L'un des problèmes de l'arpentage d'une forêt est que les arbres ont tendance à gêner. Le balayage laser terrestre (TLS) peut zapper rapidement les arbres mais, en utilisant une station statique, les arbres plus proches peuvent obscurcir les arbres plus éloignés. Le balayage laser mobile (MLS) contourne ce problème en permettant à l'arpenteur d'avoir de nouveaux points de vue. Ces levés peuvent produire des millions de points capturant l'environnement en 3D avec une précision de l'ordre du millimètre. Une difficulté consiste à intégrer ces nombreux points de données dans des modèles d'arbres. Bienert et ses collègues ont développé un nouvel algorithme pour aider à donner un sens à tous les points.
« Les algorithmes pour la segmentation complète des arbres et des cimes à partir des données MLS ne sont disponibles que pour les arbres urbains. Les environnements urbains sont généralement caractérisés par une disposition à une seule rangée d'arbres en bordure de route parallèle à la trajectoire du système MLS et offrent ainsi une vue claire de l'espace du tronc et de la couronne », écrivent Bienert et ses collègues. Ils ajoutent que l'isolement des arbres urbains rend le suivi de leurs tiges et branches beaucoup plus facile que dans la nature. "Le but de notre étude était de présenter un nouvel algorithme de segmentation pour les ensembles de données MLS et d'étudier sa qualité et sa précision pour le traitement d'un grand ensemble de données MLS d'une forêt mixte naturelle."
L'équipe de botanistes s'est rendue dans la forêt de Lauerholz, dans le nord de l'Allemagne. Ils ont pris un système de cartographie mobile Riegl VMX-250 et l'ont fixé au sommet d'une camionnette pour scanner la forêt. Ils ont conduit la camionnette dans les deux sens le long des pistes forestières pour réduire les effets d'ombre. La configuration a permis à l'équipe de collecter 3.73 milliards de points de données en moins de deux heures.
Ils ont ensuite pris ces données et examiné comment la distance de balayage du scanner affectait la segmentation automatisée des arbres.
« Nos analyses de l'ensemble de la zone d'étude ont montré que les hauteurs de canopée et les positions des arbres peuvent être dérivées pour plus de 50 % des arbres jusqu'à une distance de 30 m à droite et à gauche de la piste forestière. À partir de cela, à son tour, il a été possible de déterminer les limites du compartiment forestier en termes de nombre de tiges et de distribution en hauteur », écrivent les auteurs.
L'algorithme ne repose pas sur un système spécifique pour fonctionner. Bienert et ses collègues écrivent que la méthode « ... est indépendante du système de balayage laser mobile et fonctionne avec un nuage de points (X, Y, Z) et une trajectoire au format (heure, X, Y, Z). Ainsi, en théorie, tout système LiDAR avec un balayage terrestre basé sur la trajectoire peut être utilisé. Étant donné que l'algorithme de segmentation n'a aucune restriction concernant la taille des arbres, des objets encore plus petits (végétation du sous-étage) ont été détectés et segmentés. Par conséquent, le nombre de segments obtenus est supérieur au nombre d'arbres réels dans le peuplement.
Certains de ces objets plus petits dans l'étude comprenaient des marcheurs, mais ceux-ci ont été éliminés (des données) en définissant les paramètres de segmentation.
Bien que l'utilisation du balayage laser mobile ne supprime pas tous les problèmes d'occlusion des arbres par des arbres plus proches, Bienert et ses collègues pensent que leur méthode permettra un traitement important des données. Ils ajoutent que les géomètres peuvent combler toutes les zones difficiles avec des systèmes de balayage laser personnels.
