論文の概要: Hyperspectral and LiDAR data for the prediction via machine learning of tree species, volume and biomass: a possible contribution for updating forest management plans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.15248v1
• Date: Fri, 30 Sep 2022 06:06:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 15:42:39.523211
• Title: Hyperspectral and LiDAR data for the prediction via machine learning of tree species, volume and biomass: a possible contribution for updating forest management plans
• Title（参考訳）: 樹種・体積・バイオマスの機械学習による予測のためのハイパースペクトル・LiDARデータ : 森林管理計画の更新に寄与する可能性
• Authors: Daniele Michelini, Michele Dalponte, Angelo Carriero, Erico Kutchart, Salvatore Eugenio Pappalardo, Massimo De Marchi, Francesco Pirotti
• Abstract要約: 本研究は,トレント自治州(PAT)の森林タイプと森林単位の脱線を識別する基盤を構築することを目的としている。 2014年のLiDARとPATによるハイパースペクトル調査のデータを取得し、処理した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3848364262836075
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work intends to lay the foundations for identifying the prevailing forest types and the delineation of forest units within private forest inventories in the Autonomous Province of Trento (PAT), using currently available remote sensing solutions. In particular, data from LiDAR and hyperspectral surveys of 2014 made available by PAT were acquired and processed. Such studies are very important in the context of forest management scenarios. The method includes defining tree species ground-truth by outlining single tree crowns with polygons and labeling them. Successively two supervised machine learning classifiers, K-Nearest Neighborhood and Support Vector Machine (SVM) were used. The results show that, by setting specific hyperparameters, the SVM methodology gave the best results in classification of tree species. Biomass was estimated using canopy parameters and the Jucker equation for the above ground biomass (AGB) and that of Scrinzi for the tariff volume. Predicted values were compared with 11 field plots of fixed radius where volume and biomass were field-estimated in 2017. Results show significant coefficients of correlation: 0.94 for stem volume and 0.90 for total aboveground tree biomass.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,現在利用可能なリモートセンシングソリューションを用いて,トレント自治州(PAT)の私有林の森林タイプと森林単位の脱線を同定する基盤を構築することを目的としている。 特に、2014年のLiDARとPATによるハイパースペクトル調査のデータを取得し、処理した。 このような研究は森林管理のシナリオにおいて非常に重要である。 本発明の方法は、単一の樹冠をポリゴンでアウトラインし、ラベル付けすることにより、接地木を定義することを含む。 K-Nearest Neighborhood と Support Vector Machine (SVM) の2つの教師付き機械学習分類器が使用された。 その結果、SVM法は、特定のハイパーパラメータを設定することにより、木種の分類において最良の結果をもたらすことが示された。 地中バイオマス (AGB) とスクリッチ (Scrinzi) の関税量について, キャノピーパラメータとジュッカー式を用いてバイオマスを推定した。 予測値は、2017年に体積とバイオマスが推定された固定半径の11のフィールドプロットと比較された。 その結果, 茎体積0.94, 地上木バイオマス0.90の相関係数が有意であった。

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