森林回復監視に使用するドローンベースのリモートセンシングデータの収集と処理
October 24th, 2025
遠隔操縦航空機システム (RPAS) の最近の進歩により、森林回復モニタリングに最適なサブメートル分解能が可能になりました。人工知能 (AI) を統合すると、大規模なリモート センシング データセットからより深い洞察が得られます。このプロトコルは、撹乱から回復する森林地のより効率的な評価と管理をサポートすることで、モニタリングを改善します。
私たちの研究は、ユーザーフレンドリーなプロトコルの開発を通じて、森林回復評価におけるドローンベースのLiDAR利用を促進することを目指しています。この作業を可能にする最近の発展には、LiDARセンサー技術の進歩やディープローンモデルとの統合が含まれます。まずはRPAS機器を確認し、必要に応じてファームウェアを更新してください。
RTKベースステーションは障害物や木立から離れた空いた場所に設置してください。基地局が完全に電源が入るまで待ってからドローン飛行を開始してください。各ミッションごとにフライトファイルを作成し、それをリモートコントローラーにアップロードします。
次に、関心地域でLiDARや多スペクトルデータを収集する飛行ミッションを実施してください。RPASの基地局位置にGNSS基地局を設置し、正確な座標を取得して正確な位置調整を行います。カードリーダーを使って、センサーからワークステーションへ収集したLiDARや多波長データを転送します。
フォトグラメトリーソフトウェアを使ってマルチスペクトルデータを前処理し、幾何学的および放射的補正を行います。多スペクトルの正交モザイクを生成する。適切なソフトウェアを使って、生のLiDARデータをポイントクラウドファイルに再構築してください。
地理空間ツールを使ってLiDAR点群を多波長の正交モザイクに照準させます。Pythonスクリプトを実行して、アラインメントされたLiDAR点群と多波長オルソモザイクを統合して多波長点群を生成します。三次元ポイントクラウド処理ソフトウェアであるCloudCompareをダウンロードし、インストールしてください。
その後、GitHubからTreeAIBoxプラグインのインストーラーバージョン1をダウンロードし、インストーラーを実行し、画面上の指示に従ってください。デスクトップアイコンからCloudCompareを開くか、「スタート」を選択し、「すべてのプログラム」→CloudCompareを選んでください。「1つまたは複数のファイルを開いてから、適用」をクリックしてポイントクラウドファイルを読み込みます。
点座標が大きい場合は、グローバルシフトやスケールを適用するプロンプトを受け入れます。ファイルからメタデータを読み取る「入力」を選択し、「はい」をクリックすると点群がキャンバスに表示されます。Pythonプラグインのツールバーを開きます。
Script Registerのドロップダウンを展開し、TreeAIBoxをクリックするとプラグインのグラフィカルユーザーインターフェースが開かれます。Compute Unified Device Architecture対応のグラフィックス処理ユニットが利用可能であれば、「Use GPU」のチェックボックスを選択していることを確認してください。上部パネルから「ツリーフィルタリング」を選択し、樹木幹がRPASデータに表示されない場合はALSを選択してください。
さて、タイルサイズのチェックボックスをクリアします。Predefined Modelsのドロップダウンからtreefiltering_als_esegformerを選択します。このモデルを初めて使う場合は、「ダウンロード」をクリックしてローカルパスのポップアップを確認してください。
キャンバス内の点群を選択して、バウンディングボックスでハイライトします。TreeFilterパネルで「適用」をクリックします。進む前に、木のポイントが赤で値2、他のポイントが青で値1の新しいスケールまたはフィールドがTreeFilterで作成されているか確認してください。
TreeAIBoxのトップパネルからTreeisoNetを選択してください。Reclamation、ALS stem implicit、Treelocを有効にしてください。ドロップダウンから必要な事前学習済みモデルを選択します。
キャンバス内のポイントクラウドが選択されているか確認し、その後「適用」をクリックします。処理後、DBツリーウィンドウの元のポイントクラウドの下に「Treetops」という新しいアイテムが表示されることを確認します。このアイテムを選択し、ポイントサイズを16に増やして視認性を向上させ、キャンバス上で木の頂上の位置が白い点として表示されるか確認してください。
樹冠を分割する場合は、樹木の点群アイテムを再選択してください。TreeAIBoxのトップパネルからTreeisoNetを選択し、TreeOffを有効にします。必要な事前学習済みモデルをダウンロードし、その後「適用」をクリックしてモデルを実行してください。
次に、新しいスケールやフィールドが「TreeOff」として作成されていることを確認します。各木に一意の識別子が割り当てられ、同じ木の点が同じ識別子を共有していることを確認しましょう。オプションで、ツリートップポイントのサイズをデフォルトにリセットして視覚的な混雑を減らすこともできます。
視覚的なコントラストを改善し、識別子による木の色をランダム化するために、編集とクローンを選択して元の点群をクローンしてデータを保持します。次に編集、続いてスカラーフィールド、ランダムRGBに変換します。大きな値を入力して色が離散するようにし、「OK」をクリックします。ランダムな色で木々を表示する点雲を見てください。
最後に、TreeAIBoxのトップパネルからTreeisoNetを選択し、「統計をエクスポート」をクリックしてセグメンテーション結果をエクスポートします。その後、「出力パスを開く」をクリックすると、エクスポート済みファイルをResultsフォルダで確認できます。出力が樹木識別子、座標、樹高、樹冠面積を含むカンマ区切りの数値ファイルであることを確認しましょう。
TreeAIBoxプラグインは、3サイトすべてで樹木ポイントをフィルタリングし、個々の木を区切ることに成功し、合計2,755本の木が検出されました。モデルはサイト1で1,706本、サイト2で882本、サイト3で167本の木を特定しました。参照樹木の検出率はサイトごとに異なり、サイト2で100%、サイト1で95%、サイト3で21%でした。
モデルは1メートル以上のすべての基準樹木に対して100%の検出率を達成しました。検出性能は低い樹木で低下し、0.5メートルから1メートルの樹木のうち検出されたのは45%にとどまり、0.5メートル以下の樹木は識別されませんでした。このプロトコルは、複雑な森林環境における若い樹木の個々の樹木検出と分断に関する研究ギャップを埋めることを目的としています。
このプロトコルは、LiDARデータから個々の木の指標を抽出するための実用的で効果的、ユーザーフレンドリーかつ多用途な方法を提供します。私たちのプロトコルは森林の回復とモニタリングを促進し、特にレクリエーションクライムウェルのサイズ評価に有用で、区画調査の時間とコストを削減します。
概要
この研究は、森林回復評価にドローンベースのLiDAR技術を活用するためのユーザーフレンドリーなプロトコルを提示します。高度なセンサー技術とディープラーニングモデルを統合することで、プロトコルは障害後の森林回復のモニタリング効率を向上させます。
主要な研究構成要素
科学分野
- リモートセンシング
- 森林生態学
- 人工知能
背景
- 遠隔操縦航空機システム（RPAS）の最近の進歩により、高解像度モニタリングが可能になりました。
- AIの統合により、大規模データセットからより深い洞察が得られます。
- 回復中の森林地の効果的な評価と管理が重要です。
- 既存の方法はしばしば効率性とユーザーフレンドリーさに欠けています。
研究目的
- 森林回復評価におけるドローンベースのLiDARの実用的なプロトコルを開発すること。
- 個々の木の検出とセグメンテーションの研究ギャップに対処すること。
- 従来の区画調査に関連する時間とコストを削減すること。
使用した方法
- 正確なデータ収集のためのRPASとRTK基地局のセットアップ。
- 指定された区域でのLiDARと多スペクトルデータの収集。
- データの前処理と補正のための写真測量ソフトウェアの使用。
- 木の検出とセグメンテーションのためのTreeAIBoxプラグインの適用。
主要な結果
- 3つのサイト全体で合計2,755個の個別の木が検出されました。
- 検出率は変動し、サイト2では100%、サイト3では21%でした。
