从三维视角出发，基于城市绿地提供的实际冷却服务流量来优化城市冷却网络

《Urban Forestry & Urban Greening》：Optimization of urban cooling network informed by actual flow of cooling service provided by urban green space from a 3D perspective

准确评估城市树木指标是可持续林业管理的关键，但LiDAR数据的不完整性（如扫描视角遮挡和复杂城市环境干扰）导致传统方法效果受限。本文提出改进的SnowflakeNet框架，通过集成全局上下文模块捕捉树木整体形态，并利用通道注意力机制强化关键结构特征。实验表明，该模型在ALS和MLS数据上显著降低补全误差（CD_L2减少67.07%-75.28%，RMSE减少7.69%-9.33%），且能跨区域完成欧洲树种补全。研究为城市森林监测提供了更可靠的技术方案。

　　城市森林的可持续管理依赖于对树木指标的准确评估，而这一过程中的关键工具之一是光探测和测距（LiDAR）技术。LiDAR通过发射激光脉冲并记录其返回信号，能够生成高精度的三维点云数据，从而捕捉植被结构的细节。然而，在实际应用中，点云数据的不完整性是一个亟待解决的问题，尤其是在城市环境中。这种不完整性主要源于主动激光扫描（ALS）和移动激光扫描（MLS）采集模式中的遮挡现象，以及复杂的建筑物、车辆和基础设施等城市特征，这些因素都会阻碍扫描仪的视线，导致数据缺失。此外，即使在较为理想的条件下，点云数据的不完整性也可能影响对树木参数的精确估计，如树高、胸径（DBH）和生物量等。因此，开发一种高效的点云补全方法，以提升城市森林管理的准确性与可靠性，成为当前研究的重要方向。

现有的研究中，深度学习方法已被证明在点云补全方面具有巨大潜力。这些方法能够自动化处理点云数据，并在一定程度上提高补全的精度。例如，PointNet和PointNet++是点云处理领域的里程碑式工作，它们通过直接处理每个点而非体素，能够提取全局特征向量，从而为补全方法提供有效的编码器。在此基础上，研究者们提出了多种基于深度学习的点云补全方法，主要包括折叠式解码和粗到细解码两种策略。折叠式解码方法，如TopNet，通过分层的树状结构来扩展点特征，能够较好地捕捉整体形状，但在细节表现上存在不足。而粗到细解码方法，如Point Completion Network（PCN）和Cascaded Refinement Network（CRN），则通过分阶段生成点云，逐步提升密度和细节，从而实现更精确的结构重建。然而，这些方法在处理具有复杂形态的自然树木点云时仍显不足，尤其是在面对真实世界中复杂的遮挡模式时，其补全效果往往受到限制。

为了解决上述问题，本研究提出了一种改进的深度学习框架，基于SnowflakeNet架构，并引入了全局上下文模块（Global Context Module, GCM）和通道注意力机制（Channel Attention, CA）。SnowflakeNet本身是一种用于点云补全的深度学习模型，它通过分层的树状结构来逐步构建完整的点云，类似于TopNet的设计。然而，SnowflakeNet在处理复杂形态的树木点云时，仍然存在一定的局限性，特别是在捕捉全局形状和细节特征方面。因此，本研究通过引入GCM和CA机制，进一步优化了SnowflakeNet的结构，使其在补全过程中能够更好地保留树木的整体形态和局部细节。

GCM的作用在于捕捉整个点云的全局上下文信息，从而帮助模型在补全过程中理解树木的整体结构。这一模块通过分析整个点云的数据分布，提取出具有代表性的全局特征，使得模型在补全缺失部分时能够参考全局信息，而不是仅仅依赖局部点特征。CA机制则用于强调关键的结构特征，通过动态调整不同通道的权重，使得模型在补全过程中能够更有效地识别和保留重要的细节信息。例如，在补全树干和枝干结构时，CA机制可以自动识别出这些区域的特征，并给予更高的关注，从而提高补全的精度。

