सारांश। घनी आबादी वाले शहरी परिवेश में व्यक्तिगत पेड़ों का सही मानचित्रण आच्छादन प्रभावों, ओवरलैपिंग कैनोपी और असमान पेड़ की आकृति विज्ञान के कारण चुनौतीपूर्ण है। यह पेपर एक स्वचालित पेड़ पहचान तकनीक प्रस्तुत करता है और मूल्यांकन करता है जो वर्टिकल कंटिन्यूटी सिद्धांत पर आधारित है ताकि प्रीप्रोसेसिंग चरणों, जैसे कि भूभाग फ़िल्टरिंग और पॉइंट क्लाउड सामान्यीकरण, पर निर्भरता को कम किया जा सके। एक ह्यूरेटिक फ़िल्टर प्रभावी रूप से पेड़ों को पोल-जैसी संरचनाओं से अलग करता है जो वर्टिकल कंटिन्यूटी प्रदर्शित करती हैं, जिससे झूठे सकारात्मक को कम करने में मदद मिलती है। डेटा को 5 सेंटीमीटर सटीकता के साथ एक बैकपैक LiDAR (लाइट डिटेक्शन एंड रेंजिंग) सिस्टम का उपयोग करके एकत्र किया गया। सेंसर की प्रभावी सीमा 50 मीटर (80% परावर्तन पर) है, जो जटिल शहरी वातावरण में दक्षता और पहुंच बनाए रखते हुए निकटता की दूरी पर उच्च घनत्व वाली पॉइंट क्लाउड के अधिग्रहण को सक्षम बनाता है। इस विधि का परीक्षण तीन विविध शहरी स्थलों पर 156 पेड़ों के साथ किया गया, और इसने 94.1% का FScore प्राप्त किया, जिसमें तने की स्थिति में 26 सेंटीमीटर का क्षैतिज RMSEXY है।
सिल्वा और अन्य (मो,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।