論文の概要: High Resolution Tree Height Mapping of the Amazon Forest using Planet NICFI Images and LiDAR-Informed U-Net Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10600v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 23:26:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:22:51.289649
• Title: High Resolution Tree Height Mapping of the Amazon Forest using Planet NICFI Images and LiDAR-Informed U-Net Model
• Title（参考訳）: 惑星NICFI画像とLiDARインフォームドU-Netモデルを用いたアマゾン森林の高分解能樹高マッピング
• Authors: Fabien H Wagner, Ricardo Dalagnol, Griffin Carter, Mayumi CM Hirye, Shivraj Gill, Le Bienfaiteur Sagang Takougoum, Samuel Favrichon, Michael Keller, Jean PHB Ometto, Lorena Alves, Cynthia Creze, Stephanie P George-Chacon, Shuang Li, Zhihua Liu, Adugna Mullissa, Yan Yang, Erone G Santos, Sarah R Worden, Martin Brandt, Philippe Ciais, Stephen C Hagen, Sassan Saatchi,
• Abstract要約: 樹冠の高さは、森林のバイオマス、生産性、生態系構造の最も重要な指標の1つである。 我々は回帰に適応したU-Netモデルを用いて、2020-2024年の間に4.78mの空間解像度でPlanet NICFI画像からアマゾンの森林の平均樹冠の高さをマッピングした。 我々のモデルでは、飽和度を伴わずに最大40～50mのキャノピー高さを推定し、この領域のグローバルモデルから既存のキャノピー高さ製品より優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.643812210806946
• License:
• Abstract: Tree canopy height is one of the most important indicators of forest biomass, productivity, and ecosystem structure, but it is challenging to measure accurately from the ground and from space. Here, we used a U-Net model adapted for regression to map the mean tree canopy height in the Amazon forest from Planet NICFI images at ~4.78 m spatial resolution for the period 2020-2024. The U-Net model was trained using canopy height models computed from aerial LiDAR data as a reference, along with their corresponding Planet NICFI images. Predictions of tree heights on the validation sample exhibited a mean error of 3.68 m and showed relatively low systematic bias across the entire range of tree heights present in the Amazon forest. Our model successfully estimated canopy heights up to 40-50 m without much saturation, outperforming existing canopy height products from global models in this region. We determined that the Amazon forest has an average canopy height of ~22 m. Events such as logging or deforestation could be detected from changes in tree height, and encouraging results were obtained to monitor the height of regenerating forests. These findings demonstrate the potential for large-scale mapping and monitoring of tree height for old and regenerating Amazon forests using Planet NICFI imagery.
• Abstract（参考訳）: 樹冠の高さは森林のバイオマス、生産性、生態系構造の最も重要な指標の1つであるが、地上や宇宙から正確に測定することは困難である。 ここでは,回帰モデルを用いて,2020-2024年の間,Planet NICFI画像からアマゾンの森林の平均樹冠の高さを約4.78mの空間解像度でマッピングした。 U-Netモデルは、対応するPlanet NICFI画像とともに、空中LiDARデータから計算されたキャノピー高さモデルを用いて訓練された。 検証試料上の樹高の予測値の平均誤差は3.68mであり,アマゾン林の樹高全体にわたって比較的低い系統的偏差を示した。 我々のモデルでは、飽和度を伴わずに最大40～50mのキャノピー高さを推定し、この領域のグローバルモデルから既存のキャノピー高さ製品より優れていた。 アマゾン林の平均樹高は22m程度と推定された。 伐採や森林伐採などのイベントは,樹高の変化から検出でき,再生林の高さをモニタリングするための奨励効果が得られた。 これらの結果は,Planet NICFI画像を用いたアマゾン森林の樹高の大規模マッピングとモニタリングの可能性を示している。

関連論文リスト

• PlantCamo: Plant Camouflage Detection [60.685139083469956]
  本稿では,植物カモフラージュ検出(PCD)の課題を紹介する。 この問題に対処するため,カモフラージュ植物を用いた1,250枚の画像からなるPlantCamoデータセットを導入した。 提案したデータセット上で20以上の最先端CODモデルを用いて大規模なベンチマーク研究を行う。 マルチスケールのグローバル機能拡張と改良により,PCNetはパフォーマンスを上回りました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T06:51:59Z)
• Forecasting with Hyper-Trees [50.72190208487953]
