Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Neural Radiance Fields of Forest Structure for Scalable and Fine Monitoring

論文の概要: Learning Neural Radiance Fields of Forest Structure for Scalable and Fine Monitoring

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15029v1
Date: Fri, 26 Jan 2024 17:42:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-29 14:30:14.814697
Title: Learning Neural Radiance Fields of Forest Structure for Scalable and Fine Monitoring
Title（参考訳）: スケーラブル・微細モニタリングのための森林構造の神経放射場学習
Authors: Juan Castorena
Abstract要約: 我々は,森林モニタリングにおける既存のリモートセンシング手法を改善するために,ニューラル放射場が幅広い可能性を提供することを示した。本研究では,(1)森林3次元構造の微細な特徴を表現し,(2)融解可能なリモートセンシング・モダリティを表現し,(3)森林の3次元構造から導出した測定値を改善する実験を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9160947065896803
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This work leverages neural radiance fields and remote sensing for forestry applications. Here, we show neural radiance fields offer a wide range of possibilities to improve upon existing remote sensing methods in forest monitoring. We present experiments that demonstrate their potential to: (1) express fine features of forest 3D structure, (2) fuse available remote sensing modalities and (3), improve upon 3D structure derived forest metrics. Altogether, these properties make neural fields an attractive computational tool with great potential to further advance the scalability and accuracy of forest monitoring programs.
Abstract（参考訳）: 本研究は,森林用途にニューラルネットワークとリモートセンシングを利用する。ここでは,森林モニタリングにおける既存のリモートセンシング手法を改善するために,ニューラル放射場が幅広い可能性を提供することを示す。本研究では,(1)森林3次元構造の微細な特徴を表現し,(2)融解可能なリモートセンシングモダリティを表現し,(3)森林の3次元構造に基づく測定値を改善する実験を行う。これらの性質は、森林モニタリングプログラムのスケーラビリティと精度をさらに向上させる大きな可能性を持つ、魅力的な計算ツールとなる。

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