Исследователи Rice создали aMicrosoft HoloLens в качестве датчика смешанной реальности для подачи VegSense, их приложения для измерения растительности подлеска, растительной жизни, которая растет между пологом леса и полом.

Исследование, подтверждающее концепцию, проведенное аспирантом Даниэлем Горчински и биологом Лидией Бодро, показывает, что VegSense может быть подходящей альтернативой традиционным классическим полевым измерениям при низкой стоимости.

Их изучение в Методы в экологии и эволюции показывает, что комбинация аппаратного и программного обеспечения превосходна при количественной оценке относительно зрелых деревьев в дикой природе, что является одним из показателей общего состояния леса.

Горчински пришла в голову идея попробовать HoloLens, который обычно продается как инструмент повышения производительности на производстве, в здравоохранении и образовании. Он разработал программное обеспечение с открытым исходным кодом для устройства и отметил, что, хотя комбинация менее эффективна при сборе саженцев и небольших веток, есть много возможностей для улучшения.

Горчинский сказал, что он познакомился с зондированием смешанной реальности, будучи студентом Университета Вандербильта, и признал его потенциал для биологических исследований. "Это казалось чем-то вроде естественной подгонки", - сказал он. Горчинский предложил эту идею Бодро в 2019 году, вскоре после своего прихода в Rice.

По словам Горчински, который разработал VegSense на платформе, ориентированной больше на 3D-игры и интерактивные возможности, чем на точные науки, комбинация стандартного оборудования и пользовательского программного обеспечения стоит намного дешевле, чем системы на основе lidar (для "обнаружения света и определения дальности"), наиболее часто используемые в трехмерных полевых исследованиях.

Полевые испытания в Мемориальном парке Хьюстона показали, что, по крайней мере, для зрелых деревьев меньшее решение так же хорошо. В их тематическом исследовании VegSense легко обнаружила 48 из 50 таких деревьев в целевой области, круг диаметром около 30 футов, по которому Горчински ходил, глядя вверх, вниз и вокруг, чтобы создать 3D-базу данных. ("Представьте себе звездочку с окружностью вокруг нее", - сказал он, описывая схему сбора данных.)

"Для этого исследования мы хотели быть действительно обдуманными, пытаясь воспроизвести более традиционные измерения структуры растительности подлеска", - сказал Горчински. "Мы пытались добиться такого уровня детализации".

То, что он видит, сканируя окружающую среду, - это голографический сетчатый узор, который отслеживает поверхность растительности. "Что действительно здорово в этом, так это то, что вы можете видеть не только то, что фиксирует сканер, но и те места, которые вы пропустили", - сказал Горчински. "Идея состоит в том, чтобы сетка покрывала как можно больше растительности, потому что именно это обеспечивает наилучшее сканирование".

"Результаты были настолько приятными, что Дэн быстро написал их для публикации", - сказал Бодро, отметив, что Горчинский расширил свою проверку снаряжения во время последующей поездки в Танзанию, в центре внимания одного из 15 тропических лесов в недавнем исследовании rainforest, проведенном Rice group.

"Это устройство может способствовать многим важным экологическим исследованиям, особенно потому, что оно настолько экономично", - сказала она. "Сбор информации о растительности на лесной подстилке прямо сейчас действительно трудно осуществить без большого количества ручного труда или действительно дорогой лидарной системы".

"Итак, это новаторское, экономичное устройство", - сказал Бодро. "Это не даст вам тех же данных с разрешением, что и лидар, но это только первое приложение. Мы надеемся, что предоставление VegSense с открытым исходным кодом сообществу экологических исследователей подстегнет все возможные пути его развития ".

Northrop Grumman, Conservation International и Rice поддержали исследование.

Видео: https://youtu.be/dBHfxvhMChU