移動LiDARを用いた果樹園における適応的な樹木ごとの樹冠体積推定
Adaptive Per-Tree Canopy Volume Estimation Using Mobile LiDAR in Structured and Unstructured Orchards
移動LiDARデータから、果樹園の構造に適応して樹木ごとの樹冠体積をリアルタイム推定するシステムを開発し、ピスタチオとアーモンド園で評価した。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Ali Abedi, Fernando Cladera, Mohsen Farajijalal, Reza Ehsani
分類: cs.RO, cs.CV, cs.SY, eess.SY
原文アブストラクト
We present a real-time system for per-tree canopy volume estimation using mobile LiDAR data collected during routine robotic navigation. Unlike prior approaches that rely on static scans or assume uniform orchard structures, our method adapts to varying field geometries via an integrated pipeline of LiDAR-inertial odometry, adaptive segmentation, and geometric reconstruction. We evaluate the system across two commercial orchards, one pistachio orchard with regular spacing and one almond orchard with dense, overlapping crowns. A hybrid clustering strategy combining DBSCAN and spectral clustering enables robust per-tree segmentation, achieving 93% success in pistachio and 80% in almond, with strong agreement to drone derived canopy volume estimates. This work advances scalable, non-intrusive tree monitoring for structurally diverse orchard environments.
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