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Metashape
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新的Miti360数据集通过机器学习提升非洲再造林监测能力
研究人员推出Miti360，一个旨在改善撒哈拉以南非洲地区再造林监测的新数据集。该数据集包含高分辨率航空和地面影像、树种和生物物理参数的地面真实数据，以及在肯尼亚基尼森林两年期间收集的历史天气信息。Miti360旨在解决现有机器学习训练数据中的地理偏见，从而能够开发出针对非洲林业挑战的定制模型。初步测试表明，在Miti360上对DeepForest模型进行微调，显著提高了其树冠描绘的精度和召回率。
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道路粗糙度分析的3D重建方法比较
一篇新研究论文评估了四种3D重建方法——COLMAP、Meshroom、Metashape和3D高斯溅射（3DGS）——在使用智能手机图像分析道路表面粗糙度方面的有效性。研究发现，COLMAP对微纹理最敏感，而Meshroom提供了均衡的重建。Metashape由于内部滤波产生了更平滑的几何形状，而3DGS捕捉到了不规则性，但噪声较高且密度较低。研究结果表明，开源重建流程对于低成本路面监测中的相对粗糙度评估是实用的。