論文の概要: A Novel WaveInst-based Network for Tree Trunk Structure Extraction and Pattern Analysis in Forest Inventory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01656v1
• Date: Sat, 03 May 2025 02:19:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.219347
• Title: A Novel WaveInst-based Network for Tree Trunk Structure Extraction and Pattern Analysis in Forest Inventory
• Title（参考訳）: 森林インベントリにおける樹幹構造抽出とパターン解析のためのWaveInstを用いた新しいネットワーク
• Authors: Chenyang Fan, Xujie Zhu, Taige Luo, Sheng Xu, Zhulin Chen, Hongxin Yang,
• Abstract要約: 本研究では、離散ウェーブレット変換を含む新しいWaveInstインスタンスセグメンテーションフレームワークを提案し、ツリー構造抽出を改善する。 提案モデルの実験結果から,SynthTree43k,CaneTree100,Urban Street,PoplarDatasetの性能が向上した。 提案手法は, 成熟樹と若葉樹の構造抽出における平均精度を49.6および24.3とし, 既存手法を9.9倍に上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.793797265684592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The pattern analysis of tree structure holds significant scientific value for genetic breeding and forestry management. The current trunk and branch extraction technologies are mainly LiDAR-based or UAV-based. The former approaches obtain high-precision 3D data, but its equipment cost is high and the three-dimensional (3D) data processing is complex. The latter approaches efficiently capture canopy information, but they miss the 3-D structure of trees. In order to deal with the branch information extraction from the complex background interference and occlusion, this work proposes a novel WaveInst instance segmentation framework, involving a discrete wavelet transform, to enhance multi-scale edge information for accurately improving tree structure extraction. Experimental results of the proposed model show superior performance on SynthTree43k, CaneTree100, Urban Street and our PoplarDataset. Moreover, we present a new Phenotypic dataset PoplarDataset, which is dedicated to extract tree structure and pattern analysis from artificial forest. The proposed method achieves a mean average precision of 49.6 and 24.3 for the structure extraction of mature and juvenile trees, respectively, surpassing the existing state-of-the-art method by 9.9. Furthermore, by in tegrating the segmentation model within the regression model, we accurately achieve significant tree grown parameters, such as the location of trees, the diameter-at-breast-height of individual trees, and the plant height, from 2D images directly. This study provides a scientific and plenty of data for tree structure analysis in related to the phenotype research, offering a platform for the significant applications in precision forestry, ecological monitoring, and intelligent breeding.
• Abstract（参考訳）: 樹木構造のパターン解析は、遺伝的育種と林業管理において重要な科学的価値を持っている。 現在のトランクと分岐抽出技術は主にLiDARベースまたはUAVベースである。 前者は高精度な3Dデータを得るが,装置コストが高く,3次元データ処理は複雑である。 後者のアプローチは、効率的に天蓋情報をキャプチャするが、木の3次元構造を見逃す。 本研究では,複雑な背景干渉と隠蔽から分岐情報を抽出する手法として,離散ウェーブレット変換を含む新しいWaveInstインスタンスセグメンテーションフレームワークを提案する。 提案モデルの実験結果から,SynthTree43k,CaneTree100,Urban Street,PoplarDatasetの性能が向上した。 さらに,人工林から樹木構造とパターン解析を抽出することを目的とした,新しいフェノタイプデータセットPoplarDatasetを提案する。 提案手法は, 成熟樹と若葉樹の構造抽出における平均精度を49.6および24.3とし, 既存手法を9.9倍に上回った。 さらに, 回帰モデル内のセグメンテーションモデルを解析することにより, 2次元画像から直接, 木の位置, 個々の木の大きさ, 植物の高さなどの重要な木の成長パラメータを正確に把握することができる。 本研究は,森林の精密化,生態モニタリング,知的育種における重要な応用のためのプラットフォームとして,表現型研究に関連する,木構造解析のための科学的かつ豊富なデータを提供する。

関連論文リスト

• Learning Decision Trees as Amortized Structure Inference [59.65621207449269]
  本稿では,予測決定木アンサンブルを学習するためのハイブリッドアモータイズされた構造推論手法を提案する。 提案手法であるDT-GFNは,標準分類ベンチマークにおける最先端決定木やディープラーニング手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-10T07:05:07Z)
• PhyloGen: Language Model-Enhanced Phylogenetic Inference via Graph Structure Generation [50.80441546742053]
  系統樹は種間の進化的関係を解明する。 伝統的なマルコフ連鎖モンテカルロ法は、緩やかな収束と計算上の負担に直面している。 我々は、事前学習されたゲノム言語モデルを活用する新しい方法であるPhyloGenを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-25T08:33:05Z)
• Tree Species Classification using Machine Learning and 3D Tomographic SAR -- a case study in Northern Europe [0.0]
  樹木種の分類は、自然保護、森林在庫、森林管理、絶滅危惧種の保護において重要な役割を担っている。 本研究では,SLC(Single-look Complex)画像のスタックを利用した3次元トモグラフィーデータセットであるTtomoSenseを用いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T22:25:26Z)
• BranchPoseNet: Characterizing tree branching with a deep learning-based pose estimation approach [0.0]
  本稿では、ポーズ推定深層学習モデルを用いて、近位レーザー走査データ中の木の輪郭を自動的に検出するパイプラインを提案する。 正確な輪郭検出は、木の成長パターン、木質に関する貴重な洞察を与え、林業価値連鎖全体にわたって木を追跡するバイオメトリックマーカーとして使われる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T07:10:11Z)
• 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)
• Hierarchical clustering with dot products recovers hidden tree structure [53.68551192799585]
  本稿では,階層構造の回復に着目した凝集クラスタリングアルゴリズムの新しい視点を提案する。 クラスタを最大平均点積でマージし、例えば最小距離やクラスタ内分散でマージしないような、標準的なアルゴリズムの単純な変種を推奨する。 このアルゴリズムにより得られた木は、汎用確率的グラフィカルモデルの下で、データ中の生成的階層構造をボナフェイド推定することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T11:05:12Z)
• Occlusion Reasoning for Skeleton Extraction of Self-Occluded Tree Canopies [5.368313160283353]
  ツリースケルトンは、トポロジカル構造をコンパクトに記述し、有用な情報を含む。 本手法では, 可視幹, 枝, かつらを検出するために, インスタンスセグメンテーションネットワークを用いる。 本手法は,高度に隠蔽されたシーンにおいて,ベースライン法よりも優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-20T01:46:07Z)
• Tree Reconstruction using Topology Optimisation [0.685316573653194]
  本稿では,点雲データから木の枝構造を抽出する一般的な手法を提案する。 本稿では,木構造復元における新しいアプローチの利点と欠点について論じる。 本手法は,ほとんどの場合,詳細かつ正確な木構造を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-26T07:08:32Z)
• Approach for modeling single branches of meadow orchard trees with 3D point clouds [0.0]
  果樹園の栽培は生物多様性に有益であり、集中栽培された果樹園よりも著しく高い。 本研究の目的は,牧草地内の独立樹の採集点を自動的に決定する木モデルを作ることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-12T08:25:27Z)
• Visualizing hierarchies in scRNA-seq data using a density tree-biased autoencoder [50.591267188664666]
  本研究では,高次元scRNA-seqデータから意味のある木構造を同定する手法を提案する。 次に、低次元空間におけるデータのツリー構造を強調する木バイアスオートエンコーダDTAEを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-11T08:48:48Z)

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。