Картирование спектральной динамики растительности с высоким пространственным разрешением в трехмерном пространстве с использованием компьютерного зрения

High spatial resolution three-dimensional mapping of vegetation spectral dynamics using computer vision
Erle C. Ellis, Jonathan P. Dandois
2013-06-05

трёхмерные облака точекметодология Ecosynthструктура из движениямодели высоты пологабеспилотная летательная система
Трехмерные (3D) измерения растительности с высоким пространственным разрешением методом дистанционного зондирования способствуют развитию экологических исследований и природоохранного управления. Однако значительные экономические и логистические затраты ограничивают применение этого подхода, особенно для наблюдения за фенологической динамикой структуры экосистем и спектральных характеристик. Здесь мы демонстрируем новую систему дистанционного зондирования с воздуха, обеспечивающую регулярные и недорогие трехмерные измерения структуры полога и спектральных характеристик, по свойствам сходные с измерениями LIDAR, но предоставляющую спектральные характеристики RGB (красный–зеленый–синий) для каждой точки и тем самым позволяющую проводить высокочастотные наблюдения в течение одного вегетационного сезона. Методология «Ecosynth» применяет фотограмметрические алгоритмы компьютерного зрения «Structure from Motion» к большим наборам сильно перекрывающихся аэрофотоснимков, полученных с малой высоты (< 130 м) с помощью серийных цифровых камер, установленных на недорогой (< 4000 долл. США), легкой (< 2 кг) беспилотной авиационной системе (UAS) любительского класса. Трехмерные облака точек Ecosynth с плотностью 30–67 точек м− 2 были созданы с использованием коммерческого программного обеспечения для компьютерного зрения на основе цифровых фотографий, многократно полученных с помощью UAS над тремя участками умеренного лиственного леса площадью 6,25 га каждый (250 м × 250 м) в штате Мэриленд, США. Облака точек Ecosynth были геопривязаны с точностью 1,2–4,1 м по горизонтальной радиальной среднеквадратической ошибке (RMSE) и 0,4–1,2 м по вертикальной RMSE. Цифровые модели рельефа подлеска (DTM) и модели высоты полога (CHM) были построены по облакам точек в состоянии с листьями и без листьев с использованием процедур, обычно применяемых к облакам точек LIDAR. На двух участках CHM Ecosynth были надежными предикторами высоты деревьев, измеренной в полевых условиях (R2 от 0,63 до 0,84), и сильно коррелировали с CHM LIDAR (R 0,87), полученной за 4 дня до этого, хотя оценки надземной биомассы и плотности углерода на основе Ecosynth содержали значительные ошибки (31–36% оценок, полученных в полевых условиях). Повторное сканирование лесного участка размером 50 м × 50 м в шесть различных моментов в течение 16 месяцев показало…
1
Модели высоты полога Ecosynth предсказывали измеренную в поле высоту деревьев с R2=0,63–0,84 и сильно коррелировали с LIDAR-моделями (R=0,87), однако оценки биомассы и плотности углерода имели ошибки 31–36%.
2
Метод Ecosynth обеспечивает регулярное недорогое высокодетальное 3D-картирование структуры полога и RGB-спектральных характеристик с использованием аэрофотосъёмки с низколетящего БПЛА.
3
Облака точек Ecosynth достигли горизонтальной RMSE геопривязки 1,2–4,1 м и вертикальной RMSE 0,4–1,2 м, обеспечивая создание моделей рельефа и высоты полога, аналогичных применяемым для LIDAR.
4
Повторные съёмки сформировали плотные 3D-облака точек плотностью 30–67 точек на м² на трёх участках умеренного широколиственного леса площадью 6,25 га.
5
Система применяет алгоритмы Structure from Motion к перекрывающимся фотографиям коммерческих камер, установленных на лёгком БПЛА стоимостью менее 4000 долларов США.

Полог лиственных лесов умеренного пояса и его трёхмерная структура и спектральные характеристики RGB, измеряемые при повторном дистанционном зондировании с низкой высоты с помощью БПЛА

Фенологическая динамика структуры полога и спектральных характеристик с высоким пространственным разрешением, включая точность и возможности Ecosynth для трёхмерных измерений во времени

Publication Details
Publication Date
2013-06-05
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Erle C. Ellis
Jonathan P. Dandois
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%