論文の概要: A Novel Large Vision Foundation Model (LVFM)-based Approach for Generating High-Resolution Canopy Height Maps in Plantations for Precision Forestry Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20388v1
• Date: Wed, 25 Jun 2025 12:51:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.741057
• Title: A Novel Large Vision Foundation Model (LVFM)-based Approach for Generating High-Resolution Canopy Height Maps in Plantations for Precision Forestry Management
• Title（参考訳）: 大規模ビジョンファンデーションモデル(LVFM)による精密林業管理のためのプランテーションにおける高分解能キャノピー高さマップの作成
• Authors: Shen Tan, Xin Zhang, Liangxiu Han, Huaguo Huang, Han Wang,
• Abstract要約: 高分解能キャノピー高さマップ(CHMs)は, 植林地バイオマス(AGB)のモニタリングに不可欠である 我々はLVFM(Large Vision Foundation Model)を用いた高分解能CHM生成のための新しいモデルを開発した。 1メートルのGoogle Earth画像を使って北京の広山地区でテストした結果、我々のモデルは既存の手法よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.293696981925574
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate, cost-effective monitoring of plantation aboveground biomass (AGB) is crucial for supporting local livelihoods and carbon sequestration initiatives like the China Certified Emission Reduction (CCER) program. High-resolution canopy height maps (CHMs) are essential for this, but standard lidar-based methods are expensive. While deep learning with RGB imagery offers an alternative, accurately extracting canopy height features remains challenging. To address this, we developed a novel model for high-resolution CHM generation using a Large Vision Foundation Model (LVFM). Our model integrates a feature extractor, a self-supervised feature enhancement module to preserve spatial details, and a height estimator. Tested in Beijing's Fangshan District using 1-meter Google Earth imagery, our model outperformed existing methods, including conventional CNNs. It achieved a mean absolute error of 0.09 m, a root mean square error of 0.24 m, and a correlation of 0.78 against lidar-based CHMs. The resulting CHMs enabled over 90% success in individual tree detection, high accuracy in AGB estimation, and effective tracking of plantation growth, demonstrating strong generalization to non-training areas. This approach presents a promising, scalable tool for evaluating carbon sequestration in both plantations and natural forests.
• Abstract（参考訳）: 中国認証排出削減(CCER)プログラムのような地域住民や炭素隔離活動を支援するために、植林地バイオマス(AGB)の精密かつ費用効果の高いモニタリングが不可欠である。 高分解能キャノピー高さマップ(CHM)が不可欠であるが、標準ライダーベースの手法は高価である。 RGB画像によるディープラーニングは代替手段を提供するが、正確な高さの特徴を抽出することは依然として難しい。 そこで我々は,LVFM(Large Vision Foundation Model)を用いた高分解能CHM生成のための新しいモデルを開発した。 本モデルでは,特徴抽出器,空間的詳細を保存するための自己監督機能拡張モジュール,高さ推定器を統合した。 北京の広山地区で1mのGoogle Earth画像を使ってテストしたところ、従来のCNNを含む既存の手法よりも優れています。 平均絶対誤差は0.09m、根平均二乗誤差は0.24m、ライダーベースのCHMとの相関は0.78である。 得られたCHMは、個々の木の検出において90%以上の成功、AGB推定における高い精度、プランテーションの成長の効果的な追跡を可能にし、非訓練領域への強力な一般化を実証した。 このアプローチは、プランテーションと自然林の両方において、炭素の隔離を評価するための有望でスケーラブルなツールを提供する。

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