Utilizzo di dati sintetici per la segmentazione forestale

Negli ultimi anni, l'uso dei droni e delle nuove tecnologie nella silvicoltura è aumentato molto. I ricercatori stanno utilizzando tecniche avanzate come il Deep Learning per analizzare i dati raccolti da questi droni. Il deep learning ha avuto successo in molte aree, come l'analisi di immagini e testo, e adesso viene applicato ai dati di Nuvole di Punti, che sono una raccolta di punti che rappresentano la forma 3D degli oggetti. Tuttavia, ottenere abbastanza dati di nuvole di punti per addestrare modelli di deep learning può essere complicato.

Raccogliere dati dalle aree forestali può essere costoso, richiedere tempo e a volte essere pericoloso. Questo perché servono sensori di alta qualità per raccogliere informazioni accurate, e a volte queste aree forestali sono difficili da raggiungere. Questo porta alla domanda: si possono usare Dati Sintetici - dati generati al computer - per addestrare modelli di deep learning invece di basarsi solo su dati reali?

Per affrontare questo problema, abbiamo creato un simulatore che può generare scene forestali realistiche. Utilizzando questo simulatore, abbiamo condotto uno studio confrontando vari modelli di deep learning per vedere se riuscivano ad utilizzare i dati sintetici in modo efficace per la segmentazione forestale, che significa identificare diverse parti della foresta nei dati. Sia il simulatore che i dataset creati sono disponibili pubblicamente per altri.

#Telerilevamento e Raccolta Dati

L'uso del telerilevamento nel monitoraggio ambientale è aumentato drasticamente, specialmente con l'avanzamento di tecnologie come LiDAR e fotocamere. I sensori LiDAR (Light Detection and Ranging) sono incredibilmente precisi e consentono la raccolta di dati 3D dettagliati sull'ambiente. Questi sensori possono identificare sia la chioma degli alberi che il terreno sottostante.

Tuttavia, mentre il LiDAR è molto efficace, può anche essere costoso e richiede una maneggiabilità attenta. Le fotocamere, d'altra parte, sono generalmente più economiche e leggere, ma i dati 3D che producono possono a volte essere meno precisi, specialmente in ambienti ingombri dove i rami degli alberi bloccano la vista del terreno.

Entrambe le tecnologie giocano ruoli chiave nelle applicazioni silvicole come il monitoraggio della salute degli alberi, l'identificazione delle specie, la stima delle dimensioni degli alberi e la rilevazione di attività di disboscamento illegale.

#Sfide con la Disponibilità dei Dati

Nonostante i progressi negli strumenti di raccolta dati, c'è ancora una sfida significativa nell'ottenere abbastanza dataset di nuvole di punti per addestrare modelli di deep learning. Ci sono alcuni dataset pubblici disponibili per i dati di nuvole di punti, ma la maggior parte di essi non è progettata per ambienti specifici come le foreste. Questo significa che i ricercatori spesso devono creare i propri dataset per compiti di segmentazione forestale.

Creare un dataset specificamente per le foreste può essere piuttosto costoso e richiedere molto lavoro. Richiede attrezzature di alta qualità e molto tempo da spendere a etichettare manualmente ogni punto nel dataset. Inoltre, il terreno può essere insidioso, rendendo difficile per i ricercatori raccogliere dati in sicurezza.

Date queste sfide, ci concentriamo sul determinare se i dati sintetici possano essere utilizzati per addestrare efficacemente reti di deep learning per segmentare nuvole di punti forestali reali.

#Il Simulatore Forestale

Per testare la fattibilità dell'uso di dati sintetici, abbiamo sviluppato un simulatore forestale utilizzando il motore di gioco Unity. Questo simulatore può generare vari ambienti forestali che imitano da vicino le foreste reali. Crea nuvole di punti da queste scene simulate che possono essere utilizzate per addestrare modelli di deep learning.

Il simulatore include funzionalità che consentono agli utenti di personalizzare diverse scene forestali. Ad esempio, genera terreni con vari gradi di dettaglio, crea alberi, arbusti e altra vegetazione, e consente una distribuzione casuale di questi elementi per migliorare il realismo.

Uno dei vantaggi principali dell'utilizzo di un simulatore è che i punti nella foresta possono essere etichettati automaticamente in base alla loro categoria, eliminando la necessità di etichettatura manuale, che è spesso noiosa e dispendiosa in termini di tempo.

#Generazione di Foreste Diverse

Il simulatore crea foreste generando prima il terreno. Utilizza una tecnica chiamata rumore frattale per creare variazioni di altezza e contorni nel terreno. Questo metodo produce paesaggi realistici che assomigliano a terreni naturali.

Per generare alberi, arbusti e altre piante, utilizziamo un sistema di pipeline che determina come e dove questi elementi appariranno nella foresta. Ogni pipeline può controllare il tipo e la densità di diversa vegetazione, consentendo scene forestali varie e diversificate.

Oltre ad alberi e cespugli, abbiamo anche sviluppato un metodo efficiente per generare erba all'interno del simulatore. Questo processo utilizza un approccio di istanziazione indiretta, che aiuta a produrre un grande volume di erba mantenendo gestibili le richieste computazionali.

Ogni scena generata può essere ripetuta utilizzando un seed specifico, assicurando che la stessa foresta possa essere ricreata quando necessario.

