麻省理工學(xué)院計算機科學(xué)與人工智能實驗室（CSAIL）、谷歌和普渡大學(xué)的研究人員開發(fā)了新穎的“Tree-D Fusion ”系統(tǒng)，將人工智能和樹木生長模型與谷歌Auto Arborist數(shù)據(jù)相結(jié)合，以創(chuàng)建現(xiàn)有城市樹木的精確3D模型。該項目已在北美建立了首個包含600000個環(huán)保、可模擬的樹木模型的大型數(shù)據(jù)庫。

麻省理工學(xué)院電氣工程與計算機科學(xué)助理教授、麻省理工學(xué)院CSAIL首席研究員、Tree-D Fusion新論文合著者Sara Beery表示：“我們正將數(shù)十年林業(yè)科學(xué)與現(xiàn)代人工智能相結(jié)合，這不僅讓我們能夠識別城市中的樹木，還能預(yù)測它們將如何生長并隨著時間的推移對周圍環(huán)境產(chǎn)生影響。我們并沒有忽視過去30年在理解如何構(gòu)建這些3D合成模型方面所做的工作；相反，我們正在利用人工智能使這些現(xiàn)有知識在北美乃至全球城市更廣泛的樹木個體中更有用?！?/p>

Tree-D Fusion以之前使用谷歌街景數(shù)據(jù)進(jìn)行的城市森林監(jiān)測工作為基礎(chǔ)，但通過從單張圖片生成完整的3D模型，將其向前推進(jìn)了一步。雖然早期的樹木建模嘗試僅限于特定街區(qū)，或者在規(guī)模上難以達(dá)到準(zhǔn)確性，但Tree-D Fusion可以創(chuàng)建詳細(xì)的模型，包括通常隱藏的特征，例如街景照片中看不到的樹木背面。

該技術(shù)的實際應(yīng)用遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了單純的觀察。城市規(guī)劃人員有朝一日可以使用Tree-D Fusion 預(yù)測未來，預(yù)測生長中的樹枝可能與電線纏繞的地方，或確定哪些街區(qū)的樹木戰(zhàn)略性布局可以最大限度提高降溫效果和空氣質(zhì)量改善。該團(tuán)隊表示，這些預(yù)測可以將城市森林管理從被動維護(hù)轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃右?guī)劃。