TreeDGS：用于远距离树木胸径测量的空中高斯溅射
计算机视觉与模式识别
2026-03-16 v3
摘要
空中遥感高效地调查大范围区域，但在复杂的自然场景中，对关键属性进行准确的直接对象级测量仍然困难。特别是辉光场表示，如 NeRF 和 3D 高斯溅射，能够提高从定位图像的重建保真度。尽管如此，直接空中测量重要属性（如树木胸径（DBH）仍然具有挑战性。空中扫描中的树干在图像视图中是稀疏观察到的；在典型的作业高度下，树干可能仅跨越几像素。在这些约束下，传统的重建方法在胸部高度的树干几何方面不够准确。TreeDGS 是一种空中图像重建方法，利用 3D 高斯溅射作为连续场景表示进行树干测量。在 SfM-MVS 初始化和高斯优化后，我们从高斯场中提取稠密点集，并使用 RaDe-GS 的深度感知累积不透明度集成方法，并将每个样本关联到多视图不透明度可靠性得分。然后，我们隔离树干点并使用不透明度加权的实心圆拟合来估计 DBH。在10个具有现场测量 DBH 的图块上进行评估，TreeDGS 达到了4.79厘米的 RMSE（约为该 GSD 的2.6个像素），并优于激光雷达基线（7.66厘米 RMSE）。这表明 TreeDGS 能够实现准确、低成本的空中 DBH 测量。
引用
@article{arxiv.2601.12823,
title = {TreeDGS: Aerial Gaussian Splatting for Distant DBH Measurement},
author = {Belal Shaheen and Minh-Hieu Nguyen and Bach-Thuan Bui and Shubham and Tim Wu and Michael Fairley and Matthew David Zane and Michael Wu and James Tompkin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.12823},
year = {2026}
}