#Estrazione di Nuvole di Punti

Una volta generata la scena forestale, possiamo estrarre la nuvola di punti direttamente dall'Editor di Unity. Questa nuvola di punti rappresenterà vari elementi nella foresta, inclusi il terreno, i tronchi degli alberi, la chioma e altri tipi di vegetazione. Questa etichettatura consente una dettagliata classificazione di ogni punto, rendendolo adatto per l'addestramento dei modelli di deep learning.

La dimensione della nuvola di punti può essere regolata in base alle esigenze del progetto cambiando la densità della mesh del terreno, aumentando il numero di punti di erba o includendo diversi modelli di vegetazione.

#Creazione di Dataset Sintetici

Per addestrare efficacemente i modelli di deep learning, abbiamo creato due diversi dataset. Un dataset simula le nuvole di punti come se fossero state ottenute tramite LiDAR, e l'altro simula le nuvole di punti come se fossero state raccolte tramite fotocamere. Il dataset simile a una fotocamera include anche un metodo per simulare le occlusioni, dove alcuni punti non sono visibili perché nascosti da altri oggetti.

Dopo aver generato questi dataset, abbiamo applicato tecniche di clustering per raggruppare i punti, facilitando il loro utilizzo nell'addestramento di vari modelli di deep learning.

Entrambi i dataset sono stati resi pubblicamente disponibili, consentendo ad altri ricercatori di accedervi per i loro studi e fornendo una risorsa per ampliare i dataset di nuvole di punti disponibili focalizzati sulle foreste.

#Addestramento dei Modelli di Deep Learning

Dopo aver preparato i dataset, abbiamo selezionato diverse architetture di deep learning all'avanguardia per l'addestramento. L'obiettivo principale era segmentare le nuvole di punti forestali in categorie specifiche, come tronchi, chiome, sottobosco e terreno.

I modelli scelti includono PointNeXt, PointBERT, PointMAP e PointGPT. Mentre PointNeXt utilizza perceptron a più strati tradizionali, gli altri tre modelli incorporano la tecnologia dei trasformatori, un metodo che ha guadagnato popolarità per la sua efficienza nella gestione di tipi di dati complessi come le nuvole di punti.

#Setup Sperimentale

Abbiamo utilizzato un potente setup computerizzato per l'addestramento dei modelli, che includeva due GPU ad alte prestazioni e una buona quantità di RAM. Questo setup ci ha permesso di elaborare efficientemente i grandi dataset. Ogni rete è stata addestrata per diverse epoche, che è un passaggio completo attraverso il dataset di addestramento.

Negli esperimenti, i modelli addestrati con il dataset simile a LiDAR hanno mostrato buona accuratezza quando testati su dati forestali reali. Tuttavia, hanno affrontato delle sfide, specialmente nel distinguere i punti del sottobosco dai punti del terreno, che possono apparire piuttosto simili.

PointNeXt ha performato particolarmente bene, fornendo classificazioni accurate per i tronchi degli alberi e le chiome. Questo suggerisce che sia un modello adatto per ambienti forestali.

Quando testavamo i modelli addestrati con il dataset simile a fotocamera, le prestazioni generali erano inferiori rispetto a quelle del dataset simile a LiDAR. L'inclusione di occlusioni ha reso più difficile per i modelli segmentare accuratamente i punti. Tuttavia, PointMAE ha mostrato una leggera migliore accuratezza rispetto agli altri modelli.

#Risultati e Discussione

I risultati dei nostri esperimenti indicano che utilizzare dati sintetici per addestrare modelli di deep learning per la segmentazione forestale è effettivamente fattibile. Anche se i modelli hanno incontrato alcune difficoltà, in particolare nel differenziare il sottobosco dal terreno, sono stati in grado di classificare accuratamente i punti in molte occasioni.

PointNeXt è emerso come il migliore quando addestrato con il dataset simile a LiDAR, mentre PointMAE ha avuto un vantaggio con il dataset simile a fotocamera. Questi risultati sono promettenti, poiché suggeriscono che i dati sintetici possono integrare efficacemente i dati reali nell'addestramento di modelli di deep learning per applicazioni specifiche.

#Conclusioni e Lavori Futuri

In sintesi, abbiamo sviluppato un simulatore open-source che crea scene forestali realistiche e genera corrispondenti dataset di nuvole di punti sintetici. Questi dataset sono stati utilizzati per addestrare vari modelli di deep learning, che sono stati poi testati contro dati forestali reali.

Gli esperimenti convalidano il potenziale di utilizzare dati sintetici per addestrare reti di deep learning nel contesto della segmentazione forestale. I risultati dimostrano che tali modelli possono classificare diverse caratteristiche forestali, aprendo la strada a future ricerche in quest'area.

In futuro, il nostro lavoro si concentrerà sull'utilizzo di dati sintetici per pre-addestrare reti di deep learning e successivamente perfezionarle con piccole quantità di dati reali. Questo approccio potrebbe migliorare l'accuratezza dei modelli e rendere la raccolta dei dati più efficiente, riducendo lo sforzo necessario per addestrare queste reti.

La capacità di generare dati sintetici ha aperto nuove opportunità per la ricerca nella silvicoltura e in altri ambienti naturali, assicurando che il campo continui a progredire con l'aiuto di tecnologie innovative.