यह पांडुलिपि 3D वृक्ष-संरचना मापन के लिए एक हस्तांतरणीय और पुनरुत्पादन योग्य पद्धति और वृक्ष जोखिम प्रबंधन के लिए पारदर्शी, नियम-आधारित निर्णय समर्थन प्रस्तुत करती है। कार्यप्रवाह (i) मल्टी-व्यू छवियों से Structure-from-Motion/Multi-View Stereo (SfM–MVS) पुनर्निर्माण, (ii) मेट्रिक स्केलिंग और सुसंगत स्थानीय ढांचे को सुनिश्चित करने के लिए स्वतंत्र संदर्भण, और (iii) शाखा-स्तरीय ज्यामितीय विवरण (जैसे बेस व्यास, लंबाई, झुकाव, पतलापन, और प्रक्षिप्त पहुंच) निकालने के लिए पॉइंट क्लाउड विश्लेषण को एकीकृत करता है। एक स्पष्ट नियम-आधारित लेयर Tree Risk Assessment Qualification (TRAQ)-शैली जोखिम घटकों और As Low As Reasonably Practicable (ALARP) सिद्धांतों को संचालित करता है ताकि ज्यामिति और जोखिम को ऑडिट योग्य प्रबंधन सिफारिशों (जैसे निगरानी अन्तराल, छंटाई/भार में कमी, सहायक समर्थन, और निषेध क्षेत्र योजना) में नक्शा बनाया जा सके। वास्तविक डेटा उदाहरण के रूप में, इस प्रदर्शन में सार्वजनिक Fuji-SfM सेब बाग Dataset का उपयोग किया गया है, जिसमें तीन पड़ोसी वृक्ष शामिल हैं जिनके आंशिक रूप से ओवरलैपिंग क्राउन एक वृक्ष उदाहरण निकासी और बाद के TRAQ/ALARP परिदृश्यों के लिए हैं। प्रस्तावित निर्णय परत जानबूझकर बाहरी ज्यामिति और जोखिम पर आधारित है; आंतरिक क्षयों के संकेतक और प्रजाति-विशिष्ट यांत्रिक गुण (जैसे Modulus of Elasticity (MOE), Modulus of Rupture (MOR)) इस प्रदर्शन से बाहर हैं और क्रियाशील कार्यान्वयन में पूरक निदान के माध्यम से शामिल किए जाने चाहिए।
Milios et al. (Sat,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।