論文の概要: PalmProbNet: A Probabilistic Approach to Understanding Palm
Distributions in Ecuadorian Tropical Forest via Transfer Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03161v1
- Date: Tue, 5 Mar 2024 17:54:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-06 14:02:55.653005
- Title: PalmProbNet: A Probabilistic Approach to Understanding Palm
Distributions in Ecuadorian Tropical Forest via Transfer Learning
- Title（参考訳）: palmprobnet:転送学習によるエクアドル熱帯林におけるヤシ分布の確率論的理解
- Authors: Kangning Cui, Zishan Shao, Gregory Larsen, Victor Pauca, Sarra
Alqahtani, David Segurado, Jo\~ao Pinheiro, Manqi Wang, David Lutz, Robert
Plemmons, Miles Silman
- Abstract要約: ヤシは熱帯林では大きな役割を担っており、人間や野生動物にとって重要な資源である。
地理空間画像におけるヤシの正確な識別と位置特定は、重大な課題を呈する。
転送学習を利用した確率論的手法であるPalmProbNetを導入し,高分解能UAV由来のオルソモザイク画像の解析を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Palms play an outsized role in tropical forests and are important resources
for humans and wildlife. A central question in tropical ecosystems is
understanding palm distribution and abundance. However, accurately identifying
and localizing palms in geospatial imagery presents significant challenges due
to dense vegetation, overlapping canopies, and variable lighting conditions in
mixed-forest landscapes. Addressing this, we introduce PalmProbNet, a
probabilistic approach utilizing transfer learning to analyze high-resolution
UAV-derived orthomosaic imagery, enabling the detection of palm trees within
the dense canopy of the Ecuadorian Rainforest. This approach represents a
substantial advancement in automated palm detection, effectively pinpointing
palm presence and locality in mixed tropical rainforests. Our process begins by
generating an orthomosaic image from UAV images, from which we extract and
label palm and non-palm image patches in two distinct sizes. These patches are
then used to train models with an identical architecture, consisting of an
unaltered pre-trained ResNet-18 and a Multilayer Perceptron (MLP) with
specifically trained parameters. Subsequently, PalmProbNet employs a sliding
window technique on the landscape orthomosaic, using both small and large
window sizes to generate a probability heatmap. This heatmap effectively
visualizes the distribution of palms, showcasing the scalability and
adaptability of our approach in various forest densities. Despite the
challenging terrain, our method demonstrated remarkable performance, achieving
an accuracy of 97.32% and a Cohen's kappa of 94.59% in testing.
- Abstract（参考訳）: ヤシは熱帯林において大きく、人間や野生動物にとって重要な資源である。
熱帯生態系における中心的な問題は、ヤシの分布と豊富さを理解することである。
しかし、地理空間画像におけるヤシの正確な識別と位置決定は、高密度植生、重なり合う天蓋、混合林の景観における変光条件による重要な課題である。
そこで本研究では,高分解能uav由来のオルソモザイク画像の解析に転送学習を用いた確率論的アプローチであるpalmprobnetを導入し,エクアドル熱帯雨林の密林内におけるヤシの木の検出を可能にした。
このアプローチは手のひらの自動検出の大幅な進歩を示し、熱帯雨林の混成林におけるヤシの存在と局所性を効果的に特定している。
我々のプロセスは、UAV画像からオルソモザイク画像を生成し、そこからパームと非パームの画像パッチを2つの異なるサイズで抽出しラベル付けすることから始まります。
これらのパッチは、未修正のResNet-18と特別に訓練されたパラメータを持つMultilayer Perceptron(MLP)で構成される同じアーキテクチャのモデルをトレーニングするために使用される。
その後、PalmProbNetはランドスケープのオーソモザイクにスライディングウインドウ技術を採用し、小さなウィンドウサイズと大きなウィンドウサイズの両方を用いて確率ヒートマップを生成する。
このヒートマップは手のひら分布を効果的に可視化し、様々な森林密度における我々のアプローチのスケーラビリティと適応性を示す。
挑戦的な地形にもかかわらず,本手法は顕著な性能を示し,97.32%の精度,94.59%のコーエンカッパを試験した。
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