論文の概要: Semantic segmentation of sparse irregular point clouds for leaf/wood discrimination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16963v3
• Date: Wed, 10 Jan 2024 15:13:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 17:42:43.615353
• Title: Semantic segmentation of sparse irregular point clouds for leaf/wood discrimination
• Title（参考訳）: 葉・木判別のためのスパース不規則点雲のセマンティックセグメンテーション
• Authors: Yuchen Bai, Jean-Baptiste Durand, Gr\'egoire Vincent, Florence Forbes
• Abstract要約: 本稿では,点幾何学のみを利用するPointnet ++アーキテクチャに基づくニューラルネットワークモデルを提案する。 我々のモデルは、UAVポイントクラウドにおける最先端の代替品よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4499463058550683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LiDAR (Light Detection and Ranging) has become an essential part of the remote sensing toolbox used for biosphere monitoring. In particular, LiDAR provides the opportunity to map forest leaf area with unprecedented accuracy, while leaf area has remained an important source of uncertainty affecting models of gas exchanges between the vegetation and the atmosphere. Unmanned Aerial Vehicles (UAV) are easy to mobilize and therefore allow frequent revisits to track the response of vegetation to climate change. However, miniature sensors embarked on UAVs usually provide point clouds of limited density, which are further affected by a strong decrease in density from top to bottom of the canopy due to progressively stronger occlusion. In such a context, discriminating leaf points from wood points presents a significant challenge due in particular to strong class imbalance and spatially irregular sampling intensity. Here we introduce a neural network model based on the Pointnet ++ architecture which makes use of point geometry only (excluding any spectral information). To cope with local data sparsity, we propose an innovative sampling scheme which strives to preserve local important geometric information. We also propose a loss function adapted to the severe class imbalance. We show that our model outperforms state-of-the-art alternatives on UAV point clouds. We discuss future possible improvements, particularly regarding much denser point clouds acquired from below the canopy.
• Abstract（参考訳）: LiDAR(Light Detection and Ranging)はバイオスフィアモニタリングに使用されるリモートセンシングツールボックスの不可欠な部分となっている。 特に、LiDARは、森林の葉面積を前例のない精度でマッピングする機会を提供する一方、葉面積は、植生と大気の間のガス交換モデルに影響を及ぼす重要な不確実性の源である。 無人航空機(UAV)は容易に動員でき、頻繁に再訪して気候変動に対する植生の反応を追跡することができる。 しかし、uavに搭載されたミニチュアセンサーは通常、限られた密度のポイント雲を提供するが、これは徐々に強い閉塞によってキャノピーの上部から下部への密度の強い低下によってさらに影響を受ける。 このような文脈において、木材点から葉点を区別することは、特に強いクラス不均衡と空間的に不規則なサンプリング強度のために大きな課題となる。 ここでは、(スペクトル情報を除く)点幾何学のみを利用するPointnet ++アーキテクチャに基づくニューラルネットワークモデルを紹介する。 そこで本研究では,局所的に重要な幾何学的情報を保存するための新しいサンプリング手法を提案する。 また,重度クラス不均衡に適応した損失関数を提案する。 我々のモデルは、UAVポイントクラウドにおける最先端の代替品よりも優れていることを示す。 今後の改良について,特に天蓋下から獲得したより濃密な点雲について論じる。

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