Hoe bliksem vanuit de lucht naar de grond reist, inspireerde het concept achter een nieuwe algoritmische benadering om individuele bomen digitaal te scheiden van hun bossen in automatische boskartering.

"Wanneer bliksem vanuit de lucht naar de grond reist, vindt het de weg van de minste weerstand door de atmosfeer", zegt Joshua Carpenter, een Ph.D. student aan Purdue's Lyles School of Civil Engineering. Dat bracht hem ertoe om op dezelfde manier te denken over zijn digitale bosgegevens, of puntenwolk.

"Als ik op de een of andere manier alle punten in deze puntenwolk als een pad van de minste weerstand zou kunnen behandelen, zou dat me iets vertellen over waar de boom zich bevindt," zei Carpenter. Het concept werkt ook vanuit een plantbiologisch standpunt.

"Elk blad in een boom moet worden voorzien van voedingsstoffen en voedingsstoffen komen uit de grond. Dus we vinden de kortste route voor boomvoedingsstoffen van het bladerdak naar de grond."

Carpenter en vier Purdue co-auteurs hebben onlangs de details van hun kaartmethoden gepubliceerd in het tijdschrift Remote Sensing . De aanpak betekent het verschil tussen het snel en met hoge nauwkeurigheid in kaart brengen van een paar bomen tot het in kaart brengen van honderden hectares tegelijk. Het zou ook kunnen leiden tot het maken van een digitale tweeling van bossen, wat de beheersplanning zou kunnen verbeteren in het licht van klimaatverandering, ziekte-uitbraken en bevolkingsgroei.

"We hebben een nieuw individueel boomsegmentatie-algoritme ontwikkeld dat kan worden gebruikt voor het inventariseren van bomen voor grote gebieden", zegt co-auteur van het artikel Jinha Jung, assistent-professor civiele techniek. Carpenter is lid van Jung's Geospatial Data Science Laboratory, dat gespecialiseerd is in kartering en metingen.

"Een andere bijdrage van dit artikel is hoe de prestaties van het segmentatie-algoritme kunnen worden geëvalueerd met gegevens die vanaf de grond zijn verzameld," zei Jung.

Het algoritme is volgens de meeste statistieken nauwkeuriger gebleken, vaak met een ruime marge, in vergelijking met de huidige stand van de techniek. Validatie omvat het direct labelen en meten van individuele bomen in het veld om te correleren met LiDAR-gegevens die op verschillende tijdstippen van het jaar op grondniveau en in de lucht zijn verzameld om bomen te vangen die blader- en bladloos zijn.

Het team is nog steeds bezig met het oplossen van problemen die voortkomen uit hun drie methoden voor het verzamelen van gegevens:fotogrammetrie (het maken van 3D-beelden van 2D-foto's) en twee soorten LiDAR (lucht- en grondgebaseerd).

Gegevens in de puntenwolk hebben dezelfde structuur, maar de gegevens van elke methode bevatten verschillende anomalieën. Je kunt de topdetails van de boomkruin best goed vastleggen, maar elementen van de stam missen en vice versa. Soms ook in de liggende blokgegevensverzameling.

"Het doel is om alle verschillende beschikbare puntenwolken te gebruiken om een ​​flexibel algoritme te maken", legt Carpenter uit. "Maar het is een uitdaging om een ​​methode te bedenken om met elk van de specifieke anomalieën te werken."

Het Purdue-team werkt in het 400 hectare grote Martell-bos, ongeveer 13 kilometer ten oosten van de campus, en blijft de reikwijdte van zijn technologie uitbreiden.

"Hoe kunnen we van enkele honderden acres naar enkele duizenden of enkele honderdduizenden komen, en dan naar elke boom op de planeet? Dat is de toekomst", zegt medeauteur Songlin Fei van het artikel, professor en Dean's Chair of Remote Sensing in Forestry and Natural Bronnen. "Het probleem is hoe je het kunt opschalen."

Het inventariseren vereist vervelend veldwerk om 5% of 10% van een gebied te bemonsteren. "Een inventaris van 100% is nooit een optie geweest. Dit document demonstreert technologieën die een telling van elke afzonderlijke boom mogelijk maken. We hebben het over een enorme sprong", zei Fei.

De Remote Sensing paper richt zich op het in kaart brengen van bossen, maar er zijn meer algoritmen nodig om volledige inventarissen te maken.

"Met deze gegevens kunnen we diametermetingen doen. Maar hoe zit het met andere belangrijke inventariskenmerken, zoals rechtheid, houtkwaliteit of soortidentificatie? Die moeten nog worden bereikt," zei Fei.

De technologieën maken het nu mogelijk om een ​​digitale tweeling van een heel bos te maken om de mogelijke effecten van een ijsstorm of harde wind te zien.

"Als je een bosbeheerplan maakt, kun je niet zomaar de bomen oogsten en kijken hoe het eruit ziet," merkte Fei op. "Maar in de digitale wereld kun je elke boom kappen die je wilt, en je kunt hem terugzetten. Dat stelt je in staat om simulaties te doen en een betere managementplanning te maken."

In de afgelopen decennia hebben geospatiale gegevens de landbouwproductie enorm verhoogd. De Purdue-onderzoekers willen hetzelfde doen voor de bosbouw, een bron van belangrijke grondstoffen voor de bouw en brandstof. Catastrofale bosbranden en invasieve soorten die grote aantallen Amerikaanse kastanje- en essen hebben weggevaagd, vestigen nu de aandacht op het belang van bossen.

"We hebben al deze technologieën met succes toegepast in de landbouw," zei Carpenter. "Maar andere domeinen hebben nu onze aandacht nodig." + Verder verkennen

Lucht- en grondgebaseerde technologie-integratie leidt tot verbetering van bosinventarisatie en -beheer