論文の概要: UruDendro, a public dataset of cross-section images of Pinus taeda
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10856v1
- Date: Tue, 16 Apr 2024 19:10:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-18 18:02:19.174881
- Title: UruDendro, a public dataset of cross-section images of Pinus taeda
- Title（参考訳）: Pinus taedaの断面画像の公開データセットUruDendro
- Authors: Henry Marichal, Diego Passarella, Christine Lucas, Ludmila Profumo, Verónica Casaravilla, María Noel Rocha Galli, Serrana Ambite, Gregory Randall,
- Abstract要約: 本論文は,ウルグアイ北部で栽培されたタエダ林の横断面をスキャンした64枚の画像のデータベースを公開し,その樹齢は17～24歳である。
このコレクションには、照明と表面調製のバリエーション、真菌感染(青色の染色)、結び目の形成、外輪の欠損または中断、放射分解など、自動リング検出のためのいくつかの困難な特徴が含まれている。
本稿では, 樹冠年代学コミュニティにおいて, 初期木と後期木との明確な定義を示す木々の断面において, 完全な年輪を識別し, マークするクロス・セクション・ツリー・リング検出法(CS-TRD)について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The automatic detection of tree-ring boundaries and other anatomical features using image analysis has progressed substantially over the past decade with advances in machine learning and imagery technology, as well as increasing demands from the dendrochronology community. This paper presents a publicly available database of 64 scanned images of transverse sections of commercially grown Pinus taeda trees from northern Uruguay, ranging from 17 to 24 years old. The collection contains several challenging features for automatic ring detection, including illumination and surface preparation variation, fungal infection (blue stains), knot formation, missing cortex or interruptions in outer rings, and radial cracking. This dataset can be used to develop and test automatic tree ring detection algorithms. This paper presents to the dendrochronology community one such method, Cross-Section Tree-Ring Detection (CS-TRD), which identifies and marks complete annual rings in cross-sections for tree species presenting a clear definition between early and latewood. We compare the CS-TRD performance against the ground truth manual delineation of all rings over the UruDendro dataset. The CS-TRD software identified rings with an average F-score of 89% and RMSE error of 5.27px for the entire database in less than 20 seconds per image. Finally, we propose a robust measure of the ring growth using the \emph{equivalent radius} of a circle having the same area enclosed by the detected tree ring. Overall, this study contributes to the dendrochronologist's toolbox of fast and low-cost methods to automatically detect rings in conifer species, particularly for measuring diameter growth rates and stem transverse area using entire cross-sections.
- Abstract（参考訳）: 画像解析を用いた樹木境界や解剖学的特徴の自動検出は、マシンラーニングや画像技術の発展とともに、デンドロクロノロジーコミュニティからの要求が増大し、過去10年間に大きく進歩した。
本論文は,ウルグアイ北部で栽培されたタエダ林の横断面をスキャンした64枚の画像のデータベースを公開し,その樹齢は17～24歳である。
このコレクションには、照明と表面調製のバリエーション、真菌感染(青色の染色)、結び目の形成、外輪の欠損または中断、放射分解など、自動リング検出のためのいくつかの難しい特徴が含まれている。
このデータセットは、自動ツリーリング検出アルゴリズムの開発とテストに使用することができる。
本稿では, 樹冠年代学コミュニティにおいて, 初期木と後期木との明確な定義を示す木々の断面において, 完全な年輪を識別し, マークするクロス・セクション・ツリー・リング検出法(CS-TRD)について述べる。
CS-TRD性能とUruDendroデータセット上の全環の真理手動記述との比較を行った。
CS-TRDソフトウェアは、平均Fスコアが89%、RMSEエラーが5.27pxのリングを画像当たり20秒未満で識別した。
最後に、検出された木の輪で囲まれた同じ面積の円の \emph{equivalent radius} を用いて、環の成長のロバストな測度を提案する。
本研究は,針葉樹類の環を自動的に検出する高速で低コストな方法であるデンドロクロノロジーのツールボックス,特に全断面を用いた直径成長速度と茎横断面積の計測に寄与する。
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