論文の概要: Individual Tree Detection in Large-Scale Urban Environments using High-Resolution Multispectral Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10607v1
• Date: Mon, 22 Aug 2022 21:26:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-24 13:16:00.457801
• Title: Individual Tree Detection in Large-Scale Urban Environments using High-Resolution Multispectral Imagery
• Title（参考訳）: 高分解能マルチスペクトル画像を用いた大規模都市環境における個体木検出
• Authors: Jonathan Ventura, Milo Honsberger, Cameron Gonsalves, Julian Rice, Camille Pawlak, Natalie L.R. Love, Skyler Han, Viet Nguyen, Keilana Sugano, Jacqueline Doremus, G. Andrew Fricker, Jenn Yost, Matt Ritter
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワークを用いて、個々の木の位置を示す信頼マップを回帰する。 本手法は,公共空間とプライベート空間の両方で樹木を検出することによって,完全な空間被覆を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2516022307446812
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a novel deep learning method for detection of individual trees in urban environments using high-resolution multispectral aerial imagery. We use a convolutional neural network to regress a confidence map indicating the locations of individual trees, which are localized using a peak finding algorithm. Our method provides complete spatial coverage by detecting trees in both public and private spaces, and can scale to very large areas. In our study area spanning five cities in Southern California, we achieved an F-score of 0.735 and an RMSE of 2.157 m. We used our method to produce a map of all trees in the urban forest of California, indicating the potential for our method to support future urban forestry studies at unprecedented scales.
• Abstract（参考訳）: 高分解能マルチスペクトル空中画像を用いた都市環境における個々の木検出のための新しい深層学習手法を提案する。 我々は畳み込みニューラルネットワークを用いて、ピーク探索アルゴリズムを用いて局所化された個々の木の位置を示す信頼マップを回帰する。 本手法は,公共空間と私的空間の両方で木を検知し,非常に広い範囲に拡張可能な空間被覆を提供する。 南カリフォルニアの5都市を対象とした調査では、Fスコア0.735、RMSE2.157mを達成した。 筆者らは,カリフォルニア州の都市森林における全樹木の地図作成に本手法を応用し,今後の都市林業研究を支援する可能性を示唆した。

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