論文の概要: Tackling the Overestimation of Forest Carbon with Deep Learning and
Aerial Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11320v1
- Date: Fri, 23 Jul 2021 15:59:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-26 14:01:19.177874
- Title: Tackling the Overestimation of Forest Carbon with Deep Learning and
Aerial Imagery
- Title（参考訳）: 深層学習と空中画像による森林炭素の過剰推定
- Authors: Gyri Reiersen, David Dao, Bj\"orn L\"utjens, Konstantin Klemmer,
Xiaoxiang Zhu, and Ce Zhang
- Abstract要約: 本論文は,航空画像,衛星画像,地中構造観測から森林炭素推定を初めて体系的に比較したものである。
航空画像の収集は著しく高価であり,高分解能が森林炭素推定をどの程度改善するかは定かでない。
以上の結果から,衛星画像による森林炭素推定は,熱帯再植林計画において10回以上も過大評価可能であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.97765383479824
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Forest carbon offsets are increasingly popular and can play a significant
role in financing climate mitigation, forest conservation, and reforestation.
Measuring how much carbon is stored in forests is, however, still largely done
via expensive, time-consuming, and sometimes unaccountable field measurements.
To overcome these limitations, many verification bodies are leveraging machine
learning (ML) algorithms to estimate forest carbon from satellite or aerial
imagery. Aerial imagery allows for tree species or family classification, which
improves the satellite imagery-based forest type classification. However,
aerial imagery is significantly more expensive to collect and it is unclear by
how much the higher resolution improves the forest carbon estimation. This
proposal paper describes the first systematic comparison of forest carbon
estimation from aerial imagery, satellite imagery, and ground-truth field
measurements via deep learning-based algorithms for a tropical reforestation
project. Our initial results show that forest carbon estimates from satellite
imagery can overestimate above-ground biomass by more than 10-times for
tropical reforestation projects. The significant difference between aerial and
satellite-derived forest carbon measurements shows the potential for aerial
imagery-based ML algorithms and raises the importance to extend this study to a
global benchmark between options for carbon measurements.
- Abstract（参考訳）: 森林炭素のオフセットはますます人気があり、気候の緩和、森林保護、森林再生に重要な役割を果たす。
しかし、森林にどれだけの炭素が蓄えられているかを測定することは、いまだに高価で時間のかかる測定、時には不正確な測定によって行われている。
これらの制限を克服するために、多くの検証機関は、衛星や空中画像から森林炭素を推定するために機械学習(ML)アルゴリズムを活用している。
航空画像は樹木種や家族分類を可能にし、衛星画像に基づく森林分類を改善している。
しかし、航空画像の収集は著しく高価であり、高解像度の森林炭素推定がどの程度改善するかは定かではない。
本論文は,熱帯再植林計画のための深層学習アルゴリズムによる空中画像,衛星画像,地中地中計測から森林炭素を推定する最初の体系的比較について述べる。
以上の結果から,衛星画像による森林炭素推定は,熱帯再植林計画において10回以上も過大評価可能であることが示された。
航空と衛星による森林炭素測定の大きな違いは、航空画像に基づくmlアルゴリズムの可能性を示し、この研究を炭素測定のオプション間のグローバルなベンチマークに拡張することの重要性を高める。
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