論文の概要: Monitoring the Impact of Wildfires on Tree Species with Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.02514v2
• Date: Thu, 12 Nov 2020 06:28:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 22:32:19.524537
• Title: Monitoring the Impact of Wildfires on Tree Species with Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習による森林火災の樹木種への影響のモニタリング
• Authors: Wang Zhou, Levente Klein
• Abstract要約: 樹種ラベルは、5つの土地被覆クラスのために手動でデライン地図から生成される。 このモデルは、山火事、樹木種の変化、焼かれた地域の回復によって損傷した地域を正確に線引きする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9950326921904094
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the impacts of climate change is the difficulty of tree regrowth after wildfires over areas that traditionally were covered by certain tree species. Here a deep learning model is customized to classify land covers from four-band aerial imagery before and after wildfires to study the prolonged consequences of wildfires on tree species. The tree species labels are generated from manually delineated maps for five land cover classes: Conifer, Hardwood, Shrub, ReforestedTree and Barren land. With an accuracy of $92\%$ on the test split, the model is applied to three wildfires on data from 2009 to 2018. The model accurately delineates areas damaged by wildfires, changes in tree species and rebound of burned areas. The result shows clear evidence of wildfires impacting the local ecosystem and the outlined approach can help monitor reforested areas, observe changes in forest composition and track wildfire impact on tree species.
• Abstract（参考訳）: 気候変動の影響の1つは、伝統的に特定の樹木の種に覆われていた地域での森林火災の後、樹木の再生長が困難である。 ここでは、森林火災前後の4バンド空中画像から土地被覆を分類し、森林火災の長期的影響を調べるためにディープラーニングモデルをカスタマイズする。 木種ラベルは、コニファー、ハードウッド、低木、レフォレステッドツリー、バレンランドの5つの土地被覆クラスで手動で区切られた地図から生成される。 テスト分割の精度は$92\%で、モデルは2009年から2018年までのデータで3つのワイルドファイアに適用される。 このモデルは、森林火災で損傷した地域、樹木種の変化、および焼けた地域の回復を正確に記述している。 その結果、森林火災が地域生態系に影響を及ぼす証拠が明らかとなり、概略したアプローチは森林構成の変化を観察し、樹木種に対する山火事の影響を追跡するのに役立ちます。

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