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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08471v2
• Date: Fri, 5 Jan 2024 18:57:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-08 18:05:34.112188
• Title: TreeLearn: A Comprehensive Deep Learning Method for Segmenting Individual Trees from Ground-Based LiDAR Forest Point Clouds
• Title（参考訳）: TreeLearn: 地上のLiDARフォレスト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: 森林点雲のツリーインスタンスセグメンテーションのためのディープラーニングに基づくアプローチであるTreeLearn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 TreeLearn, a deep learning-based approach for tree 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. Furthermore, TreeLearn is implemented as a fully automatic pipeline and does not rely on extensive hyperparameter tuning, which makes it easy to use. 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. The data is generated by mobile laser scanning and contributes to create a larger and more diverse data basis for model development and fine-grained instance segmentation evaluation. 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 available 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,森林点雲のツリーインスタンスセグメンテーションのためのディープラーニングに基づくアプローチである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、TreeLearnは完全な自動パイプラインとして実装されており、広範なハイパーパラメータチューニングに依存していないため、使いやすくなっている。 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。 データはモバイルレーザースキャンによって生成され、モデル開発ときめ細かいインスタンスセグメンテーション評価のための、より大きく、より多様なデータ基盤の作成に寄与する。 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から入手できる。 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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