3D樹木重建演演算法開啟都市規劃新紀元

隨著樹木的生長，它們會爭奪空間。靠近牆壁生長的樹木與在空曠土地上生長的樹木會有不同的發展模式。現在，從都市規劃師、環境科學家到一般住戶，都可以使用普渡大學開發的全新樹木重建演演算法，來預測樹木如何遮蔽某個區域，或是瞭解一棵樹在20年後的樣貌。

普渡大學的電腦科學家和數位林業專家利用人工智慧，首次建立了包含超過60萬棵真實樹木的三維模型資料庫。「這些樹木模型是我們所謂的『模擬就緒』，」普渡大學電腦科學系副教授兼數位林業研究所成員貝德里奇·貝內斯（Bedrich Benes）表示。該資料庫及相關程式碼已公開提供使用。

貝內斯與普渡大學數位林業研究所、Google及麻省理工學院的同事們，在2024年歐洲電腦視覺會議（ECCV）的論文集上詳細介紹了他們的Tree-D Fusion演演算法。「樹木對人類社會提供了巨大且不可或缺的價值，並支撐著全球多樣化的生態系統。它們能夠冷卻環境、改善空氣品質、捕捉二氧化碳、產生氧氣，並對人類的身心健康產生積極影響，」作者們寫道。「樹木對環境的複雜影響已經被研究了數個世紀。目前，試圖理解這些關係的計算模型因缺乏資料而受到限制。」

研究團隊使用了Google研究團隊於2022年推出的Auto Arborist資料庫中的資料。該資料庫包含了來自23個北美城市的32個屬級分類的約260萬棵樹木。「這個專案的特殊挑戰是從單一影象中獲取三維模型，」貝內斯說。「輸入資料不足以提取高細節資訊。生成的樹木模型是近似值。我們並不聲稱這些是完美的數位雙胞胎，但它們很有用，例如用於估算都市區域的遮蔭效果。」

「我們利用擴散模型的最新進展，為三維樹木重建提供先驗資訊，」負責該專案電腦視覺和人工智慧工作的助理教授雷蒙德·葉（Raymond Yeh）表示。Tree-D Fusion可以從單一影象中重建三維模擬就緒的樹木模型，例如使用Google街景影象的案例。

該研究的主要作者、普渡大學博士研究生兼數位林業研究所成員李在鍾（Jae Joong Lee）表示，Tree-D Fusion未來將提供更多功能。「我與合作者們設想將該平臺的能力擴充套件到全球範圍。我們的目標是將人工智慧驅動的社會和環境效益洞察應用於大規模，」李在鍾說。

其他共同作者包括普渡大學的李博生（Bosheng Li）、雷蒙德·葉和費松林（Songlin Fei），他們都是數位林業研究所的成員；麻省理工學院的莎拉·比裡（Sara Beery）；以及前Google員工、現任Scaled Foundations人工智慧主管的喬納森·黃（Jonathan Huang）。

「數位林業的目標之一是改善社會人類福祉。我們有不同的專案，從智慧手機到衛星，致力於樹木定位和清單，」費松林表示，他是該研究所的所長兼遙感學系主任。「這個專案提供了都市樹木結構的上下文資訊，並且可以大規模進行，為管理者提供關鍵資訊以更好地管理都市樹木。隨著這個專案及其他專案的持續進展，我們希望幫助我們的都市變得更加綠色、智慧和健康，一棵樹一棵樹地實現。」

Tree-D Fusion的初始資料來自許多城市線上上維護的公共樹木普查記錄。Google研究團隊隨後將樹木普查資料與街景和俯瞰彩色影象合併。這使得首次提供了一個大規模的電腦視覺樹木監測工具。麻省理工學院Senseable City Lab的研究人員已經使用新的三維樹木模型來規劃特定城市的遮蔭步行路線。

「現在，每當樹木測繪車輛穿過城市時，我們不僅僅是在拍攝快照——我們正在實時觀察這些都市森林的演變，」麻省理工學院電機工程與電腦科學系助理教授莎拉·比裡表示。「這種持續監控建立了一個與其物理對應物映象的活生生的數位森林，為城市提供了一個強大的鏡頭，以觀察環境壓力如何塑造都市景觀中的樹木健康和生長模式。」

其他三維重建方法與Tree-D Fusion的比較顯示，後者在許多方面表現更好，包括在規劃綠色城市時非常重要的投影遮蔭效果。「我們使用的人工智慧模型在計算上非常耗時，」貝內斯說。使用單個圖形處理單元（GPU）計算整個資料集將需要大約23年。即使使用普渡大學Rosen高階計算中心當時擁有的所有九個超級計算叢集（現在有十個），計算也花了近六個月才完成。