論文の概要: SegmentAnyTree: A sensor and platform agnostic deep learning model for
tree segmentation using laser scanning data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15739v1
- Date: Sun, 28 Jan 2024 19:47:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-30 16:51:31.058817
- Title: SegmentAnyTree: A sensor and platform agnostic deep learning model for
tree segmentation using laser scanning data
- Title（参考訳）: segmentanytree:レーザー走査データを用いた木分割のためのセンサおよびプラットフォーム非依存ディープラーニングモデル
- Authors: Maciej Wielgosz, Stefano Puliti, Binbin Xiang, Konrad Schindler,
Rasmus Astrup
- Abstract要約: 本研究は,様々なレーザー走査型に適用可能な深層学習モデルを用いて,ライダーデータにおけるツリークラウン(ITC)セグメンテーションを推し進める。
3次元森林景観解析におけるデータ特性の相違による伝達可能性の課題に対処する。
PointGroupアーキテクチャに基づくこのモデルは、セマンティックとインスタンスセグメンテーションのための別々のヘッドを持つ3D CNNである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.438892555484616
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This research advances individual tree crown (ITC) segmentation in lidar
data, using a deep learning model applicable to various laser scanning types:
airborne (ULS), terrestrial (TLS), and mobile (MLS). It addresses the challenge
of transferability across different data characteristics in 3D forest scene
analysis. The study evaluates the model's performance based on platform (ULS,
MLS) and data density, testing five scenarios with varying input data,
including sparse versions, to gauge adaptability and canopy layer efficacy. The
model, based on PointGroup architecture, is a 3D CNN with separate heads for
semantic and instance segmentation, validated on diverse point cloud datasets.
Results show point cloud sparsification enhances performance, aiding sparse
data handling and improving detection in dense forests. The model performs well
with >50 points per sq. m densities but less so at 10 points per sq. m due to
higher omission rates. It outperforms existing methods (e.g., Point2Tree,
TLS2trees) in detection, omission, commission rates, and F1 score, setting new
benchmarks on LAUTx, Wytham Woods, and TreeLearn datasets. In conclusion, this
study shows the feasibility of a sensor-agnostic model for diverse lidar data,
surpassing sensor-specific approaches and setting new standards in tree
segmentation, particularly in complex forests. This contributes to future
ecological modeling and forest management advancements.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,空中走査型(ULS),地上走査型(TLS),移動型(MLS)の様々なレーザ走査型に適用可能な深層学習モデルを用いて,ライダーデータにおけるツリークラウン(ITC)セグメンテーションを推し進める。
3次元森林景観解析におけるデータ特性の相違による伝達可能性の課題に対処する。
本研究は、プラットフォーム(ULS, MLS)とデータ密度に基づくモデルの性能評価を行い、スパースバージョンを含む入力データが異なる5つのシナリオをテストし、適応性とキャノピー層の有効性を評価する。
pointgroupアーキテクチャに基づいたこのモデルは、セマンティクスとインスタンスセグメンテーションのヘッドを分離した3d cnnで、さまざまなポイントクラウドデータセット上で検証される。
その結果,クラウドスペーシフィケーションが性能を高め,疎データ処理を補助し,密林における検出を改善した。
モデルは、sq あたり 50 ポイントでうまく機能する。
m 密度は 1 sq あたり 10 点以下である。
脱落率が高いため。
LAUTx、Wytham Woods、TreeLearnのデータセットに新しいベンチマークを設定し、検出、省略、手数料率、F1スコアで既存のメソッド(例えば、Point2Tree、TLS2trees)を上回っている。
本研究は,多様なlidarデータに対するセンサ非依存モデルの実現可能性を示し,センサ固有のアプローチを超越し,特に複雑な森林において,樹木のセグメンテーションにおける新たな基準を設定する。
これは将来の生態系モデリングと森林管理の進歩に寄与する。
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