Fugu-MT 論文翻訳(概要): Low-Cost Tree Crown Dieback Estimation Using Deep Learning-Based Segmentation

論文の概要: Low-Cost Tree Crown Dieback Estimation Using Deep Learning-Based Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08171v1
Date: Thu, 12 Sep 2024 16:03:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-13 15:55:10.006644
Title: Low-Cost Tree Crown Dieback Estimation Using Deep Learning-Based Segmentation
Title（参考訳）: ディープラーニングベースセグメンテーションを用いた低コスト木クラウンダイバック推定
Authors: M. J. Allen, D. Moreno-Fernández, P. Ruiz-Benito, S. W. D. Grieve, E. R. Lines,
Abstract要約: 深層学習と植生指標に基づくアプローチを用いて,LiDARなどの高価な機器を必要とせずに,RGB空中データからクラウンダイバックを評価する。基礎となるMask R-CNNモデルのさらなる技術開発を必要とせず、高い全体セグメント化精度(mAP:0.519)を得る。本研究は,森林ダイバックモニタリングの網羅性,速度,コストを改善するため,ディープラーニングの適用を含む自動データ収集および処理の可能性を示すものである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The global increase in observed forest dieback, characterised by the death of tree foliage, heralds widespread decline in forest ecosystems. This degradation causes significant changes to ecosystem services and functions, including habitat provision and carbon sequestration, which can be difficult to detect using traditional monitoring techniques, highlighting the need for large-scale and high-frequency monitoring. Contemporary developments in the instruments and methods to gather and process data at large-scales mean this monitoring is now possible. In particular, the advancement of low-cost drone technology and deep learning on consumer-level hardware provide new opportunities. Here, we use an approach based on deep learning and vegetation indices to assess crown dieback from RGB aerial data without the need for expensive instrumentation such as LiDAR. We use an iterative approach to match crown footprints predicted by deep learning with field-based inventory data from a Mediterranean ecosystem exhibiting drought-induced dieback, and compare expert field-based crown dieback estimation with vegetation index-based estimates. We obtain high overall segmentation accuracy (mAP: 0.519) without the need for additional technical development of the underlying Mask R-CNN model, underscoring the potential of these approaches for non-expert use and proving their applicability to real-world conservation. We also find colour-coordinate based estimates of dieback correlate well with expert field-based estimation. Substituting ground truth for Mask R-CNN model predictions showed negligible impact on dieback estimates, indicating robustness. Our findings demonstrate the potential of automated data collection and processing, including the application of deep learning, to improve the coverage, speed and cost of forest dieback monitoring.
Abstract（参考訳）: 森林の枯死の世界的な増加は、樹木の葉の死によって特徴づけられ、森林生態系の急激な衰退を招いた。この劣化は生態系のサービスや機能に大きな変化をもたらし、例えば生息地の供給や炭素の隔離は従来のモニタリング技術では検出が困難であり、大規模で高周波なモニタリングの必要性を強調している。大規模にデータを収集・処理するための機器や手法の現代的発展は、この監視が可能になったことを意味している。特に、低価格ドローン技術の進歩と消費者レベルのハードウェアにおけるディープラーニングは、新たな機会を提供する。本稿では,深層学習と植生指標に基づくアプローチを用いて,LiDARなどの高価な機器を必要とせずに,RGB空中データからクラウンダイバックを評価する。深層学習によって予測されるクラウンフットプリントと、干ばつによるダイバックを示す地中海生態系のフィールドベース在庫データとを反復的にマッチングし、専門的なフィールドベースクラウンダイバック推定と植生指標に基づく推定を比較した。我々は、基礎となるMask R-CNNモデルのさらなる技術開発を必要とせずに、高い全体セグメント化精度(mAP:0.519)を得る。また,色座標に基づくダイバック推定は,専門家のフィールドベース推定とよく相関している。 Mask R-CNNモデル予測のための基礎的真実の置換は、ダイバック推定に無視できない影響を示し、ロバスト性を示している。本研究は,森林ダイバックモニタリングの網羅性,速度,コストを改善するため,ディープラーニングの適用を含む自動データ収集および処理の可能性を示すものである。

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