論文の概要: Automated forest inventory: analysis of high-density airborne LiDAR point clouds with 3D deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15084v1
• Date: Fri, 22 Dec 2023 21:54:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 20:01:50.354746
• Title: Automated forest inventory: analysis of high-density airborne LiDAR point clouds with 3D deep learning
• Title（参考訳）: 森林自動在庫:3次元深層学習による高密度空中LiDAR点雲の解析
• Authors: Binbin Xiang and Maciej Wielgosz and Theodora Kontogianni and Torben Peters and Stefano Puliti and Rasmus Astrup and Konrad Schindler
• Abstract要約: 本研究では,多様な森林タイプや地理的領域にまたがるセグメンテーションを実現するためのディープラーニングフレームワークを提案する。 このシステムは、調査ドローンを使用して5カ国で取得されたポイントクラウドのデータセットであるFor-Instanceでテストされている。 セグメンテーションの結果に基づいて、パイプラインは個々の木の生物物理学的特徴を密に計算する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.071397465972893
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detailed forest inventories are critical for sustainable and flexible management of forest resources, to conserve various ecosystem services. Modern airborne laser scanners deliver high-density point clouds with great potential for fine-scale forest inventory and analysis, but automatically partitioning those point clouds into meaningful entities like individual trees or tree components remains a challenge. The present study aims to fill this gap and introduces a deep learning framework that is able to perform such a segmentation across diverse forest types and geographic regions. From the segmented data, we then derive relevant biophysical parameters of individual trees as well as stands. The system has been tested on FOR-Instance, a dataset of point clouds that have been acquired in five different countries using surveying drones. The segmentation back-end achieves over 85% F-score for individual trees, respectively over 73% mean IoU across five semantic categories: ground, low vegetation, stems, live branches and dead branches. Building on the segmentation results our pipeline then densely calculates biophysical features of each individual tree (height, crown diameter, crown volume, DBH, and location) and properties per stand (digital terrain model and stand density). Especially crown-related features are in most cases retrieved with high accuracy, whereas the estimates for DBH and location are less reliable, due to the airborne scanning setup.
• Abstract（参考訳）: 詳細な森林在庫は、森林資源の持続的かつ柔軟な管理、様々な生態系の維持に不可欠である。 現代の空中レーザースキャナーは、高密度の点雲を微細な森林の在庫と分析に大いに活用するが、点雲を個々の木や木の構成要素のような有意義な実体に自動的に分割することは課題である。 本研究は,このギャップを埋めることを目的として,多様な森林タイプや地理的領域にまたがるセグメンテーションが可能なディープラーニングフレームワークを導入する。 区分けされたデータから、個々の木の生物物理学的パラメータとスタンドを導出する。 このシステムは、調査ドローンを使って5つの国で買収されたポイントクラウドのデータセットであるfor-instanceでテストされている。 セグメンテーションのバックエンドは、各木の85%以上のFスコアを達成しており、それぞれ73%以上は、地上、低植生、茎、生きた枝、枯れた枝の5つの意味カテゴリーでIoUの平均値である。 セグメンテーションの結果に基づいて、パイプラインは個々の木の生物物理特性(直径、クラウン径、クラウン体積、dbh、位置)とスタンドごとの特性(デジタル地形モデルとスタンド密度)を密に計算します。 特にクラウン関連の特徴は,ほとんどの場合高い精度で回収されるが,DBHと位置推定の信頼性は低い。

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