نئی لائیڈار ٹیکنالوجی "ایک درخت کے سطح" پر تین بعدی ماڈلنگ کو ممکن بناتی ہے، جو جنگلات کے اوپری حصے کو عبور کرنے اور خودکار طور پر انفرادی درختوں کے تقسیم کرنے (درستگی >95%) کے قابل ہے، جبکہ درخت کی بلندی، سینے کی اونچائی پر قطر (DBH)، اور حجم کو بہت زیادہ درستگی کے ساتھ نکالا جا سکتا ہے، جس سے جنگلات کے انوینٹری کے کام کی کارکردگی میں کافی اضافہ ہوتا ہے۔ تاہم، یہ پیشرفت متعدد پلیٹ فارمز (ہوائی/بیک پیک/ہینڈ ہیلڈ) اور مصنوعی ذہانت کے الگورتھمز کے باہمی ترقی کا نتیجہ ہے، نہ کہ صرف مئی 2026ء میں اعلان کردہ ایک تنہا ٹیکنالوجیکل بریک تھرو۔

عبور کرنے کی صلاحیت اور انفرادی درختوں کا تقسیم کرنا:

جریان متعدد ایکو لائیڈار سیسٹم (مثال کے طور پر، DJI Zenmuse L3، CHCNAV RS30)، جو پوائنٹ کلاؤڈ کلاسیفیکیشن الگورتھمز (ایکو گنتی، شدت، اور جگہی کلبمنگ کی بنیاد پر) کے ساتھ ملانے سے، موثر طریقے سے اوپری جھاڑی، تنے، اور زمین کے نقاط کو الگ کیا جا سکتا ہے۔ مصنوعی ذہانت پر مبنی انسٹنس سیگمنٹیشن ماڈلز (جیسے PointNet++، 3D CNNs، یا حالیہ ٹرانسفارمر آرکیٹیکچرز) نے ایک F1-اسکور 0.95 سے زیادہ حاصل کیا ہے ​ (درستگی >95% کے مطابق) تحقیق 2025–2026 سے بند چھت والے درختوں کے گروہوں میں انفرادی درختوں کی شناخت کے لیے۔

خودکار پیرامیٹر استخراج:

درخت کی بلندی (غلطی <5%) اور سینے کی سطح پر قطر (DBH، غلطی ±3–5%) کو تنے کے نقطہ ابر (پوائنٹ کلاؤڈز) کے سنٹریکل فٹنگ یا کم از کم مربعات کے طریقوں کے ذریعے حاصل کیا جاتا ہے۔ حجم کا اندازہ لگایا جاتا ہے الومیٹرک مساواتوں ​ (جیسے DBH² × بلندی) کو نسل کی لائبریریوں کے ساتھ ضم کرتے ہوئے، جس سے علاقائی سطح پر کُل غلطیاں <3%​ (CHCNAV کے فارسٹ پوائنٹ سافٹ ویئر کی تصدیق کے مطابق) حاصل ہوتی ہیں۔

ٹیکنیکل پلیٹ فارمز کی ترقی:

صنعت نے سٹیٹک زمینی لائیڈار سے آگے بڑھ کر یوای وی پر مبنی لائیڈار (بڑے پیمانے پر کوریج کے لیے)، بیک پیک / ہینڈ ہیلڈ لائیڈار (ذیلی جھاڑیوں کی تفصیلات کو مکمل کرنے کے لیے)، اور اسلام حقیقی وقتی مقامیت ، جس سے مشترکہ 'ہوا سے زمین تک' پوائنٹ کلاؤڈ حاصل کرنا ممکن ہوتا ہے۔ ابتدائی 2026ء میں، شمال مشرقی جنگلات کی یونیورسٹی اور گرین ویلی انٹرنیشنل کی ٹیموں نے اس نظام کی انجینئرنگ صلاحیت کو واحد درخت کی درستگی کے معیار (<10 سینٹی میٹر مقامیت غلطی) پر جانچا۔

اہم ٹوٹی ہوئی پیش رفت:

یہ پیش رفت 'نئی جسمانی نفوذی صلاحیت' سے نہیں آئی، بلکہ درج ذیل عوامل کے امتزاج سے حاصل ہوئی ہے: پوائنٹ کلاوڈ کی کثافت میں اضافہ (>20 پوائنٹ فی مربع میٹر ذیلی جھاڑیوں میں) + متعدد ایکو پروسیسنگ + گہری سیکھ کا تقسیم کاری (مثلاً ماسک3D) + مشترکہ زمین-نباتات ماڈلنگ ۔ اس کے علاوہ، چینی اکیڈمی آف فارسٹری نے 2025ء میں پیش کردہ 'کینوپی کنارے کو مدنظر رکھنے والے کلپنگ الگورتھم' نے گھنے درختوں کے گروہوں میں انفرادی درختوں کو الگ کرنے کی مکمل صحت کو کافی حد تک بہتر بنادیا ہے۔

عملی درخواستیں:

مشرقی اور جنوب مغربی چین کے جنگلات میں پائلٹ پروگرامز نے ثابت کر دیا ہے کہ روایتی پلاٹ سروے کے مقابلے میں 10 گنا سے زیادہ کارکردگی میں اضافہ ہوا ہے، جس میں غلطیاں قومی جنگل انوینٹری (LY/T 1953–2021) کے لیے کلاس III درستگی کی ضروریات کو پورا کرتی ہیں۔ یہ ٹیکنالوجی جنگلات کو "پلاٹ پر مبنی تخمینہ" سے "درخت کے لحاظ سے درست سروے اور نقشہ جات" کی طرف لے جا رہی ہے۔