論文の概要: TreeLearn: A Comprehensive Deep Learning Method for Segmenting Individual Trees from Forest Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08471v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 15:20:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 14:11:21.355828
• Title: TreeLearn: A Comprehensive Deep Learning Method for Segmenting Individual Trees from Forest Point Clouds
• Title（参考訳）: TreeLearn:森林点雲から個々の木を分割する総合的深層学習手法
• Authors: Jonathan Henrich, Jan van Delden, Dominik Seidel, Thomas Kneib and Alexander Ecker
• Abstract要約: 森林点雲のセマンティックスとインスタンスセグメンテーションのための深層学習に基づくアプローチであるmboxTreeLearnを提案する。 TreeLearnは、すでにセグメンテーションされたポイントクラウドにデータ駆動でトレーニングされているため、事前に定義された機能やアルゴリズムに依存しない。 我々は、Lidar360ソフトウェアを使って6665本の木の森林点雲上でTreeLearnを訓練した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.87502453001109
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Laser-scanned point clouds of forests make it possible to extract valuable information for forest management. To consider single trees, a forest point cloud needs to be segmented into individual tree point clouds. Existing segmentation methods are usually based on hand-crafted algorithms, such as identifying trunks and growing trees from them, and face difficulties in dense forests with overlapping tree crowns. In this study, we propose \mbox{TreeLearn}, a deep learning-based approach for semantic and instance segmentation of forest point clouds. Unlike previous methods, TreeLearn is trained on already segmented point clouds in a data-driven manner, making it less reliant on predefined features and algorithms. Additionally, we introduce a new manually segmented benchmark forest dataset containing 156 full trees, and 79 partial trees, that have been cleanly segmented by hand. This enables the evaluation of instance segmentation performance going beyond just evaluating the detection of individual trees. We trained TreeLearn on forest point clouds of 6665 trees, labeled using the Lidar360 software. An evaluation on the benchmark dataset shows that TreeLearn performs equally well or better than the algorithm used to generate its training data. Furthermore, the method's performance can be vastly improved by fine-tuning on the cleanly labeled benchmark dataset. The TreeLearn code is availabe from https://github.com/ecker-lab/TreeLearn. The data as well as trained models can be found at https://doi.org/10.25625/VPMPID.
• Abstract（参考訳）: 森林のレーザー走査点雲は森林管理に有用な情報を抽出することができる。 単一木を考えるには、フォレストポイント雲を個々のツリーポイント雲に分割する必要がある。 既存のセグメンテーション法は通常、トランクの識別や木の成長といった手作りのアルゴリズムに基づいており、樹冠が重なる密林では困難に直面している。 本研究では,森林点雲のセマンティックスとインスタンスセグメンテーションのための深層学習に基づくアプローチである \mbox{TreeLearn} を提案する。 従来の手法とは異なり、treelearnはデータ駆動方式で既に分割されたポイントクラウドでトレーニングされており、事前定義された機能やアルゴリズムに依存しない。 さらに,手作業で分割した156本の全木と79本の部分木を含む,手作業によるベンチマーク林のデータセットも導入した。 これにより、個々の木の検出を単に評価する以上のインスタンスセグメンテーション性能の評価が可能になる。 我々は、Lidar360ソフトウェアを使って6665本の木の森林点雲上でTreeLearnを訓練した。 ベンチマークデータセットの評価では、treelearnはトレーニングデータを生成するのに使用されるアルゴリズムと同等かそれ以上の性能を示す。 さらに、クリーンなラベル付きベンチマークデータセットを微調整することで、メソッドのパフォーマンスを大幅に改善することができる。 TreeLearnのコードはhttps://github.com/ecker-lab/TreeLearnから参照できる。 データとトレーニングされたモデルはhttps://doi.org/10.25625/VPMPIDで見ることができる。

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