論文の概要: PCTreeS: 3D Point Cloud Tree Species Classification Using Airborne LiDAR Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04714v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 02:09:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:57:28.300129
• Title: PCTreeS: 3D Point Cloud Tree Species Classification Using Airborne LiDAR Images
• Title（参考訳）: PCTreeS:空中LiDAR画像を用いた3Dポイントクラウドツリーの分類
• Authors: Hongjin Lin, Matthew Nazari, Derek Zheng,
• Abstract要約: 樹種の分布に関する現在の知識は、フィールドにおける手動データ収集に大きく依存している。 近年の研究では、光検出とランキング(LiDAR)画像を用いた最先端のディープラーニングモデルにより、様々な生態系における樹木種の正確かつスケーラブルな分類が可能であることが示されている。 本稿では,(1)熱帯サバンナの樹木分類にディープラーニングの枠組みを適用し,(2)地上のLiDAR画像よりも解像度が低いがスケーラビリティの高い空中LiDAR画像を用い,(3)視覚変換モデル(PCTree)に3D点雲画像を直接供給するアプローチを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Reliable large-scale data on the state of forests is crucial for monitoring ecosystem health, carbon stock, and the impact of climate change. Current knowledge of tree species distribution relies heavily on manual data collection in the field, which often takes years to complete, resulting in limited datasets that cover only a small subset of the world's forests. Recent works show that state-of-the-art deep learning models using Light Detection and Ranging (LiDAR) images enable accurate and scalable classification of tree species in various ecosystems. While LiDAR images contain rich 3D information, most previous works flatten the 3D images into 2D projections to use Convolutional Neural Networks (CNNs). This paper offers three significant contributions: (1) we apply the deep learning framework for tree classification in tropical savannas; (2) we use Airborne LiDAR images, which have a lower resolution but greater scalability than Terrestrial LiDAR images used in most previous works; (3) we introduce the approach of directly feeding 3D point cloud images into a vision transformer model (PCTreeS). Our results show that the PCTreeS approach outperforms current CNN baselines with 2D projections in AUC (0.81), overall accuracy (0.72), and training time (~45 mins). This paper also motivates further LiDAR image collection and validation for accurate large-scale automatic classification of tree species.
• Abstract（参考訳）: 森林の状態に関する信頼性の高い大規模データは、生態系の健康、炭素在庫、気候変動の影響を監視するために不可欠である。 樹種の分布に関する現在の知識は、フィールドにおける手動のデータ収集に大きく依存しており、多くの場合、完成までに何年もかかる。 近年の研究では、光検出とランキング(LiDAR)画像を用いた最先端のディープラーニングモデルにより、様々な生態系における樹木種の正確かつスケーラブルな分類が可能であることが示されている。 LiDAR画像にはリッチな3D情報が含まれているが、これまでの作業のほとんどは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用するために3D画像を2Dプロジェクションにフラット化していた。 本稿では,(1)熱帯サバンナの樹木分類にディープラーニングの枠組みを適用し,(2)地上のLiDAR画像よりも解像度が低いがスケーラビリティの高い航空機用LiDAR画像を用い,(3)視覚変換モデル(PCTreeS)に3D点雲画像を直接供給するアプローチを導入する。 以上の結果から,PCTreeSアプローチは,AUC(0.81),総合精度(0.72),トレーニング時間(約45分)において,現在のCNNベースラインよりも優れていた。 また,本論文は,木種の大規模自動分類のためのLiDAR画像収集と検証も進めている。

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