論文の概要: Tree Species Classification using Machine Learning and 3D Tomographic SAR -- a case study in Northern Europe

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12897v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 22:25:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:12:47.544114
• Title: Tree Species Classification using Machine Learning and 3D Tomographic SAR -- a case study in Northern Europe
• Title（参考訳）: 機械学習と3次元トモグラフィSARを用いた樹木種分類--北欧を事例として
• Authors: Colverd Grace, Schade Laura, Takami Jumpei, Bot Karol, Gallego Joseph,
• Abstract要約: 樹木種の分類は、自然保護、森林在庫、森林管理、絶滅危惧種の保護において重要な役割を担っている。 本研究では,SLC(Single-look Complex)画像のスタックを利用した3次元トモグラフィーデータセットであるTtomoSenseを用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Tree species classification plays an important role in nature conservation, forest inventories, forest management, and the protection of endangered species. Over the past four decades, remote sensing technologies have been extensively utilized for tree species classification, with Synthetic Aperture Radar (SAR) emerging as a key technique. In this study, we employed TomoSense, a 3D tomographic dataset, which utilizes a stack of single-look complex (SLC) images, a byproduct of SAR, captured at different incidence angles to generate a three-dimensional representation of the terrain. Our research focuses on evaluating multiple tabular machine-learning models using the height information derived from the tomographic image intensities to classify eight distinct tree species. The SLC data and tomographic imagery were analyzed across different polarimetric configurations and geosplit configurations. We investigated the impact of these variations on classification accuracy, comparing the performance of various tabular machine-learning models and optimizing them using Bayesian optimization. Additionally, we incorporated a proxy for actual tree height using point cloud data from Light Detection and Ranging (LiDAR) to provide height statistics associated with the model's predictions. This comparison offers insights into the reliability of tomographic data in predicting tree species classification based on height.
• Abstract（参考訳）: 樹木種の分類は、自然保護、森林在庫、森林管理、絶滅危惧種の保護において重要な役割を担っている。 過去40年間で、リモートセンシング技術は樹種分類に広く利用され、SAR(Synthetic Aperture Radar)が重要な技術となっている。 本研究では,SARの副産物であるSLC画像のスタックを利用した3次元トモグラフィー・データセットであるTtomoSenseを用いて,地形の3次元表現を生成する。 本研究は, トモグラフィ画像強度から得られた高さ情報を用いて, 8種の異なる木種を分類し, 複数の表層機械学習モデルを評価することに焦点を当てた。 SLCデータとトモグラフィー画像は、異なる偏光線構成とジオスプリット構成にまたがって分析された。 本研究では,これらのバリエーションが分類精度に与える影響について検討し,様々な表型機械学習モデルの性能を比較し,ベイズ最適化を用いて最適化した。 さらに,光検出・ランドング(LiDAR)の点雲データを用いて,実際の樹高のプロキシを組み込んで,モデルの予測に関連付けられた高さ統計を提供する。 この比較は、高さに基づく樹木種の分類を予測する際に、トモグラフィーデータの信頼性に関する洞察を与える。

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