Forscher haben einen Algorithmus entwickelt, der Computer-Vision-Techniken verwendet, um Bäume fast fünfmal schneller genau zu messen als herkömmliche, manuelle Methoden.
Die Forscher von der University of Cambridge entwickelten den Algorithmus, der eine genaue Messung des Baumdurchmessers liefert, eine wichtige Messung, die von Wissenschaftlern zur Überwachung der Waldgesundheit und des Niveaus der Kohlenstoffbindung verwendet wird.
Der Algorithmus verwendet kostengünstige LiDAR-Sensoren mit niedriger Auflösung, die in vielen Mobiltelefonen integriert sind, und liefert Ergebnisse, die genauso genau, aber viel schneller sind als manuelle Messtechniken. Die Ergebnisse werden in der Zeitschrift veröffentlicht Fernerkundung.
Die primäre manuelle Messung, die in der Waldökologie verwendet wird, ist der Baumdurchmesser auf Brusthöhe. Diese Messungen werden verwendet, um Aussagen über die Gesundheit von Bäumen und das Waldökosystem im weiteren Sinne sowie darüber zu treffen, wie viel Kohlenstoff gebunden wird.
Obwohl dieses Verfahren zuverlässig ist, ist das Verfahren zeitaufwändig, da die Messungen Baum für Baum vom Boden aus vorgenommen werden. Darüber hinaus können menschliche Fehler zu Messabweichungen führen.
„Wenn Sie versuchen herauszufinden, wie viel Kohlenstoff ein Wald bindet, sind diese bodengestützten Messungen enorm wertvoll, aber auch zeitaufwändig“, sagte Erstautorin Amelia Holcomb vom Department of Computer Science and Technology in Cambridge. „Wir wollten wissen, ob wir diesen Prozess automatisieren können.“
Einige Aspekte der Waldmessung können mit teuren Spezial-LiDAR-Sensoren durchgeführt werden, aber Holcomb und ihre Kollegen wollten feststellen, ob diese Messungen mit billigeren Sensoren mit geringerer Auflösung durchgeführt werden können, wie sie in einigen Mobiltelefonen verwendet werden Augmented-Reality-Anwendungen.
Andere Forscher haben einige Forstmessstudien mit dieser Art von Sensoren durchgeführt, diese konzentrierten sich jedoch auf stark bewirtschaftete Wälder, in denen die Bäume gerade und in gleichmäßigen Abständen stehen und das Unterholz regelmäßig gerodet wird. Holcomb und ihre Kollegen wollten testen, ob diese Sensoren schnell, automatisch und in einem einzigen Bild genaue Ergebnisse für nicht bewirtschaftete Wälder liefern können.
„Wir wollten einen Algorithmus entwickeln, der in natürlicheren Wäldern verwendet werden kann und der mit Dingen wie tief hängenden Ästen oder Bäumen mit natürlichen Unregelmäßigkeiten umgehen kann“, sagte Holcomb.
Die Forscher entwarfen einen Algorithmus, der einen Smartphone-LiDAR-Sensor verwendet, um den Stammdurchmesser automatisch aus einem einzigen Bild unter realistischen Feldbedingungen zu schätzen. Der Algorithmus wurde in eine speziell entwickelte App für ein Android-Smartphone integriert und kann Ergebnisse nahezu in Echtzeit liefern.
Um den Algorithmus zu entwickeln, haben die Forscher zunächst einen eigenen Datensatz erhoben, indem sie Bäume manuell vermessen und fotografiert haben. Mithilfe von Bildverarbeitungs- und Computervisionstechniken konnten sie den Algorithmus trainieren, um Stämme von großen Ästen zu unterscheiden, festzustellen, in welche Richtung sich Bäume neigten, und andere Informationen, die ihm helfen könnten, die Informationen über Wälder zu verfeinern.
Die Forscher testeten die App im Frühjahr, Sommer und Herbst in drei verschiedenen Wäldern – jeweils einem in Großbritannien, den USA und Kanada. Die App konnte 100 % der Baumstämme erkennen und hatte eine mittlere Fehlerquote von 8 %, was vergleichbar ist mit der Fehlerquote beim Messen von Hand. Die App beschleunigte den Prozess jedoch erheblich und war etwa viereinhalb Mal schneller als das manuelle Vermessen von Bäumen.
„Ich war überrascht, dass die App so gut funktioniert“, sagte Holcomb. „Manchmal fordere ich es gerne mit einem besonders überfüllten Waldstück oder einem besonders seltsam geformten Baum heraus, und ich denke, es wird es auf keinen Fall richtig machen, aber es tut es.“
Da ihr Messwerkzeug keine spezielle Ausbildung erfordert und Sensoren verwendet, die bereits in eine zunehmende Anzahl von Telefonen integriert sind, sagen die Forscher, dass es ein genaues, kostengünstiges Werkzeug für Waldmessungen sein könnte, selbst unter komplexen Waldbedingungen.
Die Forscher planen, ihre App noch in diesem Frühjahr öffentlich für Android-Telefone verfügbar zu machen.
Mehr Informationen:
Amelia Holcomb et al, Robuste Einzelbild-Baumdurchmesserschätzung mit Mobiltelefonen, Fernerkundung (2023). DOI: 10.3390/rs15030772