3D Reconstruction of deciduous Trees using low-cost UAV- and Crane-based Photogrammetry for Monitoring Shoot Elongation across entire Canopies
本研究表明，基于低成本无人机和吊车相机（CraneCam）的摄影测量技术能够精确重建具有亚厘米级精度和高完整性的整株落叶树木三维模型，为监测整个树冠范围内的枝条伸长提供了一种可行的方法，从而更好地理解气候变化对树木初级生长的影响。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
想象一下，试图测量一棵树在春天是如何“伸展腿脚”的。你无法直接拿一把尺子去量，因为树枝太高、太扭曲，而且还覆盖着尚未完全展开的叶子。科学家们一直很擅长测量树木变得有多粗（就像检查腰围一样），但测量其新枝条生长了多长（即高度生长）却一直是一个谜。
这篇论文讲述了一组研究人员如何决定通过将树木变成巨大的3D电子游戏来解开这个谜题。他们想看看是否可以利用廉سع的无人机和一种特殊的相机吊车，构建出一个完美的数字孪生树，精确到每一个最新、最细的枝尖。
核心发现：无人机能看见微小的细节
大新闻是：是的，你可以使用一台重量不到一袋面粉（250克以下）的无人机，为整棵树建立一个超精确的3D模型。当他们在瑞士的一个公园里围绕树木飞行时，他们成功创建了一个与真实树木匹配度极高的数字点云，精度达到了 5 到 6 毫米。这大约是一个铅笔橡皮擦的厚度！
他们测试了两种类型的无人机：一种是超轻型的微型无人机（DJI Mini 3 Pro），另一种是稍重一些的专业级无人机（DJI Phantom 4 Pro V2）。两者的表现都很好，但后者就像一只眼神犀利的鹰，而前者则像一只视线略显模糊的猫头鹰。专业无人机给出的3D点云精度为 5.1 毫米，而微型无人机的精度为 6.5 毫米。此外，专业无人机能够重建 98% 的树枝，而微型无人机的表现也同样令人印象深刻，达到了 92%。
“假树枝”测试
如何确定无人机没有在“瞎编”？研究小组发挥了创意。他们3D打印了一个假树枝（他们称之为“地面真值树枝”），具有特定的已知粗细：3 毫米、5 毫米、7 毫米和 10 毫米。他们将这个假树枝粘在真实的树上，然后让无人机在上方飞行。
结果如何？无人机确实能看到最细的 3 毫米 部分。然而，在测量精确宽度方面，无人机遇到了一些困难。专业无人机测出的宽度比实际宽了约 3 毫米，而微型无人机测出的宽度则比实际宽了约 7 毫米。所以，虽然它们能“看见”这些细小的嫩枝，但在测量其精确粗细方面还不够完美。
被排除的研究对象（“禁区”）
研究人员不仅尝试了一种方法，还测试了一些行不通的方法。
- “模糊”无人机： 他们测试了第三款无人机（DJI Mavic 3T），但很快就将其踢出了竞争。这款无人机的相机传感器太小，导致图像过于模糊，无法看清细小的树枝。
- 飞行激光器： 他们还尝试使用挂载了激光扫描仪（LiDAR）的无人机。但这也被证明是一场空。激光扫描仪产生的“噪声”太大，无法清晰地看到细小的树枝；它会让一个 1 到 2 厘米 厚的树枝看起来宽了一倍。他们得出结论，对于测量这种细小的嫩枝长度，这种方法是一条死胡同。
- “树冠表面”陷阱： 他们指出，以往的研究通常只测量树木的“皮肤”（即叶子的外轮廓）。但这并不能告诉你内部的单个树枝是如何生长的。本文强调，你需要的是完整的3D骨架，而不只是表面的“皮肤”。
吊车与“建筑工地”相机
并非所有数据都来自无人机。在第二个地点，他们使用了一个安装在大型建筑起重机（称为 CraneCam）上的相机系统。这就像拥有一个坐在吊车臂上的相机，随着吊车的旋转进行拍摄。尽管该相机的距离不如无人机那么近（这意味着在树顶处的“像素”较大，约为 5.2 毫米），但它仍然成功创建了一个详细的3D模型。这表明，如果你所在的森林附近有大型吊车（如瑞士 Canopy Crane II），你就可以无需飞行员驾驶无人机在风中穿梭，就能监测树木。
“骨架”问题
最终目标是将这些点云转化为一个“骨架”——一个数字化的“火柴人”版本的树，通过它你可以精确测量每根树枝的生长情况。团队尝试使用了一个名为 TreeQSM 的计算机程序来实现这一目标。
问题在于：目前得到的骨架还有些混乱。它们看起来像一棵树，但存在“故障”——有些树枝是断开的，有些则是凭空出现的假树枝。作者谨慎地指出，目前的这些骨架尚未准备好用于精确的生长测量。这是一个充满希望的开端，但计算机仍需学习如何理清叶片和重叠树枝造成的混乱。
挑战
过程并不轻松。研究人员必须手动操控无人机飞行，因为目前还没有软件能够处理如此靠近树木且路径如此紧密的飞行任务。他们还必须与风作斗争，因为风会导致树枝晃动并使照片模糊。为了获得树木生长的完整延时记录，他们在几个月内进行了 26 次 飞行。
总结
这篇论文证明，你可以使用廉价的消费级无人机构建出一张高度详细的整棵树的3D地图，捕捉细节可小至 3 毫米。它排除了激光扫描仪在这一特定任务中的可行性，并表明虽然3D模型非常惊人，但要将其转化为用于测量生长的完美“骨架”仍处于开发阶段。作者建议，随着更好的AI技术和时间的积累，这可能会成为实时观察树木生长的一种标准方式，从而帮助我们理解气候变化如何影响它们的发育。
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