論文の概要: Open-Canopy: A Country-Scale Benchmark for Canopy Height Estimation at Very High Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09392v2
• Date: Thu, 18 Jul 2024 11:03:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 13:52:16.986878
• Title: Open-Canopy: A Country-Scale Benchmark for Canopy Height Estimation at Very High Resolution
• Title（参考訳）: Open-Canopy: 極高分解能におけるキャノピー高さ推定のためのカントリースケールベンチマーク
• Authors: Fajwel Fogel, Yohann Perron, Nikola Besic, Laurent Saint-André, Agnès Pellissier-Tanon, Martin Schwartz, Thomas Boudras, Ibrahim Fayad, Alexandre d'Aspremont, Loic Landrieu, Philippe Ciais,
• Abstract要約: 超高解像度(1.5m)キャノピー高さ推定のための最初のオープンアクセスおよびカントリースケールのベンチマークであるOpen-Canopyを紹介する。 また、異なる年に撮影された2つの画像間の天蓋の高さ変化検出のための最初のベンチマークであるOpen-Canopy-$Delta$を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.96456541856852
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimating canopy height and canopy height change at meter resolution from satellite imagery has numerous applications, such as monitoring forest health, logging activities, wood resources, and carbon stocks. However, many existing forest datasets are based on commercial or closed data sources, restricting the reproducibility and evaluation of new approaches. To address this gap, we introduce Open-Canopy, the first open-access and country-scale benchmark for very high resolution (1.5 m) canopy height estimation. Covering more than 87,000 km$^2$ across France, Open-Canopy combines SPOT satellite imagery with high resolution aerial LiDAR data. We also propose Open-Canopy-$\Delta$, the first benchmark for canopy height change detection between two images taken at different years, a particularly challenging task even for recent models. To establish a robust foundation for these benchmarks, we evaluate a comprehensive list of state-of-the-art computer vision models for canopy height estimation. The dataset and associated codes can be accessed at https://github.com/fajwel/Open-Canopy.
• Abstract（参考訳）: 衛星画像からのキャノピー高さとキャノピー高さの変化を推定すると、森林の健康、伐採活動、木材資源、炭素在庫などの多くの応用がある。 しかし、既存の森林データセットの多くは、商業的または閉鎖的なデータソースに基づいており、新しいアプローチの再現性と評価を制限している。 このギャップに対処するために、我々は、非常に高解像度(1.5m)のキャノピー高さ推定のための最初のオープンアクセスおよびカントリースケールのベンチマークであるOpen-Canopyを紹介した。 フランス全体で87,000 km$^2$以上をカバーするOpen-Canopyは、SPOT衛星画像と高解像度のLiDARデータを組み合わせている。 Open-Canopy-$\Delta$は、異なる年に撮影された2つの画像間のキャノピー高さ変化検出のための最初のベンチマークであり、最近のモデルにおいても特に難しい課題である。 これらのベンチマークのロバストな基盤を確立するため、我々は、キャノピー高さ推定のための最先端コンピュータビジョンモデルの包括的リストを評価する。 データセットと関連するコードはhttps://github.com/fajwel/Open-Canopy.comからアクセスすることができる。

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