Comparison of iPhone and DSLR photogrammetry methods with implications for geometric morphometric analysis
本研究表明，使用 Abound 应用进行的 iPhone 摄影测量技术所生成的 3D 网格数据与单反相机（DSLR）方法相比，在几何差异上微乎其微，从而验证了其在几何形态测量分析中用于创建可访问的多源数据集的有效性，同时指出在统计模型中仍应考虑网格来源。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是一篇未经同行评审的预印本的AI生成解释。这不是医疗建议。请勿根据此内容做出健康决定。 阅读完整免责声明
博物馆藏品是生命历史的宏大仓库，保存着成千上万件讲述进化与适应故事的标本。几十年来，研究这些物体（如动物头骨）形状的科学家一直依赖于昂贵且耗时的设备，如 CT 扫描仪，来创建详细的三维模型。这些模型让研究人员能够在不接触脆弱原件的情况下，测量骨骼结构的细微差异。然而，这种设备的高成本和复杂性意味着只有少数研究人员能够使用这些数字工具，使得大多数博物馆藏品无法进行全球性的研究。近年来，一种更简单的替代方案出现了：使用标准照相机从不同角度拍摄物体的多张照片，然后利用计算机软件将这些图像拼接成三维模型。这一被称为“摄影测量法”（photogrammetry）的过程，使得更多科学家能够建立数字档案，但也提出了一个新的问题。随着研究人员开始将由不同相机和不同软件程序生成的模型混合在同一项研究中，他们需要知道，模型制作方式带来的差异是否大于他们试图测量的实际生物学差异。
怀俄明大学的一个研究小组致力于回答这个问题，他们对比了创建浣熊头骨三维模型的两种截然不同的方法。一方面，他们使用了传统的、高端的数字照相机和专业软件，这种方法产生的模型细节极其丰富但过程复杂；另一方面，他们使用了一款名为 Abound 的智能手机应用程序，该程序会引导用户使用 iPhone 拍照，然后在云端自动构建模型。研究人员想要观察手机生成的模型是否足够精确，以便能与专业设备生成的模型并列使用。他们测试了 29 个浣熊头骨，分别用这两种方法为每个头骨创建了数字版本。为了确保测试公平，他们还以三种不同的方式对模型进行了处理：保持原始创建状态、简化以减少点数，以及通过平滑处理使表面纹理更加均匀。这使得团队能够观察在模型为科学分析做准备时，手机与相机之间的差异是会消失还是会扩大。
结果显示，两种方法生成的模型在整体形状上非常相似。当研究人员测量成对模型之间的表面距离时，他们发现最大的差异仅为头骨总尺寸的 0.18%，这大约相当于 0.26 毫米。为了直观理解，这个微小的差距大约只有一根人类头发的宽度。虽然专业相机和软件创建的模型拥有更多的微小点和面，使得某些区域看起来更粗糙，但智能手机应用生成的模型则更加平滑且完整。手机应用在填补相机可能难以处理的区域（例如头骨内部的深处缝隙）方面表现尤为出色，它能创建一个平滑且水密的表面。相比之下，专业软件在这些困难区域有时会留下孔洞，因为它拒绝在光线较暗时猜测表面的样子。
当研究人员分析导致形状变化的主要原因时，他们发现个体身份（即哪只浣熊）是影响最显著的因素。不同浣熊头骨之间的差异解释了数据中 85% 到 93% 的变异。而用于创建模型的方法——无论是使用手机还是专业相机——所占的变异量不到 4%。这意味着动物之间的生物学差异远大于相机或软件引入的微小误差，因此这两种类型的模型可以安全地混合在同一项研究中。研究人员指出，虽然手机模型在牙齿等非常光滑的表面上细节稍逊，但它们仍然足以检测重要的生物特征，例如牙齿磨损或缺牙。
这项研究证实，智能手机应用是科学研究的有效工具，它提供了一种快速且易于获取的方式，无需昂贵设备即可创建高质量的三维模型。这表明博物馆和研究人员现在可以将来自不同来源的数据（从专业实验室到使用手机的野外研究人员）结合起来，以构建规模更大、更具包容性的数据集。虽然专业方法仍然是需要对微小内部结构进行极高精度研究的首选，但智能手机方法为大多数形态学研究提供了一个可靠且高效的替代方案。通过证明这些不同的生产流程可以协同工作，这项研究为协作科学的新时代开启了大门，在这个时代，进入的门槛仅仅是一台照相机和一份分享的热情。
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