version des Baumes, an der man exakt messen kann, wie viel jeder Ast gewachsen ist. Das Team versuchte, ein Computerprogramm namens TreeQSM dafür zu verwenden.
Hier liegt der Haken: Die Skelette, die sie bisher erhielten, sind etwas chaotisch. Sie sehen zwar aus wie ein Baum, haben aber „Glitch“-Fehler – einige Äste sind unterbrochen und einige Scheinäste erscheinen dort, wo keine sind. Die Autoren betonen vorsichtig, dass diese Skelette derzeit noch nicht bereit sind, um für präzise Wachstumsmessungen verwendet zu werden. Es ist ein vielversprechender Anfang, aber der Computer muss erst noch lernen, das Durcheinander aus Blättern und überlappenden Ästen zu entwirren.
Die Herausforderungen
Es war nicht einfach. Die Forscher mussten die Drohnen manuell steuern, da es noch keine Software gibt, die das Fliegen in so geringem Abstand zu einem Baum in einem so engen Muster bewältigen kann. Zudem mussten sie gegen den Wind kämpfen, der die Äste zum Schwanken brachte und die Fotos unscharf machte. Sie mussten über mehrere Monate hinweg 26 Mal fliegen, um eine vollständige Zeitrafferaufnahme des Baumwachstums zu erhalten.
Das Fazente Fazit
Dieses Paper beweist, dass man mit günstigen Drohnen aus dem Endverbraucherbereich eine hochdetaillierte 3D-Karte eines ganzen Baumes erstellen kann, die Details von nur 3 mm erfasst. Es schließt Laserscanner für diese spezifische Aufgabe aus und zeigt, dass die 3D-Modelle zwar fantastisch sind, die Umwandlung in ein perfektes „Skelett“ zur Messung des Wachstums jedoch noch ein laufender Prozess ist. Die Autoren schlagen vor, dass mit besserer KI und mehr Zeit dies zu einem Standardverfahren werden könnte, um das Wachstum von Bäumen in Echtzeit zu beobachten und so zu verstehen, wie der Klimawandel deren Entwicklung beeinflusst.
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