Minkowski-MambaNet: A Point Cloud Framework with Selective State Space Models for Forest Biomass Quantification

📄 arXiv: 2510.09367v1 📥 PDF

作者: Jinxiang Tu, Dayong Ren, Fei Shi, Zhenhong Jia, Yahong Ren, Jiwei Qin, Fang He

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-10

💡 一句话要点

提出Minkowski-MambaNet，利用选择性状态空间模型进行森林生物量量化。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 森林生物量量化 LiDAR点云 Minkowski网络 选择性状态空间模型 长程依赖 深度学习 地上生物量估计

📋 核心要点

  1. 现有方法难以从LiDAR点云中有效建模长程依赖，导致难以准确区分树木并估计生物量。
  2. Minkowski-MambaNet将Mamba模型的选择性状态空间模型集成到Minkowski网络，有效编码全局上下文和远程依赖。
  3. 实验表明，该方法在森林生物量估计方面显著优于现有技术，且无需DTM，对边界伪影鲁棒。

📝 摘要（中文）

精确的森林生物量量化对于碳循环监测至关重要。机载LiDAR擅长捕获3D森林结构，但由于难以建模区分树木所需的远程依赖关系，直接从点云估计木材体积和地上生物量（AGB）具有挑战性。我们提出了Minkowski-MambaNet，一种新颖的深度学习框架，可以直接从原始LiDAR数据估计体积和AGB。其关键创新是将Mamba模型的选择性状态空间模型（SSM）集成到Minkowski网络中，从而能够有效地编码全局上下文和远程依赖关系，以改进树木区分。引入跳跃连接以增强特征并加速收敛。在丹麦国家森林清单LiDAR数据上评估表明，Minkowski-MambaNet显著优于最先进的方法，提供更准确和稳健的估计。重要的是，它不需要数字地形模型（DTM），并且对边界伪影具有鲁棒性。这项工作为大规模森林生物量分析提供了一个强大的工具，推动了基于LiDAR的森林清单的发展。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从LiDAR点云数据中准确估计森林生物量（包括木材体积和地上生物量AGB）的问题。现有方法在处理点云数据时，难以有效地建模长程依赖关系，导致无法准确区分不同的树木，从而影响生物量估计的精度。此外，一些方法依赖于数字地形模型（DTM），增加了预处理的复杂性，并且容易受到边界伪影的影响。

核心思路：论文的核心思路是将Mamba模型的选择性状态空间模型（SSM）集成到Minkowski网络中。Mamba模型擅长处理序列数据中的长程依赖关系，而Minkowski网络则能够有效地处理稀疏的3D点云数据。通过将两者结合，可以充分利用Mamba模型在建模长程依赖方面的优势，从而更准确地从点云数据中提取特征，区分不同的树木，并最终提高生物量估计的精度。

技术框架：Minkowski-MambaNet的整体框架基于Minkowski网络，用于处理稀疏点云数据。在Minkowski网络的关键层中，集成了Mamba模型的选择性状态空间模型（SSM）。具体流程是：首先，将原始LiDAR点云数据输入到Minkowski网络中进行特征提取；然后，利用集成的Mamba模型对提取的特征进行长程依赖建模；最后，通过回归层预测木材体积和地上生物量（AGB）。为了进一步提高性能，论文还采用了跳跃连接，以增强特征并加速收敛。

关键创新：该论文最重要的技术创新点是将Mamba模型的选择性状态空间模型（SSM）集成到Minkowski网络中，从而能够有效地建模点云数据中的长程依赖关系。与传统的卷积神经网络（CNN）或Transformer模型相比，Mamba模型在处理长序列数据时具有更高的效率和更强的建模能力。此外，该方法无需数字地形模型（DTM），简化了预处理流程，并提高了对边界伪影的鲁棒性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择Mamba模型的选择性状态空间模型（SSM）作为长程依赖建模的核心模块；2) 将Mamba模型集成到Minkowski网络的关键层中，以充分利用Minkowski网络在处理稀疏点云数据方面的优势；3) 采用跳跃连接，以增强特征并加速收敛；4) 损失函数采用回归损失，直接预测木材体积和地上生物量（AGB）。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，Minkowski-MambaNet在丹麦国家森林清单LiDAR数据上显著优于现有技术。具体而言，该方法在木材体积和地上生物量（AGB）的估计精度方面均取得了显著提升，并且对边界伪影具有更强的鲁棒性。重要的是，该方法无需数字地形模型（DTM），简化了数据预处理流程。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于大规模森林生物量分析、碳循环监测、森林资源管理和可持续发展评估等领域。通过更准确地估计森林生物量，可以为制定更有效的森林管理策略提供数据支持，并为应对气候变化做出贡献。该方法无需DTM，降低了数据预处理的复杂性，使其更易于部署和应用。

📄 摘要（原文）

Accurate forest biomass quantification is vital for carbon cycle monitoring. While airborne LiDAR excels at capturing 3D forest structure, directly estimating woody volume and Aboveground Biomass (AGB) from point clouds is challenging due to difficulties in modeling long-range dependencies needed to distinguish trees.We propose Minkowski-MambaNet, a novel deep learning framework that directly estimates volume and AGB from raw LiDAR. Its key innovation is integrating the Mamba model's Selective State Space Model (SSM) into a Minkowski network, enabling effective encoding of global context and long-range dependencies for improved tree differentiation. Skip connections are incorporated to enhance features and accelerate convergence.Evaluated on Danish National Forest Inventory LiDAR data, Minkowski-MambaNet significantly outperforms state-of-the-art methods, providing more accurate and robust estimates. Crucially, it requires no Digital Terrain Model (DTM) and is robust to boundary artifacts. This work offers a powerful tool for large-scale forest biomass analysis, advancing LiDAR-based forest inventories.