3D Reconstruction of deciduous Trees using low-cost UAV- and Crane-based Photogrammetry for Monitoring Shoot Elongation across entire Canopies
Cette étude démontre que la photogrammétrie à bas coût basée sur des drones et des systèmes CraneCam peut reconstruire avec précision les modèles 3D d'arbres feuillus entiers avec une précision subcentimétrique et une complétude élevée, offrant ainsi une méthode viable pour surveiller l'élongation des pousses à travers des canopées entières afin de mieux comprendre les impacts du changement climatique sur la croissance primaire des arbres.
Article original sous licence CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète
Imaginez essayer de mesurer à quel point un arbre étire ses jambes au printemps. Vous ne pouvez pas simplement prendre une règle et mesurer l'ensemble, car les branches sont trop hautes, trop tortueuses et couvertes de feuilles qui ne se sont pas encore pleinement ouvertes. Les scientifiques ont été très doués pour mesurer l'épaisseur d'un arbre (comme vérifier son tour de taille), mais mesurer la croissance de ses nouvelles pousses (sa croissance en hauteur) est resté un total mystère.
Ce document traite d'une équipe de chercheurs qui a décidé de résoudre ce casse-tête en transformant les arbres en jeux vidéo 3D géants. Ils voulaient voir s'ils pouvaient utiliser des drones bon marché et une grue de caméra spéciale pour construire le jumeau numérique parfait d'un arbre, jusqu'à la pointe même de sa plus récente et plus fine brindille.
La découverte majeure : les drones peuvent voir les choses minuscules
La grande nouvelle est que, oui, on peut construire un modèle 3D super précis d'un arbre entier à l'aide d'un drone pesant moins d'un sac de farine (moins de 250 grammes). En faisant voler ces drones autour d'arbres dans un parc suisse, ils ont réussi à créer un nuage de points numériques qui correspondait à l'arbre réel avec une précision de 5 à 6 mm. C'est environ l'épaisseur d'une gomme de crayon.
Ils ont testé deux types de drones : un minuscule, ultra-léger (le DJI Mini 3 Pro) et un autre, légèrement plus lourd et plus professionnel (le DJI Phantom 4 Pro V2). Les deux fonctionnaient, mais le drone plus lourd était comme un faucon à l'œil vif comparé à un hibou un peu flou. Le drone professionnel a donné une précision de point 3D de 5,1 mm, tandis que le minuscule était à 6,5 mm. Le drone professionnel a également réussi à reconstruire 98 % des branches de l'arbre, tandis que le minuscule a obtenu un résultat très impressionnant de 92 %.
Le test de la « fausse brindille »
Comment savoir si le drone n'est pas en train d'inventer des choses ? L'équipe a fait preuve de créativité. Ils ont imprimé en 3D une fausse branche (qu'ils ont appelée « Branche de vérité terrain ») avec des épaisseurs spécifiques et connues : 3 mm, 5 mm, 7 mm et 10 mm. Ils ont collé cette fausse brindille sur un vrai arbre, puis ont fait voler les drones au-dessus.
Le résultat ? Les drones pouvaient voir la partie la plus fine de 3 mm de la fausse brindille. Cependant, les drones avaient un peu de mal avec l'épaisseur exacte. Le drone professionnel estimait que l'épaisseur était environ 3 mm trop large, et le minuscule drone estimait qu'elle était 7 mm trop large. Ainsi, bien qu'ils puissent voir les petites pousses, ils ne sont pas encore tout à fait parfaits pour mesurer leur épaisseur exacte.
Ce qu'ils ont écarté (la zone « interdite »)
Les chercheurs n'ont pas seulement testé une chose ; ils ont essayé plusieurs méthodes qui n'ont pas fonctionné.
- Le drone « flou » : Ils ont testé un troisième drone (le DJI Mavic 3T) mais l'ont rapidement éliminé du jeu. Son capteur de caméra était trop petit, rendant les images trop floues pour voir les toutes petites branches.
- Le laser volant : Ils ont également essayé un drone équipé d'un scanner laser (LiDAR). Ce fut un échec. Le scanner laser était trop « bruyant » et ne parvenait pas à voir clairement les branches fines ; il faisait paraître une branche de 1 à 2 cm d'épaisseur deux fois plus large. Ils ont conclu que pour mesurer la longueur de petites pousses, cette méthode est une impasse.
- L'astuce de la « surface de la couronne » : Ils ont noté que des études passées se contentaient souvent de mesurer la « peau » de l'arbre (la forme extérieure des feuilles). Mais cela ne dit pas à quel point les branches individuelles croissent à l'intérieur. Ce document insiste sur le fait qu'il faut le squelette 3D complet, et non pas seulement la peau.
La grue et la caméra de « chantier »
Toutes les données ne proviennent pas des drones. Dans un second lieu, ils ont utilisé un système de caméra monté sur une grande grue de construction (appelée CraneCam). C'est comme avoir une caméra qui repose sur un bras de grue et qui prend des photos au fur et à mesure que la grue tourne. Même si la caméra n'était pas aussi proche que les drones (ce qui signifie que les « pixels » étaient plus grands, environ 5,2 mm au sommet de l'arbre), elle a tout de même réussi à créer un modèle 3D détaillé. Cela suggère que si vous avez une forêt avec une grande grue à proximité (comme la Swiss Canopy Crane II), vous pourriez surveiller les arbres sans avoir besoin d'un pilote pour faire voler un drone dans le vent.
Le problème du « squelette »
L'objectif ultime est de transformer ces nuages de points en un « squelette » — une version numérique en bâtons de l'arbre où l'on peut mesurer précisément la croissance de chaque branche. L'équipe a essayé d'utiliser un programme informatique appelé TreeQSM pour cela.
Voici le hic : les squelettes qu'ils ont obtenus jusqu'à présent sont un peu désordonnés. Ils ressemblent à un arbre, mais présentent des « bugs » — certaines branches sont déconnectées et de fausses branches apparaissent là où il n'y en a pas. Les auteurs précisent avec prudence que, pour l'instant, ces squelettes ne sont pas encore prêts à être utilisés pour des mesures de croissance précises. C'est un début prometteur, mais l'ordinateur doit encore apprendre à démêler l'amas de feuilles et de branches qui se chevauchent.
Les défis
Ce n'était pas facile. Les chercheurs ont dû faire voler les drones manuellement car aucun logiciel n'existe encore capable de gérer le vol si près d'un arbre selon un motif aussi serré. Ils ont également dû lutter contre le vent, qui faisait trembler les branches et rendait les photos floues. Ils ont dû effectuer 26 vols sur quelques mois pour obtenir un laps de temps complet de la croissance de l'arbre.
L'essentiel
Ce document prouve que l'on peut construire une carte 3D hautement détaillée d'un arbre entier à l'aide de drones grand public bon marché, capturant des détails aussi petits que 3 mm. Il écarte l'utilisation des scanners laser pour cette tâche spécifique et montre que, bien que les modèles 3D soient incroyables, transformer ces modèles en un « squelette » parfait pour mesurer la croissance est encore un travail en cours. Les auteurs suggèrent qu'avec une meilleure IA et plus de temps, cela pourrait devenir une méthode standard pour observer la croissance des arbres en temps réel, aidant ainsi à comprendre comment le changement climatique affecte leur développement.
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