探索多模态感知框架在森林生态学中的潜力

森林为人类提供重要的资源和服务，然而保护和恢复森林面临诸多挑战，尤其是可操作数据的有限性，特别是在树冠等难以到达的区域。可达性仍然是生物学家在森林环境中采集数据的挑战，他们通常需要投入大量时间和精力攀爬树木来部署传感器。这种操作不仅消耗资源，还使他们面临危险。机器人学的研究已致力于使用机器人进入树冠层。一群无人机展示了在树冠中的自主导航能力，能够灵活机动并规避树木碰撞，所有这些都旨在绘制该区域并收集数据。然而，仅依靠自由飞行的无人机已被证明不足以进行数据采集。在树冠内飞行的无人机会产生巨大噪音，干扰动物并可能破坏数据。此外，商业无人机在需要空中物理交互的灵巧任务中往往自主性有限，这进一步使数据采集工作复杂化。空中部署的传感器放置方法，如生物滑翔器和传感器投射，已被证明在树冠下层的数据收集中有效。然而，这些方法在回收数据和传感器方面面临挑战，通常需要人工干预。