論文の概要: Deep Learning Based 3D Point Cloud Regression for Estimating Forest Biomass

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11335v2
• Date: Wed, 22 Dec 2021 09:35:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-23 12:38:26.653620
• Title: Deep Learning Based 3D Point Cloud Regression for Estimating Forest Biomass
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく森林バイオマス推定のための3次元点雲回帰
• Authors: Stefan Oehmcke, Lei Li, Jaime Revenga, Thomas Nord-Larsen, Katerina Trepekli, Fabian Gieseke, Christian Igel
• Abstract要約: 森林バイオマス資源の知識とその開発は、効果的な気候変動対策を実施する上で重要である。 空中LiDARを用いたリモートセンシングは、大規模に植生のバイオマスを測定するのに利用できる。 本稿では,3次元LiDAR点雲データから,木材の体積,地上バイオマス(AGB)および炭素を直接推定する深層学習システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.956463815168034
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge of forest biomass stocks and their development is important for implementing effective climate change mitigation measures. It is needed for studying the processes driving af-, re-, and deforestation and is a prerequisite for carbon-accounting. Remote sensing using airborne LiDAR can be used to measure vegetation biomass at large scale. We present deep learning systems for predicting wood volume, above-ground biomass (AGB), and subsequently carbon directly from 3D LiDAR point cloud data. We devise different neural network architectures for point cloud regression and evaluate them on remote sensing data of areas for which AGB estimates have been obtained from field measurements in a national forest inventory. Our adaptation of Minkowski convolutional neural networks for regression gave the best results. The deep neural networks produced significantly more accurate wood volume, AGB, and carbon estimates compared to state-of-the-art approaches operating on basic statistics of the point clouds, and we expect this finding to have a strong impact on LiDAR-based analyses of terrestrial ecosystem dynamics.
• Abstract（参考訳）: 森林バイオマス資源の知識とその開発は、効果的な気候変動対策を実施する上で重要である。 af-、re-、deforestationを駆動するプロセスを研究するために必要であり、炭素測定の前提条件である。 空中ライダーを用いたリモートセンシングは、植生のバイオマスを大規模に測定するために使用できる。 本研究では,3dlidar point cloudデータから木材量,地上バイオマス(agb)および炭素を直接予測する深層学習システムを提案する。 我々は、点雲回帰のための異なるニューラルネットワークアーキテクチャを考案し、それらを、国有林在庫のフィールド計測からAGB推定値を得た地域のリモートセンシングデータに基づいて評価する。 我々の回帰に対するミンコフスキー畳み込みニューラルネットワークの適応は最良の結果をもたらした。 深層ニューラルネットワークは、ポイント雲の基本統計に基づく最先端のアプローチと比較して、木量、agb、炭素の推定がかなり正確であり、この発見はlidarに基づく地球生態系のダイナミクス解析に大きな影響を与えると期待されている。

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