מודלים גיאומטריים תלת-ממדיים של עצים באמצעות נתוני LiDAR: הדור הבא של חקלאות מדייקת

הערכה מדויקת של הגיאומטריה והמבנה של עצים חיונית למחקר אקולוגי, ניהול יערות, וחקלאות מדייקת. טכנולוגיית LiDAR (Light Detection and Ranging) מהווה כלי רב-עוצמה ליצירת ייצוגים תלת-ממדיים (3D) ברזולוציה גבוהה של מבנה העץ, תוך ניתוח מדדים כמו גובה ונפח החופה, שטח עלווה, צפיפות עלים, קוטר גזע, קצב צימוח ועוד. בהרצאה זו יוצגו גישות חדשניות למידול מבנה העץ באמצעות נתוני LiDAR תוך שילוב טכניקות חישוביות מתקדמות ליצירת מודלים של תאומים דיגיטליים. המחקר מתבסס על נתוני LiDAR קרקעיים ואוויריים להערכת מבנה העצים במינים ובתנאי סביבה מגוונים. תהליך העיבוד כולל שלבים של סינון רעשים, פילוח סגמנטים ושחזור מרכיבי העץ – לרבות גזעים, ענפים וחופות. גישות מידול שונות, כמו התאמת צילינדרים וייצוגי מעטפת, מושוות כדי להעריך את יעילותן ודיוקן. כמו כן, נעשה שימוש בטכניקות למידת מכונה לשיפור הדיוק ואוטומציה של תהליך הסיווג של רכיבי העץ השונים. תוצאות מצביעות על כך שמודלים מבוססי LiDAR משחזרים את מורפולוגית העץ בדיוק מרחבי גבוה, עם ערכי R² מעל 0.9 במדידות שטח עלים, גובה עצים, נפחי חופות ועוד. נמצא כי רזולוציית הסריקה וצפיפות הנקודות משפיעות באופן משמעותי על דיוק המודלים. תובנות אלו תורמות לשיפור מתודולוגיות להערכת ביומסה, מודלי לקיבוע פחמן וניטור תגובות עצים לעקות סביבתיות. כמו כן, הראנו שלמדדים המבניים קשר גבוהה בהערכת ומידול יבול במטעים. המחקר מקדם יישום של מודלים תלת-ממדיים מבוססי LiDAR לצורך אוטומציה של חקלאות מדייקת וניהול מטעים, ומדגיש את הפוטנציאל של חישה מרחוק תלת ממדית ומידול חישובי להבנה מעמיקה יותר של מבנה העץ ותפקידו בניהול חקלאי מדייק.