为了验证所提出方法的有效性，本研究在两种不同的LiDAR数据模式——ALS和MLS——上进行了广泛的实验评估。ALS数据通常用于大范围的森林调查，其扫描视角为从上至下的垂直方向，这可能导致树干被树冠遮挡，造成点云数据的不完整。而MLS数据则通过移动平台进行采集，其扫描视角更加多样化，但由于移动扫描模式本身的限制，树干和枝干部分的点云数据也可能出现缺失。因此，针对这两种数据模式，本研究设计了不同的实验场景，并在其中测试了所提出方法的性能。

在实验中，研究者们采用了不同的遮挡模式来模拟真实世界中的点云不完整性。对于ALS数据，研究者们设计了两种不同的遮挡场景：一种是中等遮挡，即在树干区域保留95%的点云数据，仅移除5%的点，以模拟较为常见的扫描条件；另一种是极端遮挡，即移除99%的点云数据，以测试模型在极端情况下的补全能力。对于MLS数据，研究者们同样设计了不同的遮挡模式，以评估模型在不同数据密度下的表现。通过这些实验，研究者们能够全面评估所提出方法在不同数据模式下的补全效果，并与其他基准方法进行对比。

实验结果表明，所提出的方法在ALS和MLS数据的补全任务中均表现出显著的提升。在ALS数据的模拟测试中，与原始的SnowflakeNet模型和其他基准方法相比，所提出的方法在CD_L2完成误差指标上降低了67.07%-75.28%，在RMSE（均方根误差）指标上降低了7.69%-8.51%。而在MLS数据的模拟测试中，CD_L2误差降低了25.32%-29.52%，RMSE误差降低了7.69%-9.33%。这些结果表明，所提出的方法在不同数据模式下均能够有效提升点云补全的精度，特别是在处理遮挡严重的数据时表现更为突出。

此外，本研究还验证了所提出方法的跨区域泛化能力。尽管该方法主要基于热带和亚热带地区的树木数据进行训练，但在欧洲树木数据的测试中也表现出良好的补全效果。这一发现表明，所提出的方法不仅适用于特定区域的树木点云补全任务，还能够在不同地理和气候条件下实现有效的应用。这种跨区域的泛化能力对于全球范围内的城市森林管理具有重要意义，因为它使得研究者能够利用同一模型处理不同地区的树木数据，从而减少模型训练的成本和时间。

在实际应用中，点云补全技术能够为城市森林管理者提供更可靠的监测和评估工具。例如，通过补全不完整的点云数据，管理者可以更准确地估算树木的生物量、树高和胸径等关键指标，从而制定更科学的森林管理策略。此外，补全后的点云数据还可以用于构建更精确的三维树木模型，帮助研究人员更好地理解树木的生长模式和生态功能。这些模型可以用于模拟树木在不同环境条件下的生长变化，从而为城市规划和生态恢复提供数据支持。

本研究的方法不仅在技术层面实现了突破，还在实际应用中展现出巨大的潜力。通过引入GCM和CA机制，所提出的方法能够更好地保留树木的全局形状和局部细节，从而提高点云补全的精度和可靠性。同时，该方法在不同数据模式下的良好表现也表明其具备较强的适应性和泛化能力，能够在各种复杂的环境条件下实现有效的应用。这些成果为城市森林管理提供了新的技术支持，有助于推动城市绿化和生态保护工作的科学化和智能化发展。

为了进一步推动点云补全技术在城市森林管理中的应用，本研究还提出了未来研究的方向。首先，可以探索更高效的点云补全算法，以适应大规模的数据处理需求。其次，可以结合多源数据，如遥感影像和地面调查数据，以提高补全的准确性和鲁棒性。此外，还可以研究如何将点云补全技术与其他城市规划工具相结合，从而实现更全面的城市生态评估和管理。最后，研究者们还可以关注点云补全技术在不同植被类型和生态系统中的应用，以拓展其适用范围。

总之，本研究通过改进SnowflakeNet框架，引入GCM和CA机制，成功提升了点云补全的精度和效果。实验结果表明，该方法在ALS和MLS数据的补全任务中均表现出显著的优势，并且具备较强的跨区域泛化能力。这些成果不仅为城市森林管理提供了更可靠的工具，也为未来的相关研究奠定了坚实的基础。随着城市化进程的加快，对城市森林的监测和管理需求日益增长，点云补全技术的应用将有助于实现更可持续的城市生态发展目标。