新たな研究により、複合現実を使って野外の比較的成熟した樹木を定量化できることが示された。これは森林の健全性を測る一つの指標である。
VegSenseは、従来の伝統的な野外測定に代わる低コストの手段となる可能性がある。
このソフトウェアはオープンソースで、HoloLensを使用する。
野外の植生を測定するため、研究者らはMicrosoft HoloLensを複合現実センサーとして設定し、VegSenseと名付けたアプリケーションにデータを送るようにした。
ライス大学の大学院生ダニエル・ゴルチンスキーと生物科学者リディア・ボードロによる概念実証研究は、VegSenseが従来の伝統的な野外測定に代わる低コストの手段となる可能性を示している。
彼らの研究はMethods in Ecology and Evolutionに掲載され、ハードウェアとソフトウェアを組み合わせたこのシステムが、野外の比較的成熟した樹木の定量化に優れていることを示している。これは森林全体の健全性を測る一つの指標となる。
ゴルチンスキーは、製造業、医療、教育向けの生産性ツールとして一般に販売されているHoloLensを試すというアイデアを思いついた。彼はこのデバイス向けのオープンソースソフトウェアを開発し、この組み合わせは若木や小枝の検出には効果が劣るものの、改善の余地は十分にあると指摘する。
ゴルチンスキーによると、学部生としてヴァンダービルト大学に在籍していた頃に複合現実センシングに初めて触れ、生物学研究への可能性に気づいた。「自然な組み合わせのように思えました」と彼は言う。ゴルチンスキーはライス大学に着任して間もない2019年、このアイデアをボードロに持ちかけた。
VegSenseを開発したゴルチンスキーによると、市販のハードウェアとカスタムソフトウェアの組み合わせは、三次元の野外研究で最もよく使われるライダー（「光検出・測距」）方式のシステムより、はるかに低コストだ。VegSenseは、厳密な科学研究よりも3Dゲームやインタラクティブ体験向けのプラットフォーム上で開発された。
ヒューストンのメモリアル・パークで行われた野外試験では、少なくとも成熟した樹木については、小型のこのシステムも同等の性能を示した。事例研究では、対象エリアにある該当樹木50本のうち48本をVegSenseが容易に検出した。対象エリアは直径約30フィートの円形で、ゴルチンスキーは上、下、周囲を見ながら歩き、3Dデータベースを構築した。（データ取得のパターンについて、彼は「円で囲んだアスタリスクを想像してください」と説明する。）
「この研究では、従来の林床植生構造の測定をできるだけ意図的に再現しようとしました」とゴルチンスキーは言う。「その詳細さを実現しようとしました。」
周囲をスキャンすると、植生の表面を追跡するホログラムのような格子模様が見える。「とても面白いのは、スキャナーが捉えている部分だけでなく、見落とした場所も確認できることです」とゴルチンスキーは言う。「できる限り多くの植生をメッシュで覆うのが狙いです。それが最良のスキャンにつながります。」
「結果がとても良かったので、ダンはすぐに論文にまとめました」とボードロは言う。ゴルチンスキーはその後、タンザニアへの野外調査旅行で機器の検証を拡充した。同グループが最近行った熱帯雨林研究で対象となった15の熱帯林のうちの一つが、タンザニアにある。
「この装置は、特に費用対効果が高いため、多くの優れた生態学研究を可能にします」と彼女は言う。「現時点では、林床の植生情報を集めるには、多くの手作業か、非常に高価なライダーシステムが必要で、とても大変です。」
「これは画期的で費用対効果の高い装置です」とボードロは言う。「ライダーと同じ解像度のデータは得られませんが、これは最初の応用例にすぎません。VegSenseを生態学研究コミュニティにオープンソースで公開することで、開発の可能性が広がることを期待しています。」
この研究は、ノースロップ・グラマン、コンサベーション・インターナショナル、ライス大学の支援を受けた。
