Estimating the Diameter at Breast Height of Trees in a Forest With a Single 360 Camera

要約

森林在庫は、生態学的監視、資源管理、炭素会計のために、乳房の高さ（DBH）の直径の正確な測定に依存しています。
LIDARベースの手法はセンチメートルレベルの精度を達成できますが、コストが抑制され、運用上複雑です。
消費者グレードの360ビデオカメラのみが必要な低コストの代替品を紹介します。
私たちの半自動パイプラインは、（i）Agisoft Metashapeと呼ばれる動き（SFM）写真測量ソフトウェアを使用した（ii）3Dクラウドに根拠のあるセグメントセグメントを投影することによるセマンティックトランクセグメンテーションを使用した密なポイントクラウド再構成で構成されています。
セグメント化された木とその推定DBHを検査するためのインタラクティブな視覚化ツールを紹介します。
さまざまな条件下で43本の木の61枚の取得で、私たちの方法は、「地上」の手動測定に関して5〜9％の絶対相対誤差の中央値を達成します。
これは、LIDARベースの推定値よりも2〜4％高くなっていますが、桁違いが少なく、最小限のセットアップが必要で、広く利用可能な単一の360カメラを使用しています。

要約(オリジナル)

Forest inventories rely on accurate measurements of the diameter at breast height (DBH) for ecological monitoring, resource management, and carbon accounting. While LiDAR-based techniques can achieve centimeter-level precision, they are cost-prohibitive and operationally complex. We present a low-cost alternative that only needs a consumer-grade 360 video camera. Our semi-automated pipeline comprises of (i) a dense point cloud reconstruction using Structure from Motion (SfM) photogrammetry software called Agisoft Metashape, (ii) semantic trunk segmentation by projecting Grounded Segment Anything (SAM) masks onto the 3D cloud, and (iii) a robust RANSAC-based technique to estimate cross section shape and DBH. We introduce an interactive visualization tool for inspecting segmented trees and their estimated DBH. On 61 acquisitions of 43 trees under a variety of conditions, our method attains median absolute relative errors of 5-9% with respect to ‘ground-truth’ manual measurements. This is only 2-4% higher than LiDAR-based estimates, while employing a single 360 camera that costs orders of magnitude less, requires minimal setup, and is widely available.

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