  Hyper-Treesは時系列モデルのパラメータを学習するために設計されている。 対象とする時系列モデルのパラメータを特徴に関連付けることで、Hyper-Treesはパラメータ非定常性の問題にも対処する。 この新しいアプローチでは、木はまず入力特徴から情報表現を生成し、浅いネットワークはターゲットモデルパラメータにマップする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T15:22:15Z)
• First Mapping the Canopy Height of Primeval Forests in the Tallest Tree Area of Asia [6.826460268652235]
  我々は,世界規模の巨大木の分布領域を,世界初となる天蓋の高さマップを開発した。 このマッピングは、より個人的でコミュニティレベルの巨大な木を見つけるために不可欠です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T01:45:55Z)
• Estimation of forest height and biomass from open-access multi-sensor satellite imagery and GEDI Lidar data: high-resolution maps of metropolitan France [0.0]
  本研究は、森林パラメータの局所マップを作成するために以前開発された機械学習アプローチを用いている。 我々はGEDI Lidarミッションを基準高度データとして,Sentinel-1,Sentinel-2,ALOS-2 PALSA-2の衛星画像を用いて森林高度を推定した。 高さマップは、アロメトリック方程式を用いて体積と地上のバイオマス(AGB)に導かれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T07:58:49Z)
• Sub-Meter Tree Height Mapping of California using Aerial Images and LiDAR-Informed U-Net Model [0.0]
  樹冠の高さは、森林のバイオマス、生産性、種多様性の最も重要な指標の1つである。 そこで我々は,カリフォルニアのすべての樹冠の高さを高解像度の空中画像でマッピングするために,回帰に適応したU-Netモデルを用いた。 本モデルでは, 飽和のないキャノピー高さを最大50mまで推定し, 既存のキャノピー高さ製品よりも高い性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T22:29:58Z)
• Vision Transformers, a new approach for high-resolution and large-scale mapping of canopy heights [50.52704854147297]
  分類(離散化)と連続損失関数を最適化した新しい視覚変換器(ViT)モデルを提案する。 このモデルは、従来使用されていた畳み込みベースのアプローチ(ConvNet)よりも、連続損失関数のみで最適化された精度が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-22T22:39:03Z)
• Very high resolution canopy height maps from RGB imagery using self-supervised vision transformer and convolutional decoder trained on Aerial Lidar [14.07306593230776]
  本稿では,複数の非国家の管轄区域で同時に作成される最初の高分解能天蓋の高さマップについて述べる。 地図は、2017年から2020年にかけて、マクサー画像に基づいて訓練された自己教師モデルから特徴を抽出することによって生成される。 また、GEDI観測に基づいて訓練された畳み込みネットワークを用いた後処理のステップも導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T15:52:57Z)
• High-resolution canopy height map in the Landes forest (France) based on GEDI, Sentinel-1, and Sentinel-2 data with a deep learning approach [0.044381279572631216]
  マルチストリームリモートセンシングに基づく深層学習モデルを構築し,高分解能キャノピー高さマップを作成する。 モデル出力により、2020年時点での"Landes de Gascogne"森林全体の10m解像度の天蓋の高さマップを作成できる。 針葉樹林におけるすべての検証データセットについて,本モデルでは,同領域で利用可能な従来の天蓋高さモデルよりも優れた指標を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T14:14:37Z)
• Neuroevolution-based Classifiers for Deforestation Detection in Tropical Forests [62.997667081978825]
  森林破壊や荒廃により、毎年何百万ヘクタールもの熱帯林が失われる。 監視・森林破壊検知プログラムは、犯罪者の予防・処罰のための公共政策に加えて、使用されている。 本稿では,熱帯林の森林破壊検出作業におけるニューロ進化技術(NEAT)に基づくパターン分類器の利用を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-23T16:04:12Z)
• Country-wide Retrieval of Forest Structure From Optical and SAR Satellite Imagery With Bayesian Deep Learning [74.94436509364554]
  本研究では,10mの解像度で森林構造変数を高密度に推定するベイズ深層学習手法を提案する。 本手法は,Sentinel-2光画像とSentinel-1合成開口レーダ画像を5種類の森林構造変数のマップに変換する。 ノルウェーを横断する41の空中レーザー走査ミッションの基準データに基づいて、我々のモデルを訓練し、テストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-25T16:21:28Z)
• Growing Deep Forests Efficiently with Soft Routing and Learned Connectivity [79.83903179393164]
  この論文は、いくつかの重要な側面で深い森林のアイデアをさらに拡張します。 我々は、ノードがハードバイナリ決定ではなく、確率的ルーティング決定、すなわちソフトルーティングを行う確率的ツリーを採用する。 MNISTデータセットの実験は、私たちの力のある深部森林が[1]、[3]よりも優れたまたは匹敵するパフォーマンスを達成できることを示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-29T18:05:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。