論文の概要: Sub-Meter Tree Height Mapping of California using Aerial Images and
LiDAR-Informed U-Net Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01936v1
- Date: Fri, 2 Jun 2023 22:29:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-06 21:23:54.270467
- Title: Sub-Meter Tree Height Mapping of California using Aerial Images and
LiDAR-Informed U-Net Model
- Title（参考訳）: 空中画像とLiDARインフォームドU-Netモデルを用いたカリフォルニアのサブメートル木高マッピング
- Authors: Fabien H Wagner, Sophia Roberts, Alison L Ritz, Griffin Carter,
Ricardo Dalagnol, Samuel Favrichon, Mayumi CM Hirye, Martin Brandt, Philipe
Ciais and Sassan Saatchi
- Abstract要約: 樹冠の高さは、森林のバイオマス、生産性、種多様性の最も重要な指標の1つである。
そこで我々は,カリフォルニアのすべての樹冠の高さを高解像度の空中画像でマッピングするために,回帰に適応したU-Netモデルを用いた。
本モデルでは, 飽和のないキャノピー高さを最大50mまで推定し, 既存のキャノピー高さ製品よりも高い性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Tree canopy height is one of the most important indicators of forest biomass,
productivity, and species diversity, but it is challenging to measure
accurately from the ground and from space. Here, we used a U-Net model adapted
for regression to map the canopy height of all trees in the state of California
with very high-resolution aerial imagery (60 cm) from the USDA-NAIP program.
The U-Net model was trained using canopy height models computed from aerial
LiDAR data as a reference, along with corresponding RGB-NIR NAIP images
collected in 2020. We evaluated the performance of the deep-learning model
using 42 independent 1 km$^2$ sites across various forest types and landscape
variations in California. Our predictions of tree heights exhibited a mean
error of 2.9 m and showed relatively low systematic bias across the entire
range of tree heights present in California. In 2020, trees taller than 5 m
covered ~ 19.3% of California. Our model successfully estimated canopy heights
up to 50 m without saturation, outperforming existing canopy height products
from global models. The approach we used allowed for the reconstruction of the
three-dimensional structure of individual trees as observed from nadir-looking
optical airborne imagery, suggesting a relatively robust estimation and mapping
capability, even in the presence of image distortion. These findings
demonstrate the potential of large-scale mapping and monitoring of tree height,
as well as potential biomass estimation, using NAIP imagery.
- Abstract（参考訳）: 樹冠の高さは森林のバイオマス、生産性、種多様性の最も重要な指標の1つであるが、地上や宇宙から正確に測定することは困難である。
そこで我々は,USDA-NAIPプログラムから高解像度の空中画像(60cm)を用いて,カリフォルニアのすべての樹冠の高さを回帰に適応したU-Netモデルを用いた。
U-Netモデルは、2020年に収集されたRGB-NIR NAIP画像とともに、空中LiDARデータから算出されたキャノピー高さモデルを用いて訓練された。
カリフォルニア州の様々な森林タイプと景観変動を考慮した42の独立した1 km$^2$サイトを用いた深層学習モデルの性能評価を行った。
樹高の予測値の平均誤差は2.9mであり,カリフォルニアの樹高全体にわたって比較的低い系統的偏差を示した。
2020年、高さ5m以上の木がカリフォルニアの19.3%を占めた。
我々のモデルは飽和なしで最大50mのキャノピー高さを推定し、グローバルモデルによる既存のキャノピー高さ製品よりも優れていた。
この手法は,nadir型光学空中画像から観察された個々の樹木の3次元構造を再構成することを可能にし,画像歪みの存在下でも比較的ロバストな推定とマッピング能力を示した。
これらの結果は,naip画像を用いた大規模マッピングと樹高モニタリング,およびバイオマス推定の可能性を示している。
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