Un progetto di ricerca congiunto del laboratorio di matematica della Tampere University of Technology e del Natural Resources Institute Finland (Luke) ha sviluppato un nuovo metodo per riconoscere le specie di alberi basato su misurazioni di scansione laser. Il metodo consente il calcolo delle caratteristiche di classificazione in un modo completamente nuovo.

I ricercatori di TUT e Luke hanno ricevuto risultati promettenti durante il test di un metodo completamente automatico per riconoscere le specie arboree. Nel futuro, questo metodo può essere applicato per automatizzare le misurazioni del legname durante l'abbattimento, selezione degli alberi da abbattere e ottimizzazione del taglio.

"Questo metodo consente anche una misurazione efficiente dei materiali estesi necessari nella ricerca sull'ecologia forestale riguardante le specie arboree e le relazioni competitive tra le loro chiome, ", afferma il Principal Scientist Raisa Mäkipää di Luke.

Nuovo uso per modelli di alberi completi

Per riconoscere le specie arboree viene utilizzato un metodo precedentemente sviluppato da TUT. In questo metodo, i singoli alberi possono essere estratti dai dati della nuvola di punti a livello di parcella forestale, e la struttura delle loro corone può essere ricostruita come modelli 3D completi. I modelli di albero creati sono costituiti da cilindri consecutivi, che determinano la struttura del fusto e dei rami dell'albero, nonché la struttura ramificata.

"In precedenza, era possibile fare una distinzione approssimativa tra lo stelo e la corona, basato sulla nuvola di punti. Ora, siamo in grado di distinguere i singoli rami e analizzare le caratteristiche dei loro diametri, volumi e angoli di ramificazione, " dice Markku Åkerblom, membro del gruppo di ricerca e ricercatore presso TUT.

Per il riconoscimento della specie, i ricercatori hanno definito 15 caratteristiche di classificazione, i cui valori sono stati poi calcolati per ogni albero. Alcune di queste funzionalità sono completamente nuove e alcune sono state utilizzate in studi precedenti. Il nuovo aspetto è che ora il loro valore può essere calcolato in modo più accurato, poiché ora possono utilizzare le informazioni sull'intera chioma dell'albero. Per di più, la grandezza dei dati dei test supera di gran lunga qualsiasi studio precedente.

Il riconoscimento esatto della specie è possibile

Sono stati testati tre diversi metodi di classificazione, e tre delle specie arboree più comuni in Finlandia:betulla, pino e abete rosso – sono stati inclusi nello studio.

"Secondo i nostri risultati, il riconoscimento automatico delle specie è possibile con una precisione superiore al 95%. Lo scopo non era quello di trovare la migliore combinazione possibile di caratteristiche, ma solo per dimostrare che è possibile una classificazione basata su modelli di albero dettagliati. Però, diverse combinazioni hanno prodotto buoni risultati e tutti i metodi di classificazione hanno avuto un'accuratezza massima superiore al 95%. I risultati hanno anche mostrato che solo 30 alberi per specie sono materiale didattico sufficiente per la classificazione, " dice kerblom.

Nel futuro, il metodo sviluppato sarà testato con più specie arboree e con misurazioni prese da foreste più diverse. I modelli ad albero calcolati sulla base dei dati di scansione laser possono essere archiviati in un database, che può essere utilizzato per un riconoscimento delle specie ancora più accurato quando il numero di campioni inclusi cresce.