Uno de los problemas al inspeccionar un bosque es que los árboles tienden a estorbar. El escaneo láser terrestre (TLS) puede eliminar árboles rápidamente pero, al usar una estación estática, los árboles más cercanos pueden ocultar los árboles más distantes. El escaneo láser móvil (MLS) soluciona este problema al permitir que el topógrafo tenga nuevos puntos de vista. Estos levantamientos pueden producir millones de puntos que capturan el entorno en 3D con una precisión en el rango milimétrico. Una dificultad es tomar estos muchos puntos de datos en modelos de árboles. Bienert y sus colegas han desarrollado un nuevo algoritmo para ayudar a dar sentido a todos los puntos.
“Los algoritmos para la segmentación completa de árboles y copas de árboles a partir de datos MLS solo están disponibles para árboles urbanos. Los entornos urbanos generalmente se caracterizan por una disposición de una sola fila de árboles al borde de la carretera paralela a la trayectoria del sistema MLS y, por lo tanto, brindan una vista clara del espacio del tronco y la copa”, escriben Bienert y sus colegas. Agregan que el aislamiento de los árboles urbanos hace que rastrear sus tallos y ramas sea mucho más fácil que en la naturaleza. "El objetivo de nuestro estudio fue presentar un algoritmo de segmentación novedoso para conjuntos de datos MLS e investigar su calidad y precisión para procesar un gran conjunto de datos MLS de un bosque mixto natural".
El equipo de botánicos fue al Bosque Lauerholz en el norte de Alemania. Tomaron un sistema de mapeo móvil Riegl VMX-250 y lo conectaron a la parte superior de una camioneta para escanear el bosque. Condujeron la furgoneta en ambos sentidos por las pistas forestales para reducir los efectos de sombra. La configuración permitió al equipo recopilar 3.73 millones de puntos de datos en menos de dos horas.
Luego tomaron estos datos y examinaron cómo la distancia de escaneo del escáner afectaba la segmentación automatizada del árbol.
“Nuestros análisis de toda el área de estudio mostraron que las alturas del dosel y las posiciones de los árboles se pueden derivar para más del 50 % de los árboles hasta una distancia de 30 m a la derecha e izquierda de la pista forestal. A partir de esto, a su vez, fue posible determinar los límites de los compartimentos forestales en términos de número de tallos y distribución de la altura”, escriben los autores.
El algoritmo no depende de un sistema específico para funcionar. Bienert y sus colegas escriben que el método “…es independiente del sistema de escaneo láser móvil y funciona con una nube de puntos (X, Y, Z) y una trayectoria en formato (tiempo, X, Y, Z). Por lo tanto, en teoría se puede utilizar cualquier sistema LiDAR con un escaneo terrestre basado en la trayectoria. Dado que el algoritmo de segmentación no tiene restricciones con respecto al tamaño del árbol, incluso los objetos más pequeños (vegetación del sotobosque) fueron detectados y segmentados. Por lo tanto, la cantidad de segmentos obtenidos es mayor que la cantidad de árboles reales en el rodal”.
Algunos de esos objetos más pequeños en el estudio incluían caminantes, pero estos fueron eliminados (de los datos) al establecer los parámetros de segmentación.
Si bien el uso de escaneo láser móvil no elimina todos los problemas de oclusión de árboles por árboles más cercanos, Bienert y sus colegas creen que su método permitirá un mayor procesamiento de datos. Agregan que los topógrafos pueden completar cualquier parche difícil con sistemas de escaneo láser personales.
