ForestAlign: Automatic Forest Structure-based Alignment for Multi-view TLS and ALS Point Clouds

要約

地表近くから樹冠の上までさまざまなスケールで広がる、不均一な森林の非常に詳細なモデルへのアクセスの需要がますます高まっています。
これにより、分析、計画、エコシステム管理のための高度な計算ツールが可能になります。
地上 (TLS) および航空 (ALS) スキャン プラットフォームを通じて利用可能な LiDAR センサーは、正確な 3D 構造情報を迅速に収集できるため、森林監視の主要なテクノロジーとして確立されています。
林業は現在、各プラットフォームの強みを活用することでマルチスケールのアプローチがもたらす利点を認識しています。
ここでは、ForestAlign を提案します。これは、マルチビュー、マルチスケールの LiDAR ソースから収集された森林点群を位置合わせするための、ターゲットのない、完全自動の効果的な相互位置合わせ方法です。
ForestAlign は、構造の複雑さのレベルの増加に基づいて 3D ポイントをグループ化し、集約する増分配置戦略を採用しています。
この戦略では、3D ポイントをそれほど複雑でない (地面など) からより複雑な構造 (木の幹や葉など) まで順番に位置合わせし、繰り返し位置合わせを調整します。
経験的証拠は、スキャンの位置合わせにおけるこの方法の有効性を示しており、RMSE 誤差は、TLS から TLS の場合では回転で 0.75 度未満、平行移動で 5.5 cm 未満、TLS から ALS の場合ではそれぞれ 0.8 度および 8 cm 未満でした。
これらの結果は、ForestAlign が TLS-to-TLS および TLS-to-ALS のフォレスト スキャンを効果的に統合できるため、手動で配置されたターゲットに依存することなく、GPS が拒否されたエリアで貴重なツールとなり、同時に高いパフォーマンスを達成できることを示しています。

要約(オリジナル)

Access to highly detailed models of heterogeneous forests, spanning from the near surface to above the tree canopy at varying scales, is increasingly in demand. This enables advanced computational tools for analysis, planning, and ecosystem management. LiDAR sensors, available through terrestrial (TLS) and aerial (ALS) scanning platforms, have become established as the primary technologies for forest monitoring due to their capability to rapidly collect precise 3D structural information. Forestry now recognizes the benefits that a multi-scale approach can bring by leveraging the strengths of each platform. Here, we propose ForestAlign: an effective, target-less, and fully automatic co-registration method for aligning forest point clouds collected from multi-view, multi-scale LiDAR sources. ForestAlign employs an incremental alignment strategy, grouping and aggregating 3D points based on increasing levels of structural complexity. This strategy aligns 3D points from less complex (e.g., ground) to more complex structures (e.g., tree trunks, foliage) sequentially, refining alignment iteratively. Empirical evidence demonstrates the method’s effectiveness in aligning scans, with RMSE errors of less than 0.75 degrees in rotation and 5.5 cm in translation in the TLS to TLS case and of 0.8 degrees and 8 cm in the TLS to ALS case, respectively. These results demonstrate that ForestAlign can effectively integrate TLS-to-TLS and TLS-to-ALS forest scans, making it a valuable tool in GPS-denied areas without relying on manually placed targets, while achieving high performance.

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