論文の概要: A Unified Graph-based Framework for Scalable 3D Tree Reconstruction and Non-Destructive Biomass Estimation from Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15577v1
• Date: Wed, 18 Jun 2025 15:55:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-19 19:35:51.731495
• Title: A Unified Graph-based Framework for Scalable 3D Tree Reconstruction and Non-Destructive Biomass Estimation from Point Clouds
• Title（参考訳）: スケーラブルな3次元木再構築のためのグラフベース統一フレームワークと点群からの非破壊的バイオマス推定
• Authors: Di Wang, Shi Li,
• Abstract要約: 森林バイオマス (AGB) の推定は, 炭素貯蔵量の評価と持続可能な森林管理支援に不可欠である。 定量的構造モデル(QSM)は3次元木構造再構成によるAGB推定に対する非破壊的アプローチを提供する。 本研究では,大規模クラウドのエンドツーエンド処理を可能にする新しい統合フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.821870725779071
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimating forest above-ground biomass (AGB) is crucial for assessing carbon storage and supporting sustainable forest management. Quantitative Structural Model (QSM) offers a non-destructive approach to AGB estimation through 3D tree structural reconstruction. However, current QSM methods face significant limitations, as they are primarily designed for individual trees,depend on high-quality point cloud data from terrestrial laser scanning (TLS), and also require multiple pre-processing steps that hinder scalability and practical deployment. This study presents a novel unified framework that enables end-to-end processing of large-scale point clouds using an innovative graph-based pipeline. The proposed approach seamlessly integrates tree segmentation,leaf-wood separation and 3D skeletal reconstruction through dedicated graph operations including pathing and abstracting for tree topology reasoning. Comprehensive validation was conducted on datasets with varying leaf conditions (leaf-on and leaf-off), spatial scales (tree- and plot-level), and data sources (TLS and UAV-based laser scanning, ULS). Experimental results demonstrate strong performance under challenging conditions, particularly in leaf-on scenarios (~20% relative error) and low-density ULS datasets with partial coverage (~30% relative error). These findings indicate that the proposed framework provides a robust and scalable solution for large-scale, non-destructive AGB estimation. It significantly reduces dependency on specialized pre-processing tools and establishes ULS as a viable alternative to TLS. To our knowledge, this is the first method capable of enabling seamless, end-to-end 3D tree reconstruction at operational scales. This advancement substantially improves the feasibility of QSM-based AGB estimation, paving the way for broader applications in forest inventory and climate change research.
• Abstract（参考訳）: 森林バイオマス (AGB) の推定は, 炭素貯蔵量の評価と持続可能な森林管理支援に不可欠である。 定量的構造モデル(QSM)は3次元木構造再構成によるAGB推定に対する非破壊的アプローチを提供する。 しかし、現在のQSM法は、主に個々の木のために設計されており、地上レーザースキャン(TLS)による高品質のクラウドデータに依存しており、スケーラビリティと実際の展開を妨げる複数の前処理ステップを必要とするため、大きな制限に直面している。 本研究では,革新的なグラフベースのパイプラインを用いた大規模クラウドのエンドツーエンド処理を可能にする,新しい統合フレームワークを提案する。 提案手法は,木相分離,リーフ木分離,および3次元骨格再構築を,木相解析のためのパスや抽象化を含む専用グラフ操作を通じてシームレスに統合する。 葉の条件(リーフ・オン・アンド・リーフ・オフ)、空間スケール(ツリー・アンド・プロットレベル)、データソース(TLS, UAV-based laser scan, ULS)について総合的検証を行った。 実験の結果,特に葉点検例(相対誤差が約20%)や部分カバレッジ(相対誤差が約30%)の低密度 ULS データセットにおいて,困難な条件下での強い性能が示された。 これらの結果から,提案フレームワークは大規模で非破壊的なAGB推定のための堅牢でスケーラブルなソリューションであることがわかった。 特殊な前処理ツールへの依存を大幅に減らし、TLSに代わる実行可能な代替手段としてTLSを確立する。 我々の知る限り、これは運用規模でシームレスでエンドツーエンドな3D木再構築を可能にする最初の方法である。 この進歩はQSMに基づくAGB推定の実現可能性を大幅に改善し、森林在庫や気候変動研究の幅広い応用への道を開く。

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