It-teknoloġija ġdida tal-LiDAR tewli "modeljar 3D bil-livell ta’ siġra waħda", li jista’ jpenetra l-kurun tal-bosk u jseħħ il-segmentazzjoni awtomatika ta’ kull siġra b’mod individwali (preċiżjoni >95%) fil-ħin li jistrahi l-għoli tas-siġra, il-dijametru ħdejn il-bażi (DBH) u l-volum b’preċiżjoni għolja, li jibbissu b’mod sinifikanti l-effiċjenza tal-inventarju tal-bosk. Madankollu, dan il-proġress huwa r-riżultat ta’ evoluzzjoni sinerġika fuq multi-plattformi (mill-aeroplan / bil-żain / bil-id), kif ukoll algoritmi tal-I.A., minflok tkun tkun qata’ tekniċi izolata li ġiet iddiskussa biss f’Mejju 2026.

Kapaċità ta’ Penetrazzjoni u Segmentazzjoni Individwali tas-Siġra:

Kurrenti sistemi multi-eko LiDAR (pereżempju DJI Zenmuse L3, CHCNAV RS30), ħajt ma' algoritmi klassifikazzjoni tal-punti tal-cloud (ibbażati fuq in-numru ta’ eko, l-intensità u l-klustring spazjali), jidistingwu b’effiċjenza bejn il-kurun, it-trunk u n-nies ta’ taħt. Modelli tal-I.A. għall-segmentazzjoni tal-instanz (bħal PointNet++, CNNs 3D jew l-arkitetturi Transformer iżda l-aktar ġodda) wrew F1-score li jibqa’ taħt 0.95 F1-score li jibqa’ taħt 0.95 ​ (korrispondenti għall-accuratezza >95%) għall-identifikazzjoni ta’ siġra b’siġra f’barrak li jkollu kumbru ħażin fis-silġ minn 2025–2026.

Estrazzjoni Awtomatika ta’ Parametri:

Il-bajja tas-siġra (b’żball <5%) u l-Diameter at Breast Height (DBH, b’żball ±3–5%) jiġu derivati permezz ta’ fitting ċilindriku tal-punti tal-għosor jew bl-użu ta’ metodi ta’ ħabs bil-lest kwadri . Il-volum jiġu stmatu bl-użu ta’ ekwazzjonijiet allometriċi ​ (pereżempju, DBH² × Bajja) integrati ma’ libreriji ta’ speċi, li jilħqu żbalji reġjonali totali ta’ <3%​ (kif verifikat mis-software ForestPoint tal-CHCNAV).

Evolutur ta’ Pjattaformi Tekniċi:

L-industrija ġiet iktar il-baħar mis-LiDAR terrestri statiku biex tiffranki LiDAR ibbażat fuq UAV (għall-kobbor ta’ kisba ħarġa), liDAR bil-żain jew bil-id (biex jimmexxu d-dettalji tas-sottostorja), u Pożizzjonament reali-b'ħajt b’SLAM , li jippermetti l-acquisizzjoni kooperattiva tal-cloud ta’ punti "mill-aerodrom għall-art". Fit-tbaħħir ta’ 2026, it-timijiet mill-Università tal-Foresti tan-Nofsinhar u minn GreenValley International ivvalidaw il-kapaċità inġiniera ta’ dan is-sistema bil-prezzizzjoni ta’ siġra waħda (<10 cm ta’ żball pożizzjonali).

Iktar Iktar Bbażati:

Il-proġress ma jinbdisx minn "penetrazzjoni fiżika ġdida", iżda minn konvergenza ta’ densità iktar għolja ta’ cloud ta’ punti (>20 punt/ m² fis-sottostorja) + proċessur ta’ multi-echo + segmentazzjoni b’deep learning (pereż. Mask3D) + modeljar ħoġor u terren imseħħa . Barra minn hekk, l-algoritmu ta’ ċlippi propuż mill-Akademija Ċinesi tal-Foresti fl-2025, li jikkunsidera l-bord tas-siġra, ħeġġeġ b’mod sinifikanti l-integrità tas-separazzjoni ta’ siġra waħda f’stazzjonijiet densi.

Applikazzjonijiet Pratiku:

Il-programi pilota fit-tulajjar tan-Nofsinhar u tan-Nofsinhar tal-Lbiż Ċiniż idheru għanbu ta' effiċjenza ta' aktar minn 10 darbiet ​ paragunat mal-survejji tradizzjonali tal-blokkijiet, b’żbalji li jilqu r-rekwiżiti ta’ preċiżjoni tal-Klassi III għall-Inventarju Nazzjonali tat-Tulajjar (LY/T 1953–2021). Din it-teknoloġija qed tissuq il-foresterija minn "stima bbażata fuq il-blokkijiet" lejn "survejja u mappatura preċiża per tree."