論文の概要: Dual-Task Learning for Dead Tree Detection and Segmentation with Hybrid Self-Attention U-Nets in Aerial Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21438v1
- Date: Thu, 27 Mar 2025 12:25:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-28 12:52:31.976353
- Title: Dual-Task Learning for Dead Tree Detection and Segmentation with Hybrid Self-Attention U-Nets in Aerial Imagery
- Title（参考訳）: 空中画像におけるハイブリッド自己注意型U-Netを用いたデッドツリー検出とセグメンテーションのためのデュアルタスク学習
- Authors: Anis Ur Rahman, Einari Heinaro, Mete Ahishali, Samuli Junttila,
- Abstract要約: 本研究では,深層学習に基づく木分割を改良するハイブリッド後処理フレームワークを提案する。
ボレアル林の高解像度空中画像に基づいて、このフレームワークはインスタンスレベルのセグメンテーション精度を41.5%向上させた。
フレームワークの計算効率は、壁と壁の間の木死のマッピングのようなスケーラブルなアプリケーションをサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.693687279684153
- License:
- Abstract: Mapping standing dead trees is critical for assessing forest health, monitoring biodiversity, and mitigating wildfire risks, for which aerial imagery has proven useful. However, dense canopy structures, spectral overlaps between living and dead vegetation, and over-segmentation errors limit the reliability of existing methods. This study introduces a hybrid postprocessing framework that refines deep learning-based tree segmentation by integrating watershed algorithms with adaptive filtering, enhancing boundary delineation, and reducing false positives in complex forest environments. Tested on high-resolution aerial imagery from boreal forests, the framework improved instance-level segmentation accuracy by 41.5% and reduced positional errors by 57%, demonstrating robust performance in densely vegetated regions. By balancing detection accuracy and over-segmentation artifacts, the method enabled the precise identification of individual dead trees, which is critical for ecological monitoring. The framework's computational efficiency supports scalable applications, such as wall-to-wall tree mortality mapping over large geographic regions using aerial or satellite imagery. These capabilities directly benefit wildfire risk assessment (identifying fuel accumulations), carbon stock estimation (tracking emissions from decaying biomass), and precision forestry (targeting salvage loggings). By bridging advanced remote sensing techniques with practical forest management needs, this work advances tools for large-scale ecological conservation and climate resilience planning.
- Abstract（参考訳）: 死んだ木をマッピングすることは、森林の健全性を評価し、生物多様性を監視し、空中画像が有用であることが証明された山火事のリスクを軽減するために重要である。
しかし、密度の高い天蓋構造、生きた植生と死んだ植生のスペクトルの重なり合い、過剰な分断誤差は既存の方法の信頼性を制限している。
本研究では,複雑な森林環境において,流域アルゴリズムを適応フィルタリングと統合し,境界線を拡大し,偽陽性を低減し,深層学習に基づく木分割を改良するハイブリッド後処理フレームワークを提案する。
ボレアル林の高解像度空中画像に基づいて、このフレームワークはインスタンスレベルのセグメンテーション精度を41.5%改善し、位置誤差を57%削減し、密植された地域での堅牢な性能を実証した。
検出精度と過剰セグメンテーションアーティファクトのバランスをとることで、生態モニタリングに欠かせない個々の枯木を正確に識別することが可能になる。
フレームワークの計算効率は、空中画像や衛星画像を使用して、大規模な地理的領域にまたがる壁と壁の間の木死のマッピングなど、スケーラブルなアプリケーションをサポートする。
これらの能力は、山火事のリスクアセスメント(燃料蓄積の特定)、炭素ストック推定(崩壊するバイオマスからの排出を追跡する)、精密林業(サルベージの伐採を目標とする)に直接利益をもたらす。
本研究は,森林管理の実践的ニーズを生かした高度リモートセンシング技術により,大規模環境保全と気候回復計画のためのツールを整備する。
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