Tree-D Fusion 系统集成了生成式 AI 和属条件算法，为北美现有的 600,000 棵城市树木创建精确的模拟模型。
以非物质主义理论而闻名的爱尔兰哲学家乔治·贝克莱 (George Berkely) 曾有一句名言：“如果森林里一棵树倒下，而周围没有人听到，它会发出声音吗？”
那么人工智能（AI)生成的树木呢？它们可能不会发出声音，但对于城市植物适应气候变化等应用来说，它们仍然至关重要。为此，麻省理工学院计算机科学与 AI 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 AI 和树木生长模型与谷歌的 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 600,000 个环保、可模拟的树木模型的大型数据库。
“我们正在将数十年的林业科学与现代 AI 能力结合起来，”麻省理工学院电气工程与计算机科学 (EECS) 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说道。“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 AI 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 Google 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地提高降温效果和空气质量改善。该团队表示，这些预测能力可以将城市森林管理从被动维护转变为主动规划。
一棵树生长在布鲁克林（和许多其他地方）
研究人员采用了一种融合策略，首先利用深度学习技术构建每棵树的3D形状包络，随后结合传统程序模型，依据树木种类模拟真实的树枝与叶子图案。这种结合使得模型能够预测树木在不同环境条件及气候场景下的生长情况，比如不同的地区气温和地下水获取状况。
当前，全球城市正面临气温上升的挑战，而这项研究为城市森林的未来描绘了一幅新图景。普渡大学与谷歌团队携手麻省理工学院的可感知城市实验室，共同开展了一项全球性研究，将树木视为动态的气候屏障。他们的数字建模系统精准捕捉了四季中复杂的阴影变化，展现了通过战略性城市林业将闷热城区转变为凉爽社区的潜力。
“如今，街道测绘车行驶在城市中，不仅拍摄静态画面，还实时追踪城市森林的变迁，”Beery 介绍道，“这种持续的监测构建了一个生动的数字森林，与实体森林相呼应，为城市提供了宝贵的视角，以观察环境压力对城市景观中树木健康和生长模式的影响。”
基于AI的树木建模已成为推动环境正义的得力助手：通过绘制详尽的城市树冠图，Google AI for Nature 团队的姊妹项目揭示了不同社会经济区域在绿地资源分配上的差异。“我们不仅在探索城市森林，更致力于促进公平，”Beery 强调。该团队正与生态学家和树木健康专家紧密合作，以优化这些模型，确保城市在扩大绿冠的同时，所有居民都能公平受益。
轻而易举
尽管 Tree-D 融合技术代表了该领域的重要“进步”，但树木对计算机视觉系统而言构成了一项特殊挑战。与当前3D建模技术能够出色处理的建筑物或车辆的固定结构相比，树木是自然界的变形大师，它们在风中摇曳，树枝彼此交织，并在生长过程中持续变换形态。Tree-D 融合模型因其能够基于环境条件预测树木未来形态而被称为“模拟就绪”。
“这项研究的激动人心之处在于，它促使我们重新审视计算机视觉的基本前提，”Beery 表示。“虽然摄影测量或 NeRF 等3D场景理解技术在捕捉静态物体方面表现出色，但树木的动态特性需要新方法来进行解释，即使是微风也能随时显著改变它们的结构。”
该团队开发了一种为每棵树构建大致形状粗略外壳的方法，该方法已被证明非常有效，但仍存在一些问题有待解决。其中，最棘手的问题之一是“树木缠绕难题”，即相邻树木生长在一起时，它们交织的树枝构成了一个复杂难题，目前尚无AI系统能够完全解决。
科学家们将他们的数据集视为推动未来计算机视觉创新的起点，并正在探索街景图像之外的应用，期望将他们的方法拓展至 iNaturalist 和野生动物相机陷阱等平台。
“这标志着 Tree-D Fusion 的开端，”负责开发、实施和部署 Tree-D Fusion 算法的普渡大学博士生 Jae Joong Lee 说道。“我和我的合作伙伴共同设想将该平台的功能扩展至全球范围。我们的目标是利用AI驱动的洞察力服务于自然生态系统，支持生物多样性，推动全球可持续发展，并最终造福地球健康。”
Beery 和 Lee 的合作者包括 Scaled Foundations AI 负责人 Jonathan Huang（前谷歌员工），以及来自普渡大学的另外四名成员：博士生 Jae Joong Lee 和 Bosheng Li、遥感系主任兼教授 Songlin Fei、助理教授 Raymond Yeh，以及计算机科学系副主任兼教授 Bedrich Benes。他们的工作得到了美国农业部（USDA）自然资源保护局的支持，并直接受益于美国农业部国家食品和农业研究所的资助。研究人员在本月的欧洲计算机视觉会议上展示了他们的研究成果。
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