3D Reconstruction of deciduous Trees using low-cost UAV- and Crane-based Photogrammetry for Monitoring Shoot Elongation across entire Canopies
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि कम लागत वाले UAV और CraneCam-आधारित फोटोग्रामेट्री द्वारा पूरे पर्णपाती पेड़ों के 3D मॉडल को सब-सेंटिमीटर सटीकता और उच्च पूर्णता के साथ सटीक रूप से पुनर्गठित किया जा सकता है, जो प्राथमिक वृक्ष वृद्धि पर जलवायु परिवर्तन के प्रभावों को बेहतर ढंग से समझने के लिए संपूर्ण छत्र (कैनोपी) में शूट दीर्घीकरण की निगरानी करने हेतु एक व्यवहार्य विधि प्रदान करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि आप यह मापने की कोशिश कर रहे हैं कि वसंत ऋतु में एक पेड़ अपने पैर कितना फैला रहा है। आप पूरे पेड़ को मापने के लिए बस एक स्केल या रूलर नहीं पकड़ सकते क्योंकि शाखाएं बहुत ऊँची, बहुत घुमावदार हैं और उन पत्तियों से ढकी हुई हैं जो अभी पूरी तरह से खुली भी नहीं हैं। वैज्ञानिक पेड़ों के मोटा होने (जैसे कि उनकी कमर का घेरा चेक करना) को मापने में तो माहिर रहे हैं, लेकिन उनकी नई टहनियों की लंबाई (ऊंचाई के विकास) को मापना एक पूरी तरह से रहस्य बना हुआ है।
यह शोध पत्र इस बारे में है कि कैसे शोधकर्ताओं की एक टीम ने पेड़ों को विशाल 3D वीडियो गेम में बदलकर इस पहेली को सुलझाने का फैसला किया। वे देखना चाहते थे कि क्या वे सस्ते ड्रोन और एक विशेष कैमरा क्रेन का उपयोग करके एक पूरे पेड़ का एक सटीक डिजिटल जुड़वां (डिजिटल ट्विन) बना सकते हैं, जो उसकी सबसे नई और सबसे पतली टहनी के सिरे तक भी हो।
मुख्य खोज: ड्रोन छोटी चीजों को भी देख सकते हैं
बड़ी खबर यह है कि हाँ, आप एक हल्के वजन वाले ड्रोन (250 ग्राम से कम) का उपयोग करके पूरे पेड़ का एक सुपर-सटीक 3D मॉडल बना सकते हैं। जब उन्होंने स्विट्जरलैंड के एक पार्क में पेड़ों के चारों ओर इन ड्रोनों को उड़ाया, तो वे एक डिजिटल 'पॉइंट क्लाउड' बनाने में सफल रहे जो वास्तविक पेड़ से 5 से 6 मिमी की सटीकता से मेल खाता था। यह लगभग एक पेंसिल इरेज़र की मोटाई के बराबर है!
उन्होंने दो प्रकार के ड्रोनों का परीक्षण किया: एक बहुत छोटा, बेहद हल्का ड्रोन (DJI Mini 3 Pro) और एक थोड़ा भारी, अधिक पेशेवर ड्रोन (DJI Phantom 4 Pro V2)। दोनों ने काम किया, लेकिन भारी वाला ड्रोन एक थोड़े धुंधले उल्लू की तुलना में एक तेज़ आँखों वाले बाज की तरह था। पेशेवर ड्रोन ने 5.1 मिमी की 3D पॉइंट सटीकता दी, जबकि छोटे वाले की सटीकता 6.5 मिमी थी। पेशेवर ड्रोन ने पेड़ की 98% शाखाओं का पुनर्निर्माण (reconstruct) भी किया, जबकि छोटे वाले ने भी बहुत प्रभावशाली 92% का प्रदर्शन किया।
"नकली टहनी" का परीक्षण
आपको कैसे पता चलेगा कि ड्रोन अपनी मर्जी से कुछ बना नहीं रहा है? टीम ने रचनात्मकता दिखाई। उन्होंने एक नकली शाखा 3D-प्रिंट की (जिसे उन्होंने "ग्राउंड-ट्रुथ ब्रांच" कहा) जिसकी मोटाई ज्ञात थी: 3 मिमी, 5 मिमी, 7 मिमी और 10 मिमी। उन्होंने इस नकली टहनी को एक असली पेड़ पर टेप से चिपकाया और फिर उन पर ड्रोन उड़ाया।
परिणाम? ड्रोन नकली टहनी के सबसे पतले 3 मिमी वाले हिस्से को भी देख सके। हालांकि, ड्रोनों को सटीक चौड़ाई समझने में थोड़ी मुश्किल हुई। पेशेवर ड्रोन ने अनुमान लगाया कि चौड़ाई लगभग 3 मिमी अधिक है, जबकि छोटे ड्रोन ने अनुमान लगाया कि यह 7 मिमी अधिक चौड़ी है। इसलिए, हालांकि वे छोटी टहनियों को देख सकते हैं, लेकिन वे अभी उनकी सटीक मोटाई मापने में पूरी तरह सटीक नहीं हैं।
क्या खारिज किया गया (द "नो-गो" ज़ोन)
शोधकर्ताओं ने केवल एक चीज़ का परीक्षण नहीं किया; उन्होंने कुछ ऐसी चीज़ों का भी परीक्षण किया जो काम नहीं करती थीं।
