Fugu-MT 論文翻訳(概要): 3D-SAR Tomography and Machine Learning for High-Resolution Tree Height Estimation

論文の概要: 3D-SAR Tomography and Machine Learning for High-Resolution Tree Height Estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05636v1
Date: Mon, 9 Sep 2024 14:07:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-10 14:29:54.994925
Title: 3D-SAR Tomography and Machine Learning for High-Resolution Tree Height Estimation
Title（参考訳）: 高分解能樹高推定のための3D-SARトモグラフィと機械学習
Authors: Grace Colverd, Jumpei Takami, Laura Schade, Karol Bot, Joseph A. Gallego-Mejia,
Abstract要約: バイオマス計算の鍵となる木の高さは、合成開口レーダ(SAR)技術を用いて測定することができる。本研究では,2つのSAR製品から森林高度データを抽出するために機械学習を適用した。我々は,ドイツのアイフェル国立公園のSARおよびLiDARデータを含むTtomoSenseデータセットを用いて,標高推定モデルの開発と評価を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1942958779358674
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Accurately estimating forest biomass is crucial for global carbon cycle modelling and climate change mitigation. Tree height, a key factor in biomass calculations, can be measured using Synthetic Aperture Radar (SAR) technology. This study applies machine learning to extract forest height data from two SAR products: Single Look Complex (SLC) images and tomographic cubes, in preparation for the ESA Biomass Satellite mission. We use the TomoSense dataset, containing SAR and LiDAR data from Germany's Eifel National Park, to develop and evaluate height estimation models. Our approach includes classical methods, deep learning with a 3D U-Net, and Bayesian-optimized techniques. By testing various SAR frequencies and polarimetries, we establish a baseline for future height and biomass modelling. Best-performing models predict forest height to be within 2.82m mean absolute error for canopies around 30m, advancing our ability to measure global carbon stocks and support climate action.
Abstract（参考訳）: 森林バイオマスの正確な推定は、地球規模の炭素循環モデリングと気候変動の緩和に不可欠である。バイオマス計算の鍵となる木の高さは、合成開口レーダ(SAR)技術を用いて測定することができる。本研究では,ESAバイオマス衛星ミッションの準備のために,SLC(Single Look Complex)画像とトモグラフィーキューブの2つのSAR製品から森林高度データを機械学習で抽出する。我々は,ドイツのアイフェル国立公園のSARおよびLiDARデータを含むTtomoSenseデータセットを用いて,標高推定モデルの開発と評価を行った。提案手法には,古典的手法,3次元U-Netを用いたディープラーニング,ベイズ最適化手法などが含まれる。種々のSAR周波数と偏光線を試験することにより、将来の高さとバイオマスモデリングのベースラインを確立する。森林の高さが2.82m以内になると予測されるモデルでは、30m前後の天蓋の絶対誤差が予想され、地球規模の炭素在庫を計測し、気候活動を支援する能力が向上した。

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