基於森林結構的多視角地面雷射掃描與航空雷射掃描點雲自動對齊方法：ForestAlign

核心概念

ForestAlign 是一種針對森林環境設計的全自動、無需目標物的點雲對齊方法，透過遞增式對齊策略，根據結構複雜度對點雲進行分組和匹配，實現了高精確度的多視角地面雷射掃描和航空雷射掃描點雲對齊。

摘要

文獻資訊

• 標題：ForestAlign: Automatic Forest Structure-based Alignment for Multi-view TLS and ALS Point Clouds
• 作者：Juan Castorenaa, L. Turin Dickmana, Adam J. Killebrewa, James R Gattikera, Rod Linna, E. Louise Loudermilkb
• 機構：aLos Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM, 48124 USA
  bSouthern Research Station, 200 W.T. Weaver Blvd. Asheville, NC 28804-3454, USA
• 發表日期：2024年11月21日

研究目標

本研究旨在開發一種全自動、無需目標物的點雲對齊方法，用於對齊來自多視角地面雷射掃描 (TLS) 和航空雷射掃描 (ALS) 的森林點雲數據。

方法

• 提出了一種基於結構複雜度的遞增式對齊策略，將三維點根據其結構複雜度進行分組和匹配。
• 使用三維平面逼近和 von Mises-Fisher (vMF) 分佈混合模型來量化和表示點雲組件的結構複雜度。
• 採用迭代最近點 (ICP) 演算法對匹配的結構組進行對齊，從低複雜度級別逐步遞增至高複雜度級別。

主要發現

• ForestAlign 方法在各種森林生態系統條件下，包括火災前後的處理效果，都能有效地對齊 TLS-to-TLS 和 TLS-to-ALS 掃描數據。
• 在 TLS-to-TLS 情境下，旋轉參數的均方根誤差 (RMSE) 小於 0.75 度，平移參數的 RMSE 小於 5.5 公分。
• 在 TLS-to-ALS 情境下，旋轉參數的 RMSE 小於 0.8 度，平移參數的 RMSE 小於 8 公分。

主要結論

ForestAlign 是一種有效且高效的方法，無需依賴目標物或人工干預，即可在複雜的森林環境中實現高精度的 TLS-to-TLS 和 TLS-to-ALS 點雲對齊。

研究意義

本研究為整合多視角、多來源的 LiDAR 數據提供了有效的解決方案，有助於提升森林監測、分析和管理的效率和準確性。

局限與未來研究方向

• 未來研究可探討將 ForestAlign 方法應用於其他類型的森林生態系統和更大型的 LiDAR 數據集。
• 此外，可以進一步研究如何將 ForestAlign 方法與其他點雲處理技術（如語義分割）相結合，以提升森林結構分析的自動化程度。

統計資料

在 TLS-to-TLS 情境下，旋轉參數的均方根誤差 (RMSE) 小於 0.75 度，平移參數的 RMSE 小於 5.5 公分。
在 TLS-to-ALS 情境下，旋轉參數的 RMSE 小於 0.8 度，平移參數的 RMSE 小於 8 公分。

引述

"Here, we propose ForestAlign: an effective, target-less, and fully automatic co-registration method for aligning forest point clouds collected from multi-view, multi-scale LiDAR sources."
"Empirical evidence demonstrates the method’s effectiveness in aligning TLS-to-TLS and TLS-to-ALS scans locally, across various ecosystem conditions, including pre/post fire treatment effects."

從以下內容提煉的關鍵洞見

ForestAlign: Automatic Forest Structure-based Alignment for Multi-view TLS and ALS Point Clouds

by Juan Castore... 於 arxiv.org 11-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2302.12989.pdf

深入探究

ForestAlign 方法如何應對點雲數據中存在大量噪聲或遮擋的情況？

ForestAlign 方法應對點雲數據中大量噪聲和遮擋情況的策略主要體現在以下幾個方面：

結構複雜度分層配準: ForestAlign 方法的核心是將點雲數據根據其結構複雜度進行分層，並按照從低複雜度到高複雜度的順序逐步配準。這種分層策略的優勢在於，低複雜度的結構，例如地面，通常噪聲較少且遮擋較少，可以提供一個較為粗略但穩定的初始配準結果。在初始配準的基礎上，再逐步加入更高複雜度的結構，例如樹幹、樹枝和樹葉，進行精細化配準。由於初始配準已經大致準確，即使高複雜度結構存在較多噪聲和遮擋，也不會對整體配準結果造成過大影響。

點雲下採樣: ForestAlign 方法在配準過程中使用了點雲下採樣技術，可以有效減少噪聲點和遮擋點的影響。點雲下採樣可以去除冗餘信息，保留點雲的主要結構特徵，從而提高配準效率和魯棒性。

基於平面擬合的法線向量計算: ForestAlign 方法使用基於平面擬合的方法計算點雲的法線向量，可以有效降低噪聲對法線向量計算的影響。平面擬合可以利用局部區域的點雲信息，即使在存在噪聲的情況下也能較為準確地估計出點雲的法線方向，從而提高結構複雜度的計算精度。

