論文の概要: Early Detection of Forest Calamities in Homogeneous Stands -- Deep Learning Applied to Bark-Beetle Outbreaks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12883v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 07:28:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 15:59:23.985981
• Title: Early Detection of Forest Calamities in Homogeneous Stands -- Deep Learning Applied to Bark-Beetle Outbreaks
• Title（参考訳）: 均質台地における森林キャラミティの早期検出 -樹皮幼生の深層学習への適用-
• Authors: Maximilian Kirsch, Jakob Wernicke, Pawan Datta, Christine Preisach,
• Abstract要約: 本研究では,森林における異常検出のためのLong Short Term Memory (LSTM) Autoencoderに基づくディープラーニングアルゴリズムの可能性について検討した。 そこで本研究では,2018年から2024年末までの7年間にわたって,ドイツのテューリンゲンで純粋な発芽点をモニタリングした。 我々の最良のモデルでは、テストデータに対して87%の精度で検出を行い、非常に早い段階で全異常の61%を検出できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Climate change has increased the vulnerability of forests to insect-related damage, resulting in widespread forest loss in Central Europe and highlighting the need for effective, continuous monitoring systems. Remote sensing based forest health monitoring, oftentimes, relies on supervised machine learning algorithms that require labeled training data. Monitoring temporal patterns through time series analysis offers a potential alternative for earlier detection of disturbance but requires substantial storage resources. This study investigates the potential of a Deep Learning algorithm based on a Long Short Term Memory (LSTM) Autoencoder for the detection of anomalies in forest health (e.g. bark beetle outbreaks), utilizing Sentinel-2 time series data. This approach is an alternative to supervised machine learning methods, avoiding the necessity for labeled training data. Furthermore, it is more memory-efficient than other time series analysis approaches, as a robust model can be created using only a 26-week-long time series as input. In this study, we monitored pure stands of spruce in Thuringia, Germany, over a 7-year period from 2018 to the end of 2024. Our best model achieved a detection accuracy of 87% on test data and was able to detect 61% of all anomalies at a very early stage (more than a month before visible signs of forest degradation). Compared to another widely used time series break detection algorithm - BFAST (Breaks For Additive Season and Trend), our approach consistently detected higher percentage of anomalies at an earlier stage. These findings suggest that LSTM-based Autoencoders could provide a promising, resource-efficient approach to forest health monitoring, enabling more timely responses to emerging threats.
• Abstract（参考訳）: 気候変動により、森林の虫害に対する脆弱性が増大し、中央ヨーロッパでは森林が広く失われ、効果的な継続的監視システムの必要性が強調された。 リモートセンシングに基づく森林の健康モニタリングは、しばしばラベル付きトレーニングデータを必要とする教師付き機械学習アルゴリズムに依存している。 時系列分析による時間パターンのモニタリングは、乱れを早期に検出する潜在的な代替手段を提供するが、かなりの記憶資源を必要とする。 本研究では,Long Short Term Memory (LSTM) Autoencoder を用いた深層学習アルゴリズムの有効性を,Sentinel-2 時系列データを用いて検討した。 このアプローチは教師付き機械学習手法に代わるもので、ラベル付きトレーニングデータの必要性を回避する。 さらに、26週間の時系列のみを入力として、ロバストなモデルを作成することができるため、他の時系列分析手法よりもメモリ効率が高い。 そこで本研究では,2018年から2024年末までの7年間にわたって,ドイツのテューリンゲンで純粋な発芽点をモニタリングした。 最良モデルでは,試験データから検出精度87%を達成し,非常に早い段階で(森林劣化の兆候が見える1ヶ月以上前に)全異常の61%を検出できた。 BFAST (Breaks for Additive Season and Trends) という別の広く使われている時系列ブレーク検出アルゴリズムと比較して,本手法は早期に高い異常を常に検出した。 これらの結果は、LSTMベースのオートエンコーダが森林の健康モニタリングに有望で資源効率の高いアプローチを提供し、新たな脅威に対するよりタイムリーな対応を可能にすることを示唆している。

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