编辑推荐：
为解决森林生物多样性评估方法不够精准、缺乏空间背景且易受观察者偏差影响的问题，研究人员开展了关于混合现实（MR）技术在林业中应用的研究。结果显示 MR 技术潜力巨大，能精准可视化生物多样性指标。这为林业管理提供新途径。
在大自然的广袤森林中，生物多样性就像一座无形的宝藏，默默守护着生态系统的健康，为人类提供诸多至关重要的服务。然而，如今污染和气候变化等威胁却如同一把把利刃，不断侵蚀着这份珍贵的宝藏，准确评估森林生物多样性变得刻不容缓。传统的生物多样性监测和清查方法，多依赖于人工的视觉估计，像是测量枯木轮廓、统计生境树木数量以及评估森林地块的物种多样性等。这些方法虽然有一定价值，但却存在明显的缺陷，它们往往缺乏空间背景信息，而且容易受到观察者主观因素的影响，导致评估结果不够精准。
在这样的背景下，瑞士联邦理工学院苏黎世分校（ETH Zurich）等机构的研究人员敏锐地意识到，新兴的混合现实（MR）技术或许能为解决这一难题带来曙光。于是，他们开展了一项极具创新性的研究，旨在探索 MR 技术在森林生物多样性监测中的应用潜力。
研究人员开发了一款名为 HoloFlora 的互动式 MR 应用程序，这也是世界上首个专门用于在数字树茎上可视化生物多样性指标的应用。他们通过一系列严谨的实验和评估，得出了一系列令人瞩目的结论。从技术层面来看，HoloFlora 的几何精度高达 1.4 cm，这意味着虚拟元素与实际树茎的对齐效果非常出色，为在复杂森林环境中提供精确的空间信息奠定了坚实基础。在用户体验方面，通过专家评估发现，这款应用的设计直观且功能实用，虽然还存在一些需要改进的地方，但整体得到了专家们的高度认可。综合来看，MR 技术在林业领域展现出了巨大的应用潜力，有望深度融入现有的森林管理实践中。
这项研究成果发表在《Scientific Reports》上，具有极为重要的意义。它不仅为森林生物多样性的监测提供了更精准、高效的方法，有助于林业管理者做出更科学的决策；还能通过生动的可视化展示，提升公众对生物多样性丧失问题的认知，激发人们保护森林生物多样性的意识和行动。
在研究过程中，研究人员主要运用了以下关键技术方法：一是利用 Immersal 提供的解决方案进行跟踪区域设置，通过特定的手机拍照方式采集数据，再由服务器进行 3D 地图重建；二是采用近景摄影测量（CRP）方法结合无反光镜相机获取树茎数据，并使用 CloudCompare 等软件进行处理；三是运用 Unity 游戏引擎开发 MR 应用程序，并借助 MRTK2 工具包设计用户界面。
下面详细介绍研究结果：
- 几何分析：研究人员通过在树上设置目标并进行测量，利用 Multiscale Model to Model Cloud Comparison（M3C2）插件等工具进行分析。结果发现，用于跟踪 MR 头戴式设备位置的稀疏 Immersal 地图与现实世界的树茎紧密对齐，平均距离仅为 0.2 cm，标准偏差为 1.4 cm，这表明该方法在单棵树水平上对树栖微生境（TreM）识别的空间对齐具有较高可靠性。不过，由于光照变化等因素，跟踪偶尔会丢失，但算法在移动后能够重新定位。
- HoloFlora 分析：通过专家对 HoloFlora 进行启发式评估和焦点小组讨论（FGD）发现，该应用在可用性方面总体表现良好，但也存在一些问题。例如，在 “物理和虚拟世界的整合”“一致性和灵活性” 以及 “用户交互” 等方面需要改进。针对这些问题，研究人员提出了相应的改进措施，如优化跟踪系统、改进用户界面和增强 TreM 3D 图形效果等。
- 技术接受：专家们在 FGD 中指出了 MR 技术在林业应用中的一些局限性，像 HoloLens 2 容易受到阳光反射影响、视野受限以及在不同天气条件下的适应性存疑等。但他们一致认可 MR 技术在林业领域的未来潜力，认为其可应用于培训、学习、娱乐和决策等多个方面。
在研究结论和讨论部分，研究人员强调，他们的研究为 MR 技术融入林业实践奠定了坚实基础。HoloFlora 的高精度和稳定性使其适用于多种场景，但跟踪不稳定和用户界面等问题仍需进一步优化。此外，MR 技术在林业教育、娱乐和决策制定等方面具有广阔的应用前景，有望加深人们对森林生态系统的理解，促进可持续森林管理和生物多样性保护。这项研究成果为未来林业领域的发展提供了新的思路和方向，让我们看到了科技与林业深度融合的无限可能，为守护森林生物多样性注入了新的活力。
