論文の概要: 3D Reconstruction of deciduous Trees using low-cost UAV- and Crane-based Photogrammetry for Monitoring Shoot Elongation across entire Canopies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.07905v1
- Date: Wed, 08 Jul 2026 20:39:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-10 14:45:27.339561
- Title: 3D Reconstruction of deciduous Trees using low-cost UAV- and Crane-based Photogrammetry for Monitoring Shoot Elongation across entire Canopies
- Title（参考訳）: 低コストUAVおよびクレーンを用いた落葉樹の3次元再構築による全天頂におけるシュート伸長のモニタリング
- Abstract要約: 樹木の成長は、大気からCO2がどれだけ分離され、一時的に木質のバイオマスに貯蔵されるかを決定する。
本研究の目的は, 樹冠全体の伸長を計測し, 監視する基盤として, 原生落葉樹を3次元に再構築することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Tree growth determines how much CO2 is sequestered from the atmosphere and temporarily stored in woody biomass. At the same time tree growth is affected by increasing temperatures, more frequent drought periods, late frosts and other extreme events associated with climate change. While continuous measurements of radial (secondary) tree growth using dendrometers are well established, monitoring of shoot elongation (primary growth) has largely been neglected because suitable measurement techniques are lacking. As a result, the effects of climate change on primary tree growth remain insufficiently understood. This work aims at reconstructing native deciduous trees in 3D as a basis for measuring and monitoring shoot elongation over entire tree canopies. Here we explored the use of low-cost UAV photogrammetry and of a multi-camera CraneCam system under real-world conditions. Data were collected in two study areas over an entire growing season. We present sensor evaluations, photogrammetric data acquisition and processing strategies. A special focus is placed on the analysis of the resulting photogrammetric 3D point clouds in terms of accuracy, resolution and completeness. Results demonstrate 3D point accuracies of 5-6 mm for entire trees using consumer-grade UAVs weighing less than 250 g and a 3D reconstruction completeness between 92% and 98% depending on the UAV type. The paper introduces a novel 3Dprinted ground-truth branch to evaluate the capability to reconstructing fine-detail structures such as thin tree shoots. Finally, we discuss operational challenges and initial experiments towards a skeletonization of entire trees based on photogrammetric point clouds.
- Abstract（参考訳）: 樹木の成長は、大気からCO2がどれだけ分離され、一時的に木質のバイオマスに貯蔵されるかを決定する。
同時に、樹木の成長は、気温の上昇、干ばつ期間の頻繁な増加、後期凍土、その他の気候変動に伴う極端な出来事によって影響を受ける。
デンドロメーターを用いた放射状(二次)木の成長の連続測定は確立されているが, 適切な測定技術が欠如しているため, 撮影伸長(一次成長)のモニタリングはほとんど無視されている。
その結果, 温暖化が初生樹の成長に及ぼす影響は未解明のままである。
本研究の目的は, 樹冠全体の伸長を計測し, 監視する基盤として, 原生落葉樹を3次元に再構築することである。
本稿では, 低コストUAV測光装置と, 実環境下でのマルチカメラCranCamシステムについて検討した。
データは、成長期全体を通して2つの研究領域で収集された。
本稿では,センサ評価,フォトグラムデータ取得,処理戦略について述べる。
精度、解像度、完全性の観点から、結果の3D点雲の分析に特に焦点をあてる。
以上の結果から,UAVの重量は250g未満であり,UAVタイプによっては92%～98%であった。
本論文は, 細い木撮影などの細部構造を復元する能力を評価するために, 3Dプリントで構築した新しい地下構造物について紹介する。
最後に,木全体の骨格化に向けた運用上の課題と初期実験について,光グラム点雲を用いた検討を行った。
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