論文の概要: Tree Counting by Bridging 3D Point Clouds with Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01932v3
• Date: Tue, 12 Mar 2024 01:12:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 00:24:09.975014
• Title: Tree Counting by Bridging 3D Point Clouds with Imagery
• Title（参考訳）: 画像付き3次元点雲による木計数
• Authors: Lei Li, Tianfang Zhang, Zhongyu Jiang, Cheng-Yen Yang, Jenq-Neng Hwang, Stefan Oehmcke, Dimitri Pierre Johannes Gominski, Fabian Gieseke, Christian Igel
• Abstract要約: 2次元リモートセンシング画像は、主に高層キャノピーを示すが、密集したキャノピーを持つ地域では、個々の木の分化が容易ではない。 我々は,3次元LiDAR測定と2次元画像の融合を利用して,正確な木数計測を行う。 我々は,3次元空中LiDARデータと2次元画像を用いて,森林内の木を数える深層学習手法の比較を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.02816235514385
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate and consistent methods for counting trees based on remote sensing data are needed to support sustainable forest management, assess climate change mitigation strategies, and build trust in tree carbon credits. Two-dimensional remote sensing imagery primarily shows overstory canopy, and it does not facilitate easy differentiation of individual trees in areas with a dense canopy and does not allow for easy separation of trees when the canopy is dense. We leverage the fusion of three-dimensional LiDAR measurements and 2D imagery to facilitate the accurate counting of trees. We compare a deep learning approach to counting trees in forests using 3D airborne LiDAR data and 2D imagery. The approach is compared with state-of-the-art algorithms, like operating on 3D point cloud and 2D imagery. We empirically evaluate the different methods on the NeonTreeCount data set, which we use to define a tree-counting benchmark. The experiments show that FuseCountNet yields more accurate tree counts.
• Abstract（参考訳）: 森林管理の持続的支援,気候変動緩和戦略の評価,木炭クレジットの信頼構築には,リモートセンシングデータに基づく木数計測の正確かつ一貫した手法が必要である。 2次元リモートセンシング画像は、主に高層キャノピーを示すが、高層キャノピーを持つ地域では個々の木の分化が容易ではなく、高層キャノピーが密集している場合に容易に木を分離できない。 我々は,3次元LiDAR測定と2次元画像の融合を利用して,正確な木数計測を行う。 我々は,3次元空中LiDARデータと2次元画像を用いて,森林内の木を数える深層学習手法の比較を行った。 このアプローチは,3Dポイントクラウドや2Dイメージの操作など,最先端のアルゴリズムと比較される。 我々は、木カウントベンチマークを定義するために使用するneontreecountデータセットの異なるメソッドを実証的に評価する。 実験の結果、fusecountnetはより正確な木数を産出することが示された。

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