論文の概要: ReforesTree: A Dataset for Estimating Tropical Forest Carbon Stock with
Deep Learning and Aerial Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11192v1
- Date: Wed, 26 Jan 2022 21:27:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-28 14:39:33.042122
- Title: ReforesTree: A Dataset for Estimating Tropical Forest Carbon Stock with
Deep Learning and Aerial Imagery
- Title（参考訳）: ReforesTree: 深層学習と航空画像を用いた熱帯の森林炭素ストック推定データセット
- Authors: Gyri Reiersen, David Dao, Bj\"orn L\"utjens, Konstantin Klemmer, Kenza
Amara, Attila Steinegger, Ce Zhang, Xiaoxiang Zhu
- Abstract要約: ReforesTree(ReforesTree)はエクアドルの6カ所の森林炭素指数のベンチマークデータセットである。
低コストのRGB専用ドローン画像から個々の木を検出する深層学習に基づくエンド・ツー・エンドモデルが、公式の炭素オフセット認定基準内で森林炭素ストックを正確に推定していることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.216734550056817
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Forest biomass is a key influence for future climate, and the world urgently
needs highly scalable financing schemes, such as carbon offsetting
certifications, to protect and restore forests. Current manual forest carbon
stock inventory methods of measuring single trees by hand are time, labour, and
cost-intensive and have been shown to be subjective. They can lead to
substantial overestimation of the carbon stock and ultimately distrust in
forest financing. The potential for impact and scale of leveraging advancements
in machine learning and remote sensing technologies is promising but needs to
be of high quality in order to replace the current forest stock protocols for
certifications.
In this paper, we present ReforesTree, a benchmark dataset of forest carbon
stock in six agro-forestry carbon offsetting sites in Ecuador. Furthermore, we
show that a deep learning-based end-to-end model using individual tree
detection from low cost RGB-only drone imagery is accurately estimating forest
carbon stock within official carbon offsetting certification standards.
Additionally, our baseline CNN model outperforms state-of-the-art
satellite-based forest biomass and carbon stock estimates for this type of
small-scale, tropical agro-forestry sites. We present this dataset to encourage
machine learning research in this area to increase accountability and
transparency of monitoring, verification and reporting (MVR) in carbon
offsetting projects, as well as scaling global reforestation financing through
accurate remote sensing.
- Abstract（参考訳）: 森林バイオマスは将来の気候にとって重要な影響であり、世界は森林の保護と回復のために、炭素オフセット認定などの高度にスケーラブルな金融計画を必要としている。
単樹を手作業で測定する現在の手動の森林炭素在庫在庫は、時間、労働力、コスト集約であり、主観的であることが示されている。
炭素在庫をかなり過大評価し、最終的に森林融資に不信をもたらす可能性がある。
機械学習とリモートセンシング技術の進歩を活用した影響とスケールの可能性は有望だが、認証のための現在の森林ストックプロトコルを置き換えるためには、高品質である必要がある。
本稿では,エクアドルの6つの森林炭素オフセット地における森林炭素ストックのベンチマークデータセットであるReforesTreeを紹介する。
さらに,安価rgbのみのドローン画像から個別ツリー検出を用いたディープラーニングによるエンド・ツー・エンドモデルが,公式の炭素オフセット認定基準における森林炭素蓄積量を正確に推定することを示す。
また,本モデルでは,小型熱帯林の林分において,最先端のサテライト系森林バイオマスと炭素在庫を上回っている。
本データセットは、炭素オフセットプロジェクトにおけるモニタリング、検証、報告(MVR)のアカウンタビリティと透明性を高めるとともに、正確なリモートセンシングによるグローバルな森林再生資金のスケーリングを目的としている。
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