Die 3D-Struktur lebender und nicht lebender Komponenten in Ökosystemen spielt eine entscheidende Rolle bei der Bestimmung ökologischer Prozesse und Rückkopplungen von sowohl natürlichen als auch menschlich bedingten Störungen. Die Vorhersage der Auswirkungen von Waldbränden, Dürren, Krankheiten oder atmosphärischer Ablagerung hängt von einer genauen Charakterisierung der 3D-Vegetationsstruktur ab, doch weitreichende Messungen bleiben prohibitv teuer und oft unpraktisch. Wir stellen ForestGen3D vor, ein neuartiges generatives Modellierungsframework, das hochgenaue 3D-Waldstrukturen allein mit Luft-LiDAR (ALS)-Eingängen synthetisiert. ForestGen3D basiert auf bedingten Denoising-Diffusions-Wahrscheinlichkeitsmodellen (DDPMs), die auf ko-registerierten ALS/TLS (terrestrischen LiDAR)-Daten trainiert wurden. Das Modell lernt, TLS-ähnliche 3D-Punktwolken zu generieren, die auf spärlichen ALS-Beobachtungen basieren, und rekonstruiert effektiv verdeckte Details unterhalb der Baumkrone im großen Maßstab. Um ökologische Plausibilität zu gewährleisten, führen wir eine geometrische Bindungsprior ein, die auf der konvexen Hülle der ALS-Beobachtungen basiert, und bieten theoretische sowie empirische Garantien, dass die generierten Strukturen räumlich konsistent bleiben. Wir bewerten ForestGen3D auf Baum-, Flur- und Landschaftsmaßstab unter Verwendung von realen Daten aus gemischten Nadelbaumökosystemen und zeigen, dass es hochgenaue Rekonstruktionen erzeugt, die in Bezug auf geometrische Ähnlichkeit und biophysikalische Metriken, wie Baumhöhe, DBH, Kronendurchmesser und Kronenvolumen, eng übereinstimmen mit TLS-Referenzen. Darüber hinaus zeigen wir, dass die Bindungseigenschaft als praktischer Proxy für die Generierungsqualität in Umgebungen dienen kann, in denen TLS-Grundwahrheiten nicht verfügbar sind. Unsere Ergebnisse positionieren ForestGen3D als ein skalierbares Werkzeug für ökologische Modellierung, Waldbrandsimulation und strukturelle Brandnutzungseigenschaften in ausschließlich ALS-Umgebungen.
Castorena et al. (Fr,) haben diese Frage untersucht.