- "धुंधला" ड्रोन: उन्होंने तीसरे ड्रोन (DJI Mavic 3T) का परीक्षण किया लेकिन उसे जल्दी ही खेल से बाहर कर दिया। इसका कैमरा सेंसर बहुत छोटा था, जिससे तस्वीरें इतनी धुंधली हो गईं कि छोटी शाखाएं दिखाई ही नहीं दीं।
- उड़ता हुआ लेजर: उन्होंने लेजर स्कैनर (LiDAR) से लैस एक ड्रोन का भी उपयोग किया। यह असफल रहा। लेजर स्कैनर बहुत "शोर भरा" (noisy) था और पतली शाखाओं को स्पष्ट रूप से नहीं देख सका; इसने 1 से 2 सेमी मोटी शाखा को दोगुना चौड़ा दिखा दिया। उन्होंने निष्कर्ष निकाला कि छोटी टहनियों की लंबाई मापने के लिए यह तरीका एक बंद रास्ता है।
- "क्राउन सरफेस" ट्रिक: उन्होंने उल्लेख किया कि पिछले अध्ययनों में अक्सर केवल पेड़ की "त्वचा" (पत्तियों का बाहरी आकार) को मापा जाता था। लेकिन यह नहीं बताता कि व्यक्तिगत शाखाएं अंदर कितनी बढ़ रही हैं। यह शोध पत्र इस बात पर जोर देता है कि आपको केवल त्वचा नहीं, बल्कि पूरा 3D कंकाल (skeleton) चाहिए।
क्रेन और "कंस्ट्रक्शन साइट" कैमरा
सारा डेटा केवल ड्रोन से नहीं आया। दूसरे स्थान पर, उन्होंने एक विशाल निर्माण क्रेन (जिसे "CraneCam" कहा जाता है) पर लगे कैमरा सिस्टम का उपयोग किया। यह एक ऐसे कैमरे की तरह है जो क्रेन की भुजा पर बैठा होता है और क्रेन के घूमने के साथ-साथ तस्वीरें लेता है। भले ही कैमरा ड्रोन जितना करीब नहीं था (जिसका अर्थ है कि "पिक्सेल" बड़े थे, लगभग 5.2 मिमी पेड़ के शीर्ष पर), फिर भी वह एक विस्तृत 3D मॉडल बनाने में सफल रहा। इससे पता चलता है कि यदि आपके पास किसी जंगल के पास एक विशाल क्रेन (जैसे स्विस कैनोपी क्रेन II) है, तो आप बिना पायलट के ड्रोन उड़ाए पेड़ों की निगरानी कर सकते हैं।
"कंकाल" (Skeleton) की समस्या
अंतिम लक्ष्य इन 'पॉइंट क्लाउड्स' को एक "कंकाल" में बदलना है—पेड़ का एक डिजिटल स्टिक-फिगर संस्करण जहाँ आप सटीक रूप से माप सकें कि प्रत्येक शाखा कितनी बढ़ी है। टीम ने ऐसा करने के लिए TreeQSM नामक कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करने की कोशिश की।
यहाँ एक समस्या है: अब तक जो कंकाल उन्हें मिले हैं, वे थोड़े अस्त-व्यस्त हैं। वे एक पेड़ की तरह दिखते तो हैं, लेकिन उनमें कुछ "ग्लिच" (खामियां) हैं—कुछ शाखाएं जुड़ी हुई नहीं हैं, और कुछ नकली शाखाएं वहां भी दिखाई देती हैं जहाँ वे वास्तव में नहीं हैं। लेखक सावधानी से कहते हैं कि वर्तमान में, ये कंकाल सटीक विकास माप के लिए उपयोग किए जाने के लिए अभी तैयार नहीं हैं। यह एक आशाजनक शुरुआत है, लेकिन कंप्यूटर को अभी भी पत्तियों और आपस में जुड़ी शाखाओं के जाल को सुलझाना सीखना होगा।
चुनौतियां
यह आसान नहीं था। शोधकर्ताओं को मैन्युअल रूप से ड्रोन उड़ाना पड़ा क्योंकि अभी तक ऐसा कोई सॉफ्टवेयर मौजूद नहीं है जो पेड़ के इतने करीब और इतने तंग पैटर्न में उड़ने को संभाल सके। उन्हें हवा से भी लड़ना पड़ा, जिससे शाखाएं हिल गईं और तस्वीरें धुंधली हो गईं। पेड़ के विकास का पूरा टाइम-लैप्स प्राप्त करने के लिए उन्हें कुछ महीनों में 26 बार ड्रोन उड़ाना पड़ा।
निष्कर्ष
यह शोध पत्र यह सिद्ध करता है कि आप सस्ते, उपभोक्ता-ग्रेड के ड्रोनों का उपयोग करके पूरे पेड़ का एक अत्यधिक विस्तृत 3D मानचित्र बना सकते हैं, जो 3 मिमी जितनी छोटी विवरणों को भी कैप्चर कर सकता है। यह इस विशिष्ट कार्य के लिए लेजर स्कैनर को खारिज करता है और दिखाता है कि हालांकि 3D मॉडल अद्भुत हैं, लेकिन विकास को मापने के लिए एक आदर्श "कंकाल" बनाना अभी भी एक निर्माणाधीन प्रक्रिया है। लेखक सुझाव देते हैं कि बेहतर AI और अधिक समय के साथ, यह वास्तविक समय में पेड़ों के बढ़ने को देखने का एक मानक तरीका बन सकता है, जिससे हमें यह समझने में मदद मिलेगी कि जलवायु परिवर्तन उनके विकास को कैसे प्रभावित करता है।
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