Расшифровка цифровых двойников древостоев с помощью нейросети

Молодые ученые из Института лесных, горных и строительных наук  Петрозаводского государственного университета и Института математических проблем биологии РАН (г.Пущино) применили 3D-моделирование и комплекс методов статистического анализа для расшифровки цифровых двойников древостоев.

В 2019-2022 годах учеными было проведено несколько аэрофотосъемок территории Ботанического сада ПетрГУ с помощью Phantom 4 Pro и осуществлено наземное лазерное сканирование LiDAR (Light Detection and Ranging) с помощью Leica BLK 360. В результате фотограмметрической обработки были получены цифровые двойники древостоя и 3D-облака точек. Дальнейший анализ данных предполагал вычисление отдельных деревьев и роста их биометрических параметров в исследуемые годы и разные сезоны вегетации растений.

Используя методы статистического программирования и нейросетевой анализ, исследователям удалось автоматически детектировать большинство (78.9%) отдельных деревьев из общей массы древостоя в момент полного облиствения и осеннего окрашивания листьев. По разновременным 3D-облакам точек за 2019-2022 гг. выполнена оценка прироста в высоту модельных деревьев. Лазерное сканирование LiDAR позволило произвести высокоточную 3D-реконструкцию архитектоники крон деревьев и вычислить объемы стволовой биомассы на миллиметровом уровне. В целом, результаты исследования показали, что использованные методы могут быть успешно применены для подеревного картографирования древостоев и оценки дендропараметров в искусственных насаждениях, городских парках и в природных лесах.

Данные, полученные в результате экспериментального исследования древостоя Ботанического сада ПетрГУ, опубликованы в одном из ведущих научных журналов Scopus (Q2) "Nature Conservation Research. Заповедная наука".

Исследования проводились при поддержке Фонда венчурных инвестиций Республики Карелия (РК) в рамках гранта Главы РК.