迭代最近點算法（ICP）: ForestAlign 方法在每個結構複雜度層次都使用 ICP 算法進行精細化配準。ICP 算法本身具有一定的抗噪能力，可以通過迭代的方式找到最佳的配準參數，從而減輕噪聲和遮擋對配準結果的影響。

總之，ForestAlign 方法通過結構複雜度分層配準、點雲下採樣、基於平面擬合的法線向量計算以及 ICP 算法等策略，有效地應對了點雲數據中存在大量噪聲或遮擋的情況，提高了森林環境下點雲配準的準確性和魯棒性。

若森林環境中存在明顯的人造物體，是否會影響 ForestAlign 方法的對齊效果？

ForestAlign 方法主要基於森林環境中的自然結構特徵進行點雲配準，若場景中存在明顯的人造物體，確實有可能會對其配準效果產生一定影響。影響程度主要取決於以下幾個因素：

人造物體的數量、大小和分布: 少量、小型且分散的人造物體，例如指示牌、柵欄等，對 ForestAlign 方法的影響可能較小。這是因為 ForestAlign 在計算結構複雜度時，會將點雲分組，而這些人造物體很可能被歸入到現有的組別中，例如地面或樹幹，而不會單獨形成新的組別。但如果人造物體數量眾多、體積龐大或集中分布，則有可能會被識別為獨立的結構複雜度層級，從而影響配準結果。

人造物體的形狀和結構: 形狀規則、結構簡單的人造物體，例如建築物、道路等，由於其平面結構明顯，可能會被 ForestAlign 方法誤判為地面或樹幹，從而影響配準精度。而形狀不規則、結構複雜的人造物體，例如車輛、雕塑等，則更容易被區分開來，對 ForestAlign 方法的影響相對較小。

點雲數據的品質: 高品質的點雲數據，例如點雲密度高、噪聲低，可以更準確地反映場景的真實結構，從而降低人造物體對 ForestAlign 方法的影響。反之，低品質的點雲數據則更容易受到人造物體的干擾。
為了減輕人造物體對 ForestAlign 方法的影響，可以考慮以下幾種策略：

數據預處理: 在進行 ForestAlign 配準之前，可以先對點雲數據進行預處理，例如利用深度學習等方法識別和去除人造物體點雲，或者將人造物體點雲單獨分割出來進行配準。

算法改進: 可以針對特定類型的人造物體，改進 ForestAlign 方法的結構複雜度計算方式，例如加入形狀特征、紋理特征等，使其能夠更好地區分人造物體和自然物體。

多源數據融合: 可以結合其他傳感器數據，例如影像數據、多光譜數據等，提高場景理解能力，從而更準確地識別和處理人造物體。
總之，ForestAlign 方法在處理包含明顯人造物體的森林環境時，需要根據具體情況進行分析和處理，才能獲得理想的配準效果。

如何將 ForestAlign 方法應用於動態森林環境的監測，例如森林火災蔓延或森林砍伐後的變化偵測？

ForestAlign 方法本身是一個靜態的點雲配準方法，但我們可以通過一些策略將其應用於動態森林環境的監測，例如森林火災蔓延或森林砍伐後的變化偵測：
1. 時間序列分析:

獲取不同時間節點的森林點雲數據，例如利用無人機或固定翼飛機搭載 LiDAR 定期掃描森林區域。
利用 ForestAlign 方法配準不同時間節點的點雲數據，確保它們處於同一坐標系下。
比較配準後的點雲數據，分析森林結構的變化，例如樹木高度變化、樹冠覆蓋率變化、生物量變化等。
2. 變化偵測:

森林火災蔓延:

比較火災前後的點雲數據，可以識別出被燒毀的樹木，並根據點雲數據估計火災蔓延範圍和程度。
結合時間序列分析，可以追蹤火災蔓延的速度和方向，為火災預警和撲救提供數據支持。

森林砍伐:

比較砍伐前後的點雲數據，可以識別出被砍伐的樹木，並估計砍伐面積和木材蓄積量。
長期監測可以分析砍伐對森林生態系統的影響，例如森林結構變化、生物多樣性變化等。
3. 結合其他數據源:

將 ForestAlign 方法與其他數據源結合，例如多光譜影像、高光譜影像、熱成像數據等，可以更全面地監測森林的動態變化。
例如，利用多光譜影像可以識別樹種，結合 ForestAlign 方法分析不同樹種的生長狀況和受火災或砍伐的影響。
4. 算法優化:

針對動態森林環境的特点，可以對 ForestAlign 方法進行優化，例如提高其對點雲密度變化、遮擋變化等的魯棒性。
可以研究如何利用 ForestAlign 方法配準點雲數據中的一部分，例如只配準樹冠部分或地面部分，以提高效率和靈活性。
應用案例:

利用 ForestAlign 方法配準不同時期的森林點雲數據，可以監測森林的生長狀況，評估森林管理措施的效果。
利用 ForestAlign 方法分析火災前後的森林點雲數據，可以評估火災的嚴重程度，為災後重建提供依據。
利用 ForestAlign 方法監測森林砍伐情況，可以打擊非法砍伐，保護森林資源。
總之，ForestAlign 方法可以作為一個有效的工具，應用於動態森林環境的監測，為森林資源管理、生態環境保護等提供數據支持。