論文の概要: Comparative Analysis of Novel View Synthesis and Photogrammetry for 3D Forest Stand Reconstruction and extraction of individual tree parameters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05772v1
- Date: Tue, 8 Oct 2024 07:53:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-01 12:59:37.053315
- Title: Comparative Analysis of Novel View Synthesis and Photogrammetry for 3D Forest Stand Reconstruction and extraction of individual tree parameters
- Title（参考訳）: 3次元森林立像復元のための新しいビュー合成と光グラム法の比較分析と個々の樹木パラメータの抽出
- Authors: Guoji Tian, Chongcheng Chen, Hongyu Huang,
- Abstract要約: 光度測定は一般的に森林の景観の再構築に使われるが、低効率や低品質といった課題に直面している。
NeRFは、天蓋領域ではよいが、視野が限られている地上領域ではエラーが発生する可能性がある。
3DGS法は胸の高さ(DBH)の精度に影響を及ぼすスペーサー点雲を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.153174198957389
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate and efficient 3D reconstruction of trees is crucial for forest resource assessments and management. Close-Range Photogrammetry (CRP) is commonly used for reconstructing forest scenes but faces challenges like low efficiency and poor quality. Recently, Novel View Synthesis (NVS) technologies, including Neural Radiance Fields (NeRF) and 3D Gaussian Splatting (3DGS), have shown promise for 3D plant reconstruction with limited images. However, existing research mainly focuses on small plants in orchards or individual trees, leaving uncertainty regarding their application in larger, complex forest stands. In this study, we collected sequential images of forest plots with varying complexity and performed dense reconstruction using NeRF and 3DGS. The resulting point clouds were compared with those from photogrammetry and laser scanning. Results indicate that NVS methods significantly enhance reconstruction efficiency. Photogrammetry struggles with complex stands, leading to point clouds with excessive canopy noise and incorrectly reconstructed trees, such as duplicated trunks. NeRF, while better for canopy regions, may produce errors in ground areas with limited views. The 3DGS method generates sparser point clouds, particularly in trunk areas, affecting diameter at breast height (DBH) accuracy. All three methods can extract tree height information, with NeRF yielding the highest accuracy; however, photogrammetry remains superior for DBH accuracy. These findings suggest that NVS methods have significant potential for 3D reconstruction of forest stands, offering valuable support for complex forest resource inventory and visualization tasks.
- Abstract（参考訳）: 森林資源の評価・管理には,樹木の正確な3次元復元が不可欠である。
クローズ・ランジ・フォトグラムメトリー(CRP)は、森林の景観の再構築に一般的に用いられているが、低効率や低品質といった課題に直面している。
近年,ニューラル・レージアン・フィールド(NeRF)や3Dガウス・スプラッティング(3DGS)などの新しいビュー・シンセサイザー (NVS) 技術は,限られた画像で3D植物を再構築することを約束している。
しかし、現存する研究は主に果樹園や個々の木々の小さな植物に焦点を合わせており、より大規模で複雑な森林地帯での利用に関する不確実性を残している。
本研究では,複雑度の異なる森林プロットの逐次的画像を収集し,NeRFと3DGSを用いた密度復元を行った。
得られた点雲は、フォトグラム法やレーザー走査法と比較された。
その結果,NVS法は再建効率を著しく向上させることがわかった。
フォトグラメトリーは複雑なスタンドに苦しむため、過剰な天蓋のノイズと、重複したトランクのような誤って再建された木がある点雲に繋がる。
NeRFは、天蓋領域ではよいが、視野が限られている地上領域ではエラーが発生する可能性がある。
3DGS法は胸の高さ(DBH)の精度に影響を及ぼすスペーサー点雲を生成する。
3つの手法はいずれも木の高さ情報を抽出することができ、NeRFは高い精度で得られるが、光度測定はDBHの精度よりも優れている。
これらの結果から,NVS法は森林の3次元復元に有意な可能性を示唆し,複雑な森林資源の在庫管理と可視化作業に有意義な支援を提供する。
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