論文の概要: Towards autonomous photogrammetric forest inventory using a lightweight under-canopy robotic drone

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12073v2
• Date: Thu, 03 Jul 2025 17:49:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-04 15:37:13.471723
• Title: Towards autonomous photogrammetric forest inventory using a lightweight under-canopy robotic drone
• Title（参考訳）: 軽量アンダーキャノピーロボットドローンによる森林の自然光度測定
• Authors: Väinö Karjalainen, Niko Koivumäki, Teemu Hakala, Jesse Muhojoki, Eric Hyyppä, Anand George, Juha Suomalainen, Eija Honkavaara,
• Abstract要約: この記事では、最先端のオープンソース手法を利用したロボットアンダーキャノピードローンのプロトタイプを構築します。 試作機の自律飛行能力は、ボレアル森林での複数の試験飛行を通じて評価された。 この実験は, 森林3次元モデリングにおいて, 立体写真撮影システムによる優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0964031083527972
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Drones are increasingly used in forestry to capture high-resolution remote sensing data, supporting enhanced monitoring, assessment, and decision-making processes. While operations above the forest canopy are already highly automated, flying inside forests remains challenging, primarily relying on manual piloting. Inside dense forests, reliance on the Global Navigation Satellite System (GNSS) for localization is not feasible. Additionally, the drone must autonomously adjust its flight path to avoid collisions. Recently, advancements in robotics have enabled autonomous drone flights in GNSS-denied obstacle-rich areas. In this article, a step towards autonomous forest data collection is taken by building a prototype of a robotic under-canopy drone utilizing state-of-the-art open-source methods and validating its performance for data collection inside forests. Specifically, the study focused on camera-based autonomous flight under the forest canopy and photogrammetric post-processing of the data collected with the low-cost onboard stereo camera. The autonomous flight capability of the prototype was evaluated through multiple test flights at boreal forests. The tree parameter estimation capability was studied by performing diameter at breast height (DBH) estimation. The prototype successfully carried out flights in selected challenging forest environments, and the experiments showed excellent performance in forest 3D modeling with a miniaturized stereoscopic photogrammetric system. The DBH estimation achieved a root mean square error (RMSE) of 3.33 cm (12.79 \%) across all trees. For trees with a DBH less than 30 cm, the RMSE was 1.16 cm (5.74 \%). The results provide valuable insights into autonomous under-canopy forest mapping and highlight the critical next steps for advancing lightweight robotic drone systems for mapping complex forest environments.
• Abstract（参考訳）: ドローンは、高解像度のリモートセンシングデータをキャプチャし、監視、アセスメント、意思決定プロセスをサポートするために、林業でますます使われている。 森林キャノピーの上空での運用はすでに高度に自動化されているが、森林内での飛行は依然として困難であり、主に手動操縦に依存している。 密林の中では、GNSS(Global Navigation Satellite System)のローカライゼーションへの依存は不可能である。 さらに、ドローンは衝突を避けるために、自律的に飛行経路を調整する必要がある。 近年、ロボット工学の進歩により、GNSSで特定された障害物の多い地域で自律飛行が可能になった。 本稿では、最先端のオープンソース手法を利用したロボットアンダーキャノピードローンのプロトタイプを構築し、森林内のデータ収集の性能を検証することにより、自律的な森林データ収集への一歩を踏み出した。 具体的には、林冠下のカメラによる自律飛行と、低コストのステレオカメラで収集されたデータのフォトグラム後処理に焦点を当てた。 試作機の自律飛行能力は、ボレアル森林での複数の試験飛行を通じて評価された。 樹高 (DBH) 推定において, 樹木パラメータ推定能力について検討した。 試作機は、選択した挑戦的な森林環境での飛行に成功し、小型の立体写真撮影システムによる森林3Dモデリングにおいて優れた性能を示した。 DBH推定はすべての木で3.33 cm (12.79 \%)の根平均二乗誤差(RMSE)を達成した。 DBHが30cm未満の樹木の場合、RMSEは1.16cm (5.74 \%)であった。 この結果は、自律型アンダーキャノピー森林マッピングに関する貴重な洞察を与え、複雑な森林環境をマッピングするための軽量なロボットドローンシステムを進化させるための重要な次のステップを強調している。

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