Rapid Forest Fuel Load Estimation via Virtual Remote Sensing and Metric-Scale Feed-Forward 3D Reconstruction

📄 arXiv: 2605.10789v1 📥 PDF

作者: Quanyun Wu, Kyle Gao, Wentao Sun, Zhengsen Xu, Hudson Sun, Linlin Xu, Yuhao Chen, David A. Clausi, Jonathan Li

分类: cs.CV

发布日期: 2026-05-11

备注: Accepted for publication at IEEE IGARSS 2026

💡 一句话要点

提出基于虚拟遥感与度量尺度前馈3D重建的森林燃料载量快速估算方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 虚拟遥感 3D重建 前馈Transformer 度量尺度恢复 森林燃料载量 鸟瞰图投影 生物量估算

📋 核心要点

  1. 现有森林调查依赖机载LiDAR或人工实地测量，存在成本高昂、周期长且难以获取高垂直分辨率数据等局限性。
  2. 提出利用Google Earth Studio虚拟遥感数据，结合Pi-Long前馈3D重建模型与Sim(3)度量恢复模块，实现森林结构自动化建模。
  3. 实验证明该流水线能以低成本实现近实时的森林生物量估算，在几何一致性与燃料载量评估方面表现出显著的实用价值。

📝 摘要（中文）

森林覆盖率与可燃生物量（燃料载量）的精确量化对野火风险评估及生态管理至关重要。然而，传统机载激光雷达或实地调查方法成本高昂且耗时，卫星影像则缺乏冠层体积分析所需的垂直分辨率。本文提出了一种利用Google Earth Studio（GES）虚拟遥感数据进行森林资源快速清查的自动化流水线。该方法首先生成目标区域的低空轨道影像及相机位姿，随后采用基于Pi-3前馈Transformer架构扩展的Pi-Long模型进行密集3D重建。为解决单目重建的尺度模糊性，引入了度量恢复模块，通过Sim(3) Umeyama优化将重建轨迹与GES地面真值位姿对齐。最终，将度量尺度点云投影为鸟瞰图（BEV）高度与密度图，结合分水岭分割与高度方差分析实现树种分类、叶面积指数（LAI）计算及燃料载量估算。实验表明，该方案提供了一种可扩展、低成本的物理扫描替代方案，实现了近实时的森林生物量高精度估算。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决森林燃料载量评估中，传统手段（如LiDAR）成本高、效率低，以及单目视觉重建中存在的尺度模糊性与垂直信息缺失问题。

核心思路：利用虚拟遥感技术获取低空影像，通过前馈Transformer架构实现高效的3D重建，并引入基于地面真值位姿的度量对齐机制，从而在无需昂贵硬件的情况下实现高精度的森林三维结构量化。

技术框架：流水线包含四个阶段：1. 基于GES的虚拟遥感数据采集；2. 使用Pi-Long模型进行密集3D重建；3. 通过Sim(3) Umeyama优化进行度量尺度恢复；4. 基于BEV投影的高度/密度分析与森林参数（树种、LAI、燃料载量）估算。

关键创新：核心创新在于将前馈Transformer（Pi-Long）应用于虚拟遥感场景，并设计了基于Sim(3)的度量恢复模块，成功将单目视觉重建的相对坐标转化为具有物理意义的度量尺度点云。

关键设计：采用Pi-3架构的扩展版Pi-Long作为重建引擎；利用分水岭算法进行树冠分割；通过高度方差分析区分针叶林与阔叶林，并结合BEV投影图进行生物量反演，确保了计算的高效性与几何一致性。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在无需昂贵物理扫描设备的情况下，实现了与传统LiDAR数据相当的几何一致性。通过引入度量恢复模块，显著降低了单目重建的尺度误差，在森林生物量估算任务中展现出近实时的处理能力，为大规模森林资源调查提供了极具竞争力的低成本替代方案。

🎯 应用场景

该研究主要应用于森林防火与生态管理领域。通过提供低成本、高频次的森林燃料载量监测，可辅助相关部门进行野火风险预警、森林碳汇评估及生态系统健康监测，特别适用于大范围、地形复杂的林区资源清查。

📄 摘要（原文）

Accurate quantification of forest coverage and combustible biomass (fuel load) is critical for wildfire risk assessment and ecosystem management. However, traditional methods relying on airborne LiDAR or field surveys are cost-prohibitive and time-intensive, while satellite imagery often lacks the vertical resolution required for canopy volume analysis. This paper proposes a novel, automated pipeline for rapid forest inventory using virtual remote sensing data derived from Google Earth Studio (GES). Our approach first generates low-altitude orbital imagery and camera poses for a target region. For dense 3D reconstruction, we employ Pi-Long, developed within the VGGT-Long framework. This model serves as a scalable extension of the Pi-3 feed-forward Transformer architecture. To address the inherent scale ambiguity in monocular reconstruction, we introduce a metric recovery module that aligns the reconstructed trajectory with GES ground truth poses via Sim(3) Umeyama optimization. The metric-scale point cloud is then orthogonally projected into Bird's-Eye-View (BEV) height and density maps. Finally, we employ a watershed-based segmentation algorithm combined with height variance analysis to classify tree species (conifer vs. broadleaf), calculate Leaf Area Index (LAI), and estimate total fuel load. Experimental results demonstrate that this pipeline offers a scalable, cost-effective alternative to physical scanning, enabling near-real-time estimation of forest biomass with high geometric consistency.