Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evaluating the point cloud of individual trees generated from images based on Neural Radiance fields (NeRF) method

論文の概要: Evaluating the point cloud of individual trees generated from images based on Neural Radiance fields (NeRF) method

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03372v1
Date: Wed, 6 Dec 2023 09:13:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-07 15:17:46.277346
Title: Evaluating the point cloud of individual trees generated from images based on Neural Radiance fields (NeRF) method
Title（参考訳）: neural radiance fields (nerf) 法による画像から生成される個々の木の点雲の評価
Authors: Hongyu Huang, Guoji Tian, Chongcheng Chen
Abstract要約: 本研究では,様々なカメラで収集したツリー画像に基づいて,ニューラルレージアンスフィールド法(NeRF)を用いた。以上の結果から,NeRF法は個々の木々の3次元再構成において良好に機能し,再現率が向上し,キャノピー領域の再現性が向上した。光グラム点雲から抽出した木構造パラメータの精度は、NeRF点雲から抽出した木構造パラメータよりも高い。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4199520195547986
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Three-dimensional (3D) reconstruction of trees has always been a key task in precision forestry management and research. Due to the complex branch morphological structure of trees themselves and the occlusions from tree stems, branches and foliage, it is difficult to recreate a complete three-dimensional tree model from a two-dimensional image by conventional photogrammetric methods. In this study, based on tree images collected by various cameras in different ways, the Neural Radiance Fields (NeRF) method was used for individual tree reconstruction and the exported point cloud models are compared with point cloud derived from photogrammetric reconstruction and laser scanning methods. The results show that the NeRF method performs well in individual tree 3D reconstruction, as it has higher successful reconstruction rate, better reconstruction in the canopy area, it requires less amount of images as input. Compared with photogrammetric reconstruction method, NeRF has significant advantages in reconstruction efficiency and is adaptable to complex scenes, but the generated point cloud tends to be noisy and low resolution. The accuracy of tree structural parameters (tree height and diameter at breast height) extracted from the photogrammetric point cloud is still higher than those of derived from the NeRF point cloud. The results of this study illustrate the great potential of NeRF method for individual tree reconstruction, and it provides new ideas and research directions for 3D reconstruction and visualization of complex forest scenes.
Abstract（参考訳）: 樹木の3次元復元は,森林の精密管理と研究において常に重要な課題である。樹木自体の複雑な分枝形態構造と樹木茎,枝,葉の閉塞により,従来のフォトグラム法による2次元画像から完全な3次元木モデルを再現することは困難である。本研究では,様々なカメラで異なる方法で収集したツリー画像に基づいて,ニューラルレージアンスフィールド法(NeRF)法を個々のツリー再構成に適用し,光グラム再構成法とレーザ走査法から抽出した点雲との比較を行った。その結果,NeRF法は個々のツリー3次元再構成において良好に機能し,再現率が向上し,キャノピー領域の再現性が向上し,入力としての画像量が少なくなった。光グラフ再構成法と比較して、NeRFは再構成効率において大きな利点があり、複雑なシーンに適応できるが、生成された点雲はノイズが多く、解像度も低い傾向にある。光グラム点雲から抽出した木構造パラメータ(胸の高さと直径)の精度は、NeRF点雲から得られたものよりも高い。本研究は,nerf法が樹冠再建に有用であることを示すとともに,複雑な森林シーンの3次元再構築と可視化のための新たなアイデアと研究指針を提供する。

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