論文の概要: Semantic segmentation of forest stands using deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02471v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 10:47:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-04 12:56:26.812126
• Title: Semantic segmentation of forest stands using deep learning
• Title（参考訳）: 深層学習を用いた森林スタンドのセマンティックセグメンテーション
• Authors: Håkon Næss Sandum, Hans Ole Ørka, Oliver Tomic, Erik Næsset, Terje Gobakken,
• Abstract要約: 深層学習法はコンピュータビジョンにおいて大きな可能性を証明してきたが、森の起伏への応用は未解明のままである。 本研究では,マルチクラスセグメンテーション問題としてのフレーミングスタンドデライン化と,U-NetベースのDLフレームワークの適用という,新しいアプローチを提案する。 このモデルは、マルチスペクトル画像、ALSデータ、およびエキスパートインタプリタによって作成された既存のスタンドマップを用いて、訓練され評価された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Forest stands are the fundamental units in forest management inventories, silviculture, and financial analysis within operational forestry. Over the past two decades, a common method for mapping stand borders has involved delineation through manual interpretation of stereographic aerial images. This is a time-consuming and subjective process, limiting operational efficiency and introducing inconsistencies. Substantial effort has been devoted to automating the process, using various algorithms together with aerial images and canopy height models constructed from airborne laser scanning (ALS) data, but manual interpretation remains the preferred method. Deep learning (DL) methods have demonstrated great potential in computer vision, yet their application to forest stand delineation remains unexplored in published research. This study presents a novel approach, framing stand delineation as a multiclass segmentation problem and applying a U-Net based DL framework. The model was trained and evaluated using multispectral images, ALS data, and an existing stand map created by an expert interpreter. Performance was assessed on independent data using overall accuracy, a standard metric for classification tasks that measures the proportions of correctly classified pixels. The model achieved an overall accuracy of 0.73. These results demonstrate strong potential for DL in automated stand delineation. However, a few key challenges were noted, especially for complex forest environments.
• Abstract（参考訳）: 森林スタンドは、森林管理在庫、シルビカルチャー、および運用林業における財務分析の基本的な単位である。 過去20年間、スタンド境界をマッピングするための一般的な手法は、ステレオ画像の手動解釈によるデライン化に関わってきた。 これは時間を要する主観的なプロセスであり、運用効率を制限し、矛盾を導入する。 航空画像と空中レーザースキャン(ALS)データから構築されたキャノピー高さモデルとともに様々なアルゴリズムを用いて、プロセスの自動化に実質的な努力が注がれているが、手動による解釈は依然として好ましい方法である。 深層学習(DL)法はコンピュータビジョンにおいて大きな可能性を示しているが、その森林スタンドの起伏への応用は公表されていない。 本研究では,マルチクラスセグメンテーション問題としてのフレーミングスタンドデライン化と,U-NetベースのDLフレームワークの適用という,新しいアプローチを提案する。 このモデルは、マルチスペクトル画像、ALSデータ、およびエキスパートインタプリタによって作成された既存のスタンドマップを用いて、訓練され評価された。 総合的精度を用いて独立データを用いて評価を行った。これは、正しく分類された画素の比率を測定するための分類タスクの標準指標である。 モデル全体の精度は0.73である。 これらの結果から,自動起立におけるDLの可能性が示唆された。 しかし、特に複雑な森林環境では、いくつかの重要な課題が指摘された。

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