基于人工智能数字孪生技术推进城市树木监测

麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）、谷歌和普渡大学的研究人员开发了新颖的“Tree-D Fusion ”系统，将人工智能和树木生长模型与谷歌Auto Arborist数据相结合，以创建现有城市树木的精确3D模型。该项目已在北美建立了首个包含600000个环保、可模拟的树木模型的大型数据库。

麻省理工学院电气工程与计算机科学助理教授、麻省理工学院CSAIL首席研究员、Tree-D Fusion新论文合著者Sara Beery表示：“我们正将数十年林业科学与现代人工智能相结合，这不仅让我们能够识别城市中的树木，还能预测它们将如何生长并随着时间的推移对周围环境产生影响。我们并没有忽视过去30年在理解如何构建这些3D合成模型方面所做的工作；相反，我们正在利用人工智能使这些现有知识在北美乃至全球城市更广泛的树木个体中更有用。”

Tree-D Fusion以之前使用谷歌街景数据进行的城市森林监测工作为基础，但通过从单张图片生成完整的3D模型，将其向前推进了一步。虽然早期的树木建模尝试仅限于特定街区，或者在规模上难以达到准确性，但Tree-D Fusion可以创建详细的模型，包括通常隐藏的特征，例如街景照片中看不到的树木背面。

该技术的实际应用远远超出了单纯的观察。城市规划人员有朝一日可以使用Tree-D Fusion 预测未来，预测生长中的树枝可能与电线缠绕的地方，或确定哪些街区的树木战略性布局可以最大限度提高降温效果和空气质量改善。该团队表示，这些预测可以将城市森林管理从被动维护转变为主动规划。