論文の概要: PureForest: A Large-Scale Aerial Lidar and Aerial Imagery Dataset for Tree Species Classification in Monospecific Forests
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12064v2
- Date: Tue, 14 May 2024 06:56:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-15 18:42:17.834142
- Title: PureForest: A Large-Scale Aerial Lidar and Aerial Imagery Dataset for Tree Species Classification in Monospecific Forests
- Title（参考訳）: PureForest: 単種林における樹種分類のための大規模空中ライダーと空中画像データセット
- Authors: Charles Gaydon, Floryne Roche,
- Abstract要約: 木種分類用に設計された大規模でオープンなマルチモーダルデータセットであるPureForestデータセットを提案する。
樹種分類のための現在の一般のLidarデータセットは、ほとんどの場合、数十ヘクタールの注釈付きヘクタールの小さな領域にしか達しないため、多様性が低い。
対照的に、PureForestは18の樹種を13のセマンティッククラスに分類し、449の異なる単種林に339 km$2$で分布する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Knowledge of tree species distribution is fundamental to managing forests. New deep learning approaches promise significant accuracy gains for forest mapping, and are becoming a critical tool for mapping multiple tree species at scale. To advance the field, deep learning researchers need large benchmark datasets with high-quality annotations. To this end, we present the PureForest dataset: a large-scale, open, multimodal dataset designed for tree species classification from both Aerial Lidar Scanning (ALS) point clouds and Very High Resolution (VHR) aerial images. Most current public Lidar datasets for tree species classification have low diversity as they only span a small area of a few dozen annotated hectares at most. In contrast, PureForest has 18 tree species grouped into 13 semantic classes, and spans 339 km$^2$ across 449 distinct monospecific forests, and is to date the largest and most comprehensive Lidar dataset for the identification of tree species. By making PureForest publicly available, we hope to provide a challenging benchmark dataset to support the development of deep learning approaches for tree species identification from Lidar and/or aerial imagery. In this data paper, we describe the annotation workflow, the dataset, the recommended evaluation methodology, and establish a baseline performance from both 3D and 2D modalities.
- Abstract（参考訳）: 樹種の分布に関する知識は、森林の管理に不可欠である。
新たな深層学習アプローチは森林マッピングの精度向上を約束し、大規模に複数の樹種をマッピングするための重要なツールになりつつある。
この分野を前進させるためには、ディープラーニング研究者は高品質なアノテーションを備えた大規模なベンチマークデータセットが必要である。
この目的のために,Aerial Lidar Scanning (ALS) 点雲とVery High Resolution (VHR) 空中画像の両方から木種分類用に設計された大規模でオープンなマルチモーダルデータセットであるPureForestデータセットを提案する。
樹種分類のための現在の一般のLidarデータセットは、ほとんどの場合、数十ヘクタールの注釈付きヘクタールの小さな領域にしか達しないため、多様性が低い。
対照的に、PureForestは18の樹木種を13のセマンティッククラスに分類し、449の異なる単種林に339 km$^2$で分布し、現在では樹木種を特定するための最大かつ最も包括的なLidarデータセットとなっている。
PureForestを一般公開することで、Lidarや空中画像から木種を識別するためのディープラーニングアプローチの開発を支援するための、挑戦的なベンチマークデータセットを提供したいと思っています。
本稿では,アノテーションのワークフロー,データセット,推奨評価手法について述べるとともに,3次元モードと2次元モードの両方からベースライン性能を確立する。
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