VidFin：基于单目无人机视频的自动化森林清查系统及其在多样化场景中的应用

本文推荐研究人员针对传统森林清查方法依赖昂贵LiDAR设备、效率低的问题，开发了基于单目无人机视频的VidFin系统。该系统通过联合优化树木分割追踪、距离估计和无人机轨迹计算，实现了胸径(DBH)测量误差仅2.26 cm、召回率达98.3%的高精度森林清查，为低成本数字化林业管理提供了创新解决方案。

　　

森林作为重要的自然资源，不仅提供丰富的生态服务功能，还承载着巨大的经济价值。然而传统的森林清查工作却面临严峻挑战——测量人员需要深入林区，使用胸径尺等工具逐棵测量树木的胸径(DBH, Diameter at Breast Height)，这个过程不仅耗时费力，而且容易产生人为误差。更令人困扰的是，在复杂地形和大面积林区中，传统方法往往难以实现全面覆盖，导致数据不完整，直接影响森林管理的科学决策。

随着遥感技术的发展，激光雷达(LiDAR)技术为森林清查带来了革命性变化。通过机载或地面LiDAR系统，研究人员能够快速获取高精度的三维点云数据，实现树木参数的自动化测量。然而，这种先进技术也存在明显局限性：LiDAR设备价格昂贵，动辄数十万元的成本让许多林业部门难以承受；同时，数据处理过程复杂，需要专业技术人员操作，这些都限制了其在基层林业部门的推广应用。

面对这些挑战，普渡大学应用与创意计算学院的研究团队另辟蹊径，开发了一种基于普通无人机视频的森林清查系统VidFin。这项创新研究发表在《Smart Agricultural Technology》期刊上，为低成本、高效率的森林清查提供了全新解决方案。

研究人员采用了一种多模块协同的框架设计。系统首先通过改进的Mask R-CNN模型进行树木实例分割，生成树干掩膜、边界框和重识别(Re-ID)特征；然后基于DeepSORT算法实现树木跨帧追踪，利用匈牙利算法进行数据关联；同时采用师生模型进行距离估计，通过深度排序损失和3D几何一致性损失实现度量深度恢复；最后联合优化无人机轨迹估计，通过多路径对齐策略实现大范围森林覆盖。

这项研究的技术方法主要包括：基于深度学习的树木实例分割与追踪技术，结合运动线索和外观特征实现稳定追踪；自监督度量深度估计框架，利用教师模型传递相对深度先验知识；联合姿态与深度优化方法，通过光度扭曲损失和3D一致性损失保持尺度一致性；多路径扫描与对齐策略，利用稀疏GNSS锚点实现全局坐标系统一。

在树木分割与追踪方面，研究结果显示VidFin系统在MOTA(多目标追踪准确率)和IDF1指标上分别达到80.5%和81.2%，显著优于现有方法。这表明系统能够有效区分和追踪林区中的单个树木，即使在视觉特征相似的树干之间也能保持身份一致性。

在胸径测量精度方面，研究人员按树木尺寸分组进行了详细评估。小径阶(12.7-25.4 cm)树木的平均绝对误差(MAE)为1.46 cm，中径阶(25.4-38.1 cm)为2.38 cm，大径阶(38.1-85.9 cm)为2.41 cm，整体平均误差为2.26 cm。特别值得注意的是，大径阶树木的相对误差(MAPE)最低，仅为5.62%，表明系统对大型树木的测量更加准确。

在树木定位方面，系统展示了令人印象深刻的性能。通过对13条飞行路径的数据融合，系统成功检测到121棵树木中的119棵，召回率达到98.3%。定位精度方面，平均距离误差为1.34米，最佳情况下误差仅为0.11米，最差情况为2.68米。这些结果证明即使用消费级无人机，也能实现接近专业LiDAR系统的定位精度。

研究还展示了多路径扫描策略的有效性。通过"S形路径扫描"方法，无人机以来回飞行的方式系统覆盖整个林区，每个路径段通过起始和结束点的GNSS锚点进行尺度和对齐校正。这种方法不仅提高了覆盖效率，还确保了数据的一致性。

该研究的结论部分强调，VidFin系统通过创新的视频处理方法，成功实现了仅依靠单目视频输入就能完成高精度森林清查的目标。系统各组件之间的紧密互联和联合优化是关键成功因素——DBH测量依赖准确的距离估计，而距离估计又与无人机轨迹计算联合训练，树木位置则同时利用轨迹数据和距离测量进行优化。

这项研究的重要意义在于它极大地降低了数字化森林清查的技术门槛和经济成本。传统LiDAR设备需要数十万元投入，而一套消费级无人机系统仅需数千元；传统人工清查需要数天完成的工作，现在只需飞行20分钟即可完成数据采集。这种成本效益比使得高频次、大范围的森林监测成为可能，为森林资源动态监测、碳汇估算、生物多样性保护等应用提供了技术支撑。

当然，研究也指出了系统的一些局限性。地图边缘区域的树木预测存在较大空间偏差，这可能是由于缺乏追踪和匹配的参考特征，或者对齐过程不够优化。此外，当前研究主要在相对简单的种植林中进行验证，在更复杂的天然林中应用效果仍需进一步测试。

未来的研究方向包括开发更先进的多路径融合算法，特别是在植被茂密或地形复杂的区域；更有效地将GNSS信息整合到训练 pipeline 中；探索在冠层上方进行交叉飞行以获取更稳定的锚点；以及研究如何减轻季节性影响（如叶片生长周期）对测量精度的影响。

总的来说，VidFin系统代表了森林监测技术的一个重要发展方向，它证明了计算机视觉和深度学习技术能够以低成本方式解决传统林业中的难题。随着技术的进一步成熟和推广应用，这种基于无人机的视频清查方法有望成为森林资源监测的新标准，为全球森林可持续管理提供强有力的技术工具。