- プロトコルは1メートル以上の高さの木を高い精度で正確に特定しました。
- LiDARデータから個々の木の指標を抽出するための多用途な方法を提供します。
結論
- このプロトコルは森林回復のモニタリングと評価を向上させます。
- 複雑な森林環境における若い木に効果的です。
- この方法はユーザーフレンドリーで、広範な現場調査の必要性を減少させます。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Automated drone-based LiDAR and multispectral data integration, combined with deep learning segmentation, enables scalable, high-resolution monitoring of forest recovery on reclaimed sites. This protocol addresses the need for efficient, reproducible, and quantitative assessment of vegetation structure, supporting data-driven decision-making in ecological restoration and land management. The approach reduces manual survey burden and enhances predictive confidence in ecosystem recovery metrics relevant to environmental portfolios.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables quantitative hypothesis testing of vegetation recovery dynamics using spatially explicit tree metrics.
- Supports mechanistic de-risking by clarifying the relationship between site treatments and ecological outcomes.
- Facilitates functional validation of restoration targets through objective, high-throughput data collection.
Screening & Assay Development
- Prepares validated geospatial datasets for downstream ecological modeling and comparative analysis.
- Standardizes data acquisition and processing workflows, improving reproducibility across sites and timepoints.
- Generates quantitative outputs (tree height, crown area, coordinates) suitable for scalable screening of restoration interventions.
Translational & Preclinical Research
- Aligns remote sensing outputs with field-based ecological indicators, supporting translational continuity in restoration monitoring.
- Enables risk-adjusted advancement of reclamation strategies based on robust, site-specific recovery metrics.
- Provides predictive de-risking for ecosystem recovery trajectories using objective, spatially resolved data.
Pipeline & Workflow Integration
This protocol integrates into the ecological monitoring continuum from early site assessment through longitudinal recovery tracking and intervention evaluation.
- Discovery Biology: Supports hypothesis-driven analysis of vegetation structure and recovery patterns using high-resolution, multi-modal data.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative tree metrics for comparative evaluation of restoration approaches.
- Analytics: Outputs CSV files with tree identifiers, coordinates, height, and crown area for statistical analysis and cross-site benchmarking.
- Translational Research: Bridges remote sensing data with field validation, enabling consistent monitoring across diverse landscapes.
- Enterprise Reuse: Establishes a scalable, adaptable workflow for ongoing ecological monitoring and restoration assessment.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in ecosystem recovery and reduces ambiguity in restoration outcomes.
- Operational Value: Streamlines data collection, processing, and analysis for large-scale, multi-site monitoring.
- Strategic Value: Informs go/no-go decisions for reclamation investments and supports efficient resource allocation.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of restoration projects based on quantitative recovery metrics.
Implementation Considerations
- Requires expertise in remote sensing, geospatial analysis, and deep learning model operation.
- Needs access to RPAS platforms, LiDAR and multispectral sensors, and compatible processing software.
- Demands standardized workflows for data alignment, merging, and segmentation across teams.
- Adaptation may be necessary for different forest types, sensor configurations, or site conditions.
- Detection sensitivity is limited for trees below 1 meter in height, impacting monitoring of early-stage recovery.
