芬兰：激光点云技术 自动化识别树种

导读

如果你是一个伐木工人，你在伐木之前，你需要能够准确地判断你砍的是什么树。或许，这对于没有树木相关经验和知识的人来说，有点困难。但是，芬兰研究人员开发了一种基于激光扫描测量的新型自动化树种识别方法，让这一切变得简单起来。

简介

芬兰坦佩雷理工大学（TUT）和芬兰自然资源研究所（Luke），在一项联合研究项目中，开发了一种新型树种方法，它基于激光扫描测量，以全新地方式进行树木分类特征的计算。

（图片来源于：TUT）

TUT和Luke的研究人员，对于这种全自动识别树种方法进行了测试，其结果良好。未来，这种方法可以应用于伐木时的全自动木料测量，选择所要砍伐的树木，优化砍伐过程。

Luke的首席科学家 Raisa Mäkipää  说：

“这种方法有利于高效测量各种材料，用于森林生态研究，研究树种和树冠之间的竞争关系。”

点云

追根溯源，TUT之前就开发过一种识别树种的方法，通过从森林级别的点云数据中，提取出单个树木信息，建立3D模型，对于树冠结构重新建模，构建成由连贯的圆柱体组成的树木模型，从而决定树干和分支的结构。

所谓点云数据，是指在同一空间参考系下，表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合。然而点云技术，就是通过海量点集合来表示空间内物体的坐标和分布，通过在空间中绘制出大量的点，并用这些点来形成数据集合，从而建立起三维模型来表示空间的表面特性。

圆环体的点云图像

（图片来源于：维基百科）

激光点云

通过激光测量原理得到的点云称为“激光点云”，具有三维坐标（XYZ）和激光反射强度（Intensity）等信息。当一束激光照射到物体表面时，所反射的激光会携带方位、距离等信息。激光器对于对象物发出激光束，并按照某种轨迹进行扫描，边扫描边记录反射的激光点信息，通过极为精细的扫描，可以获取大量的激光点信息，因而就可形成激光点云。

激光点云技术可以应用于智能驾驶，智能家居，三维重建，数字地球，城市规划，防灾减灾，海洋测绘等等。

例如，百度就曾经使用过激光点云技术，实现全景视图的三维模型化，构建全景地图。他们通过在道路采集车上安装激光装置，在汽车行进过程中不断扫描周边环境，收集反射回来的激光信息。根据激光从不同距离的物体表面反射回来的时间差，通过电脑将这些信息转化成三维空间模型，进而绘制出道路两侧的高楼大厦，形成一幅街景地图。

创新

（图片来源于：TUT）

然而，这项研究较以前又有哪些创新和进步呢？研究团队中一位TUT的研究员 Markku Åkerblo 说：

“之前，我们基于点云，能够粗略地判断主干和树冠。现在，我们能够辩认出每个分支，分析他们的直径，体积和分支角度特征。”

为了识别树种，研究人员定义了15种分类特征，然后为每棵树计算这些值。其中一些特征是全新的，而另外一些则在之前的研究中使用过。新方法可以可以利用整个树冠的信息，更加精确地计算这些值。进一步说，整个测试数据的规模远远超过之前的研究。

成果

研究中一共使用了三种不同的分类方法进行测试，囊括了芬兰的三种不同树种：桦木、松树、云杉。

Åkerblom 说：

“根据我们的研究结论，自动化树种识别的准确率可达95%以上。研究目标不是为了寻找具有这些特征的最佳组合，而只是为了证明基于树木模型的分类是可行的。然而，几种组合为我们带来了我们很好的研究成果，所有分类方法最高准确率都可以超过95%。这些成果也显示，30种树种就足以作为分类相关的学习材料。”

未来

未来，这种方法还将测试更多树种的，测量更多的森林。这种树木模型基于激光扫描数据计算，这些数据可以存储在数据库中，随着样本数量的增加，用于更加精确地树种识别。

参考资料

【1】https://www.luke.fi/en/news/new-method-recognises-tree-species-automatically/

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